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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 profundiza en la arquitectura tecnológica de blockchain y el funcionamiento interno de los blockchains a través de la exploración de una serie de patrones de diseño, técnicas y modelos arquitectónicos clave, junto con mecanismos tecnológicos comunes utilizados para personalizar y optimizar los diseños de aplicaciones de blockchain con el fin de apoyar el cumplimiento de los requerimientos de negocio.

Se cubren los siguientes temas principales:

• Mecanismos y artefactos comunes de tecnología de Blockchain
• Monitor de nodos, implementador de nodos automatizado, monitor de ubicación de nodos
• Procesador de consenso, creador de bloques, federador de identidad
• Motor de Hashing, motor de encadenamiento, verificador de identidad, monedero
• Depósito de nodos, replicador del libro mayor, migrador de nodos en vivo
• Patrones de diseño de integridad y validación de Blockchain
• Bloque Singleton, cadena lateral, consenso de validación de bloques
• Patrones de diseño de escalabilidad y confiabilidad de Blockchain
• Nodos de autoescalamiento, nodos completos mínimos garantizados
• Geo escalamiento, actualización del tamaño del bloque
• Patrones de diseño de seguridad y privacidad de Blockchain
• Transacciones forzadas en cadena, cadena federada
• Protección de los datos del usuario
• Patrones de diseño de servicios de Blockchain
• Etiquetados de registros de las transacciones
• Nodo ligero, abstracción de tareas de los nodos

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

Este módulo profundiza en los componentes básicos de los ambientes de soluciones de ciberseguridad y explora la gama de amenazas cibernéticas de las que las soluciones de ciberseguridad pueden proteger a las organizaciones. El módulo comienza estableciendo un conjunto de mecanismos tecnológicos de ciberseguridad que representan los componentes comunes que conforman a las soluciones de ciberseguridad.

El módulo continúa explorando una serie de procesos y procedimientos formales utilizados para establecer prácticas sólidas que utilizan los mecanismos. El módulo concluye con una cobertura integral de las amenazas cibernéticas y los ciberataques comunes y adicionalmente explica cómo cada uno de ellos puede ser mitigado utilizando los mecanismos y procesos previamente descritos.

Se cubren los siguientes temas principales:

• 15 Mecanismos de ciberseguridad (incluyendo Honeypots, Escáneres biométricos y Sistemas de detección de intrusos, de análisis de código malicioso y de análisis del comportamiento del usuario)
• 9 Mecanismos de monitoreo de ciberseguridad (incluyendo Monitores de Malware, Monitores de intrusiones en la red y Monitores de protección contra la pérdida de datos)
• 13 Procesos de ciberseguridad (incluyendo Reducción de la superficie de ataque, Administración continua de vulnerabilidades y Monitoreo y defensa de la red)
• Detección de amenazas internas y Administración de la respuesta a incidentes
• Inteligencia de amenazas cibernéticas y Motivaciones de los ciberataques
• 13 Amenazas cibernéticas y Ciberataques comunes (incluyendo Botnets, Tunelización, Ejecución remota de código y 8 tipos de Malware)
• Amenazas internas, Ingeniería social y Phishing
• Amenazas persistentes avanzadas (APTs)