Impulsa tu carrera con el Master en Ciberseguridad y Big Data y consigue tu titulación con 60 créditos ECTS por la Universidad Católica de Murcia

Titulación
Modalidad
Modalidad
Online
Duración - Créditos
Duración - Créditos
12 meses - 60 ECTS
Baremable Oposiciones
Baremable Oposiciones
Administración pública
Becas y Financiación
Becas y Financiación
sin intereses
Plataforma Web
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24 Horas
Centro Líder
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formación online

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4,6
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* Todas las opiniones sobre Máster en Ciberseguridad, Big Data y BI + 60 Créditos ECTS, aquí recopiladas, han sido rellenadas de forma voluntaria por nuestros alumnos, a través de un formulario que se adjunta a todos ellos, junto a los materiales, o al finalizar su curso en nuestro campus Online, en el que se les invita a dejarnos sus impresiones acerca de la formación cursada.
Alumnos

Plan de estudios de Master en ciberseguridad y big data

MASTER EN CIBERSEGURIDAD Y BIG DATA. Aprovecha la oportunidad que te ofrece Euroinnova para desarrollar las habilidades y competencias profesionales necesarias para cumplir tus objetivos en el ámbito laboral, y además al mejor precio. ¡No esperes más y solicita información sin compromiso!

Resumen salidas profesionales
de Master en ciberseguridad y big data
Las organizaciones se enfrentan a una creciente necesidad de proteger sus activos digitales y gestionar de manera eficiente los grandes volúmenes de datos generados en sus operaciones. La ciberseguridad, el Big Data y el Business Intelligence (BI) son disciplinas fundamentales para abordar estos desafíos y garantizar la continuidad del negocio, la protección de la información confidencial y la toma de decisiones basada en datos sólidos. Los profesionales en áreas de Big Data y BI deben adquirir conocimientos en temas como la protección de datos, la seguridad de redes y sistemas informáticos, la prevención y respuesta a incidentes y la gestión de riesgos. Este Master Ciberseguridad, Big Data y BI te permitirá comprender y aplicar las mejores prácticas de seguridad en entornos empresariales.
Objetivos
de Master en ciberseguridad y big data
- Comprender los fundamentos de la ciberseguridad y las amenazas actuales en el entorno digital. - Dominar técnicas de protección de datos, seguridad de redes y sistemas informáticos. - Aprender a analizar y gestionar grandes volúmenes de datos utilizando herramientas de Big Data. - Adquirir habilidades en el diseño y desarrollo de soluciones de Business Intelligence. - Implementar estrategias de seguridad informática para prevenir y responder a incidentes. - Utilizar técnicas de análisis de datos e identificar patrones y tendencias que impulsen la toma de decisiones informadas. - Desarrollar habilidades en la visualización de datos y comunicación efectiva de resultados.
Salidas profesionales
de Master en ciberseguridad y big data
Al realizar este Master Ciberseguridad, Big Data y BI puedes optar a diversas salidas laborales, como consultor de ciberseguridad, analista de seguridad, científico de datos, analista de BI, ingeniero Big Data, gerente de proyectos de seguridad informática, especialista en cumplimiento normativo o auditor de seguridad pudiendo trabajar en empresas de diferentes sectores.
Para qué te prepara
el Master en ciberseguridad y big data
Este Master Ciberseguridad, Big Data y BI te prepara para enfrentar los desafíos de seguridad informática en un entorno empresarial cada vez más complejo. Obtendrás las habilidades para proteger activos digitales, implementar estrategias de seguridad efectivas y gestionar grandes volúmenes de datos de manera eficiente. Además, desarrollarás competencias en el análisis de datos y en la toma de decisiones basada en información.
A quién va dirigido
el Master en ciberseguridad y big data
Este Master Ciberseguridad, Big Data y BI está dirigido a profesionales de TI, analistas de datos, ingenieros de seguridad, gerentes de proyectos y cualquier persona interesada en adquirir conocimientos sólidos en ciberseguridad, Big Data y Business Intelligence. También es adecuado para estudiantes que busquen ramas profesionales con diferentes salidas y oportunidades.
Metodología
de Master en ciberseguridad y big data
Entre el material entregado en este curso se adjunta un documento llamado Guía del Alumno dónde aparece un horario de tutorías telefónicas y una dirección de e-mail dónde podrá enviar sus consultas, dudas y ejercicios. La metodología a seguir es ir avanzando a lo largo del itinerario de aprendizaje online, que cuenta con una serie de temas y ejercicios. Para su evaluación, el alumno/a deberá completar todos los ejercicios propuestos en el curso. La titulación será remitida al alumno/a por correo una vez se haya comprobado que ha completado el itinerario de aprendizaje satisfactoriamente.
Carácter oficial
de la formación
La presente formación no está incluida dentro del ámbito de la formación oficial reglada (Educación Infantil, Educación Primaria, Educación Secundaria, Formación Profesional Oficial FP, Bachillerato, Grado Universitario, Master Oficial Universitario y Doctorado). Se trata por tanto de una formación complementaria y/o de especialización, dirigida a la adquisición de determinadas competencias, habilidades o aptitudes de índole profesional, pudiendo ser baremable como mérito en bolsas de trabajo y/o concursos oposición, siempre dentro del apartado de Formación Complementaria y/o Formación Continua siendo siempre imprescindible la revisión de los requisitos específicos de baremación de las bolsa de trabajo público en concreto a la que deseemos presentarnos.

