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Este módulo profundiza en los ambientes de automatización de Transformación Digital mediante la exploración de las tecnologías contemporáneas clave utilizadas para construir soluciones de automatización de Transformación Digital, incluyendo IA, RPA, IoT, Machine Learning, Blockchain, Computación en la Nube y Big Data.

El módulo comienza estableciendo las formas básicas de ingesta de datos utilizadas para ingresar datos a las organizaciones para su uso por parte de tecnologías de ciencia de datos que proporcionan inteligencia de datos aumentada para las personas encargadas de la toma de decisiones y las soluciones impulsadas por IA con capacidad de toma de decisiones automatizada.

Tras cubrir cada una de las tecnologías principales de Transformación Digital, el módulo concluye con una descripción integral paso a paso de un proceso de negocio tal como es llevado a cabo por una solución de Transformación Digital centrada en el cliente. 

Se cubren los siguientes temas principales:

• Fundamentos del diseño de soluciones distribuidas
• Fundamentos de la ingesta de datos, incluyendo File Pull, File Push, API Pull, API Push y Flujo de datos
• Introducción a las tecnologías de automatización de transformación digital
• Fundamentos de computación en la nube y la computación en la nube como parte de las soluciones de transformación digital
• Riesgos y retos comunes de la computación en la nube
• Fundamentos de blockchain y blockchain como parte de las soluciones de transformación digital
• Riesgos y retos comunes de blockchain
• Fundamentos del internet de las cosas (IoT) y IoT como parte de las soluciones de transformación digital
• Riesgos y retos comunes de IoT
• La automatización robótica de procesos (RPA) y RPA como parte de las soluciones de transformación digital
• Riesgos y retos comunes de RPA
• Introducción a las tecnologías de la ciencia de datos de transformación digital
• Big Data y analíticas de datos, y Big Data como parte de las soluciones de transformación digital
• Riesgos y retos comunes de Big Data
• Fundamentos de Machine Learning y Machine Learning como parte de las soluciones de transformación digital
• Riesgos y retos comunes de Machine Learning
• Fundamentos de inteligencia artificial (IA) e IA como parte de las soluciones de transformación digital
• Riesgos y retos comunes de IA
• Dentro de una solución de transformación digital centrada en el cliente (una exploración completa, paso a paso)
• Cómo relacionar las tecnologías individuales de transformación digital con el procesamiento de soluciones
• Seguimiento a la manera en que se recopila y utiliza la inteligencia de datos en una solución de transformación digital

Este módulo proporciona una compresión clara, de principio a fin, acerca de cómo funciona blockchain. Desglosa la tecnología y la arquitectura de blockchain en conceptos, términos y componentes básicos fáciles de entender. Se explican los factores de la industria y los impactos de blockchain, seguido por descripciones en español sencillo de cada una de las partes principales del sistema de blockchain y descripciones paso a paso sobre cómo estas partes trabajan en conjunto.

Se cubren los siguientes temas principales:

• Beneficios y retos de Blockchain
• Factores tecnológicos y de negocio de Blockchain
• Cómo entender el modelo descentralizado de Blockchain
• Propuestas de valor de Blockchain
• Cómo se puede usar Blockchain en diferentes industrias
• Aplicaciones de Blockchain, redes y el libro mayor distribuido
• Cómo se puede relacionar el libro mayor distribuido con la base de datos relacional
• Componentes fundamentales de la arquitectura de Blockchain
• Transacciones, registros y grupos de registros
• Bloques, cadenas y encabezados de bloque
• Usuarios de Blockchain, nodos completos y nodos parciales
• Cómo entender el ciclo de vida de los registros y bloques, paso a paso
• Cómo entender la manera en que trabaja el árbol de Merkle, paso a paso
• Cómo entender la manera en que trabaja el consenso, paso a paso
• Algoritmos de consenso (PoW, PoS, PoA, DPoS, LPoS, PoI, PoET, PoC, PoB, Round Robin)
• Blockchains públicas vs. privadas / Sin autorización vs. Con autorización
• Monedas, fichas, contratos inteligentes 
• Fundamentos de Hashing criptográfico y criptografía
• Actividad en cadena, fuera de cadena y de cadena cruzada
• Métricas comunes de Blockchain

Este módulo abarca los temas esenciales para comprender y aplicar soluciones y prácticas de ciberseguridad. El módulo comienza cubriendo los aspectos básicos de la ciberseguridad y continúa explicando las partes fundamentales de los ambientes de ciberseguridad, como los marcos, las métricas y la relación entre la ciberseguridad y la tecnología de ciencia de datos.

Se cubren los siguientes temas principales:

• Historia de la protección de activos
• Factores de negocio y tecnológicos de la ciberseguridad
• Objetivos y beneficios de la ciberseguridad
• Riesgos y retos de adoptar la ciberseguridad
• Características de protección y funciones de ciberseguridad
• Terminología común de las amenazas cibernéticas
• Componentes de los marcos de ciberseguridad
• Evaluación y gestión de riesgos digitales
• Estándares y marcos industriales comunes de la ciberseguridad
• Ciberseguridad y Machine Learning
• Ciberseguridad e Inteligencia Artificial
• Métricas de resiliencia, evaluación de riesgos y efectividad de la ciberseguridad