Temario de Master en ciberseguridad y big data

Descargar GRATIS
el temario en PDF
  1. ¿Qué es la ciberseguridad?
  2. La sociedad de la información
  3. Diseño, desarrollo e implantación
  4. Factores de éxito en la seguridad de la información
  5. Soluciones de Ciberseguridad y Ciberinteligencia CCN-CERT
  1. Estándares y Normas Internacionales sobre los SGSI. ISO 27001 e ISO 27002
  2. Legislación: Leyes aplicables a los SGSI
  1. Plan de implantación del SGSI
  2. Análisis de riesgos
  3. Gestión de riesgos
  1. Introducción a la Ingeniería Social
  2. Recopilar información
  3. Herramientas de ingeniería social
  4. Técnicas de ataques
  5. Prevención de ataques
  6. Introducción a Phising
  7. Phising
  8. Man In The Middle
  1. Ciberinteligencia
  2. Herramientas y técnicas de ciberinteligencia
  3. Diferencias entre ciberinteligencia y ciberseguridad
  4. Amenazas de ciberseguridad
  1. Contextualización
  2. OSINT
  3. HUMINT
  4. IMINT
  5. Otros métodos de inteligencia para la obtención de información
  1. Tecnologías emergentes
  2. Desafíos y oportunidades de la ciberinteligencia en las tecnologías emergentes
  3. Análisis de amenazas avanzado
  4. Usos de las tecnologías emergentes en la ciberinteligencia
  1. Qué es Google Dork
  2. Uso y aplicación de Google Dork
  1. Qué es Shodan
  2. Uso y aplicación de Shodan
  1. Qué es Maltego
  2. Uso y aplicación de Maltego
  1. Qué es The Harvester
  2. Uso y aplicación de The Harvester
  1. Qué es Recon-ng
  2. Uso y aplicación de Recon-ng
  1. Qué es Creepy
  2. Uso y aplicación de Creepy
  1. Qué es Foca
  2. Uso y aplicación de Foca
  1. Elementos principales de una red
  2. Tecnología de redes
  3. Soporte para la continuidad de la actividad
  1. Modelo OSI
  2. Enfoque pragmático del modelo de capas
  3. Estándares y organismos
  1. Papel de una interfaz de red
  2. Opciones y parámetros de configuración
  3. Arranque desde la red
  4. Codificación de los datos
  5. Conversión de las señales
  6. Soportes de transmisión
  1. Configuración de la tarjeta de red
  2. Instalación y configuración del controlador de la tarjeta de red
  3. Pila de protocolos
  4. Detección de un problema de red
  1. Topologías
  2. Elección de la topología de red adaptada
  3. Gestión de la comunicación
  4. Interconexión de redes
  1. Capas bajas e IEEE
  2. Ethernet e IEEE 802.3
  3. Token Ring e IEEE 802.5
  4. Wi-Fi e IEEE 802.11
  5. Bluetooth e IEEE 802.15
  6. Otras tecnologías
  1. Interconexión de la red local
  2. Acceso remoto y redes privadas virtuales
  1. Principales familias de protocolos
  2. Protocolo IP versión 4
  3. Protocolo IP versión 6
  4. Otros protocolos de capa Internet
  5. Voz sobre IP (VoIP)
  6. Protocolos de transporte TCP y UDP
  7. Capa de aplicación TCP/IP
  1. Comprensión de la necesidad de la seguridad
  2. Herramientas y tipos de ataque
  3. Conceptos de protección en la red local
  4. Protección de la interconexión de redes
  1. Introducción a la reparación de red
  2. Diganóstico en capas bajas
  3. Utilización de herramientas TCP/IP adaptadas
  4. Herramientas de análisis de capas altas
  1. Seguridad a Nivel Físico
  2. Seguridad a Nivel de Enlace
  3. Seguridad a Nivel de Red
  4. Seguridad a Nivel de Transporte
  5. Seguridad a Nivel de Aplicación
  1. Identificación de los componente de una PKI y sus modelos de relaciones
  2. Autoridad de certificación y sus elementos
  3. Política de certificado y declaración de prácticas de certificación (CPS)
  4. Lista de certificados revocados (CRL)
  5. Funcionamiento de las solicitudes de firma de certificados (CSR)
  6. Infraestructuras de gestión de privilegios (PMI)
  7. Campos de certificados de atributos
  8. Aplicaciones que se apoyan en la existencia de una PKI
  1. Conceptos generales de gestión de incidentes, detección de intrusiones y su prevención
  2. Identificación y caracterización de los datos de funcionamiento del sistema
  3. Arquitecturas más frecuentes de los IDS
  4. Relación de los distintos tipos de IDS/IPS por ubicación y funcionalidad
  5. Criterios de seguridad para el establecimiento de la ubicación de los IDS/IPS
  1. Análisis previo
  2. Definición de políticas de corte de intentos de intrusión en los IDS/IPS
  3. Análisis de los eventos registrados por el IDS/IPS
  4. Relación de los registros de auditoría del IDS/IPS
  5. Establecimiento de los niveles requeridos de actualización, monitorización y pruebas del IDS/IPS
  1. ¿Qué es un SIEM?
  2. Evolución de los sistemas SIEM: SIM, SEM y SIEM
  3. Arquitectura de un sistema SIEM
  1. Problemas a solventar
  2. Administración de logs
  3. Regulaciones IT
  4. Correlación de eventos
  5. Soluciones SIEM en el mercado
  1. Procedimiento de recolección de información relacionada con incidentes de seguridad
  2. Exposición de las distintas técnicas y herramientas utilizadas para el análisis y correlación de información y eventos de seguridad
  3. Proceso de verificación de la intrusión
  4. Naturaleza y funciones de los organismos de gestión de incidentes tipo CERT nacionales e internacionales
  1. Establecimiento de las responsabilidades
  2. Categorización de los incidentes derivados de intentos de intrusión
  3. Establecimiento del proceso de detección y herramientas de registro de incidentes
  4. Establecimiento del nivel de intervención requerido en función del impacto previsible
  5. Establecimiento del proceso de resolución y recuperación de los sistemas
  6. Proceso para la comunicación del incidente a terceros
  1. Conceptos generales y objetivos del análisis forense
  2. Exposición del Principio de Lockard
  3. Guía para la recogida de evidencias electrónicas
  4. Guía para el análisis de las evidencias electrónicas recogidas
  5. Guía para la selección de las herramientas de análisis forense
  1. Adquisición de datos: importancia en el análisis forense digital
  2. Modelo de capas
  3. Recuperación de archivos borrados
  4. Análisis de archivos
  1. Criterios Generales
  2. Aplicación de la normativa de protección de datos de carácter personal
  3. Herramientas para la auditoría de sistemas
  4. Descripción de los aspectos sobre cortafuego en auditorías de sistemas de información
  5. Guías para la ejecución de las distintas fases de la auditoría de sistemas de información
  1. ¿Qué es Big Data?
  2. La era de las grandes cantidades de información: historia del big data
  3. La importancia de almacenar y extraer información
  4. Big Data enfocado a los negocios
  5. Open data
  6. Información pública
  7. IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)
  1. Diagnóstico inicial
  2. Diseño del proyecto
  3. Proceso de implementación
  4. Monitorización y control del proyecto
  5. Responsable y recursos disponibles
  6. Calendarización
  7. Alcance y valoración económica del proyecto
  1. Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
  2. Arquitectura de una solución Business Intelligence
  3. Business Intelligence en los departamentos de la empresa
  4. Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
  5. Sistemas Operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
  6. Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence
  1. Cuadros de Mando Integrales (CMI)
  2. Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
  3. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
  1. Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
  2. Proceso KDD
  3. Modelos y Técnicas de Data Mining
  4. Áreas de aplicación
  5. Minería de Textos y Web Mining
  6. Data mining y marketing
  1. Aproximación al concepto de DataMart
  2. Bases de datos OLTP
  3. Bases de Datos OLAP
  4. MOLAP, ROLAP & HOLAP
  5. Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP
  1. Visión General: ¿Por qué DataWarehouse?
  2. Estructura y Construcción
  3. Fases de implantación
  4. Características
  5. Data Warehouse en la nube
  1. ¿Qué es el Data Storytelling?
  2. Elementos clave del Data Storytelling
  3. ¿Por qué es importante el Data Storytelling?
  4. ¿Cómo hacer Data Storytelling?
  1. ¿Qué es la ciencia de datos?
  2. Herramientas necesarias para el científico de datos
  3. Data Science & Cloud Computing
  4. Aspectos legales en Protección de Datos
  1. ¿Qué es Weka?
  2. Técnicas de Data Mining en Weka
  3. Interfaces de Weka
  4. Selección de atributos
  1. Introducción a Python
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Librerías para el análisis de datos en Python
  4. MongoDB, Hadoop y Python. Dream Team del Big Data
  1. Introducción a R
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Tipos de datos
  4. Estadística Descriptiva y Predictiva con R
  5. Integración de R en Hadoop
  1. Obtención y limpieza de los datos (ETL)
  2. Inferencia estadística
  3. Modelos de regresión
  4. Pruebas de hipótesis
  1. Inteligencia Analítica de negocios
  2. La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
  3. Presentación de resultados
  1. Minería de datos
  2. ¿Qué podemos hacer con data Mining?
  3. ¿Qué usos puede tener el data Mining?
  4. Metodología de la minería de datos
  5. Algunas técnicas estadísticas utilizadas en data mining
  6. Árboles de decisión
  7. Reglas de inducción
  8. Redes Bayesanas
  9. Algoritmos Genéticos
  1. Ciclo data mining
  2. Minería de Textos y Web Mining
  3. Data mining y marketing
  1. Introducción a la inteligencia artificial
  2. Historia
  3. La importancia de la IA
  1. Algoritmos aplicados a la inteligencia artificial
  1. Relación entre inteligencia artificial y big data
  2. IA y Big Data combinados
  3. El papel del Big Data en IA
  4. Tecnologías de IA que se están utilizando con Big Data
  1. Sistemas expertos
  2. Estructura de un sistema experto
  3. Inferencia: Tipos
  4. Fases de construcción de un sistema
  5. Rendimiento y mejoras
  6. Dominios de aplicación
  7. Creación de un sistema experto en C#
  8. Añadir incertidumbre y probabilidades
  1. Introducción
  2. Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
  3. Ejemplos de aprendizaje automático
  4. Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
  5. Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
  6. El futuro del aprendizaje automático
  1. Introducción
  2. Filtrado colaborativo
  3. Clusterización
  4. Sistemas de recomendación híbridos
  1. Clasificadores
  2. Algoritmos
  1. Introducción
  2. El proceso de paso de DSS a IDSS
  3. Casos de aplicación
  1. ¿Qué es la visualización de datos?
  2. Importancia y herramientas de la visualización de datos
  3. Visualización de datos: Principios básicos
  1. ¿Qué es Tableau? Usos y aplicaciones
  2. Tableau Server: Arquitectura y Componentes
  3. Instalación Tableau
  4. Espacio de trabajo y navegación
  5. Conexiones de datos en Tableau
  6. Tipos de filtros en Tableau
  7. Ordenación de datos, grupos, jerarquías y conjuntos
  8. Tablas y gráficos en Tableau
  1. Fundamentos D3
  2. Instalación D3
  3. Funcionamiento D3
  4. SVG
  5. Tipos de datos en D3
  6. Diagrama de barras con D3
  7. Diagrama de dispersión con D3
  1. Visualización de datos
  2. Tipologías de gráficos
  3. Fuentes de datos
  4. Creación de informes
  1. Instalación y arquitectura
  2. Carga de datos
  3. Informes
  4. Transformación y modelo de datos
  5. Análisis de datos
  1. Introducción a Power BI
  2. Instalación de Power BI
  3. Modelado de datos
  4. Visualización de datos
  5. Dashboards
  6. Uso compartido de datos
  1. CartoDB
  2. ¿Qué es CARTO?
  3. Carga y uso de datos. Tipos de análisis
  4. Programación de un visor con la librería CARTO.js
  5. Uso de ejemplos y ayudas de la documentación de la API
  1. Contexto Internet de las Cosas (IoT)
  2. ¿Qué es IoT?
  3. Elementos que componen el ecosistema IoT
  4. Arquitectura IoT
  5. Dispositivos y elementos empleados
  6. Ejemplos de uso
  7. Retos y líneas de trabajo futuras
  1. Contexto Sistemas Ciberfísicos (CPS)
  2. Características CPS
  3. Componentes CPS
  4. Ejemplos de uso
  5. Retos y líneas de trabajo futuras
  1. Conceptos previos
  2. Objetivos de la automatización
  3. Grados de la automatización
  4. Clases de automatización
  5. Equipos para la automatización industrial
  6. Diálogo Hombre-máquina, HMI y SCADA
  1. ¿Qué es la Industria 4.0?
  2. Sensores y captación de información
  3. Ciclo de vida de los productos en la Industria 4.0
  4. Modelos de negocio basados en la industria 4.0
  5. IoT industrial
  1. Tipos de vigilancia tecnológica
  2. Aspectos esenciales de la vigilancia tecnológica
  3. Búsqueda de información
  4. Implantación de la vigilancia tecnológica
  1. Introducción
  2. Concepto y nociones esenciales de la prospectiva tecnológica
  3. Tipología de técnicas para la prospectiva tecnológica
  4. Requisitos de implantación
  1. La visión artificial: definiciones y aspectos principales
  1. Ópticas
  2. Iluminación
  3. Cámaras
  4. Sistemas 3D
  5. Sensores
  6. Equipos compactos
  7. Metodologías para la selección del hardware
  1. Algoritmos
  2. Software
  3. Segmentación e interpretación de imágenes
  4. Metodologías para la selección del software
  1. Aplicaciones clásicas: discriminación, detección de fallos…
  2. Nuevas aplicaciones: códigos OCR, trazabilidad, robótica, reconocimiento (OKAO)
  1. Descripción general OpenCV
  2. Instalación OpenCV para Python en Windows
  3. Instalación OpenCV para Python en Linux
  4. Anaconda y OpenCV
  1. Manejo de archivos
  2. Leer una imagen con OpenCV
  3. Mostrar imagen con OpenCV
  4. Guardar una imagen con OpenCV
  5. Operaciones aritméticas en imágenes usando OpenCV
  6. Funciones de dibujo
  1. Redimensión de imágenes
  2. Erosión de imágenes
  3. Desenfoque de imágenes
  4. Bordeado de imágenes
  5. Escala de grises en imágenes
  6. Escalado, rotación, desplazamiento y detección de bordes
  7. Erosión y dilatación de imágenes
  8. Umbrales simples
  9. Umbrales adaptativos
  10. Umbral de Otsu
  11. Contornos de imágenes
  12. Incrustación de imágenes
  13. Intensidad en imágenes
  14. Registro de imágenes
  15. Extracción de primer plano
  16. Operaciones morfológicas en imágenes
  17. Pirámide de imágen
  1. Analizar imágenes usando histogramas
  2. Ecualización de histogramas
  3. Template matching
  4. Detección de campos en documentos usando Template matching
  1. Espacios de color en OpenCV
  2. Cambio de espacio de color
  3. Filtrado de color
  4. Denoising de imágenes en color
  5. Visualizar una imagen en diferentes espacios de color
  1. Detección de líneas
  2. Detección de círculos
  3. Detectar esquinas (Método Shi-Tomasi)
  4. Detectar esquinas (método Harris)
  5. Encontrar círculos y elipses
  6. Detección de caras y sonrisas
  1. Vecino más cercano (K-Nearest Neighbour)
  2. Agrupamiento de K-medias (K-Means Clustering)

Titulación de Master en ciberseguridad y big data

Titulación Universitaria de Master en Formación Permanente en Ciberseguridad, Big Data y BI con 1500 horas y 60 créditos ECTS por la Universidad Católica de Murcia Si lo desea puede solicitar la Titulación con la APOSTILLA DE LA HAYA (Certificación Oficial que da validez a la Titulación ante el Ministerio de Educación de más de 200 países de todo el mundo. También está disponible con Sello Notarial válido para los ministerios de educación de países no adheridos al Convenio de la Haya.
Master Ciberseguridad Big Data Business IntelligenceMaster Ciberseguridad Big Data Business Intelligence
OPAM - Universidad Católica de Murcia

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Técnico informático en desarrollo de aplicaciones multiplataforma (DAM) con especialización en ciberseguridad.
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Aprendizaje 100% online, flexible, desde donde quieras y como quieras

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Equipo docente especializado. Docentes en activo, digitalmente nativos

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No estarás solo/a. Acompañamiento por parte del equipo de tutorización durante toda tu experiencia como estudiante.

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* Becas aplicables sólamente tras la recepción de la documentación necesaria en el Departamento de Asesoramiento Académico. Más información en el 900 831 200 o vía email en formacion@euroinnova.es

* Becas no acumulables entre sí

* Becas aplicables a acciones formativas publicadas en euroinnova.es

Materiales entregados con el Master en ciberseguridad y big data

Información complementaria

Master en Ciberseguridad y Big Data

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Master en Ciberseguridad y Big Data

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¿Por qué estudiar un Master en Ciberseguridad y Big Data? ¿Por qué debería especializarme en ciberseguridad y big data? 

La seguridad en Big data es un concepto que empleamos para velar por la protección de los procesos de as informaciones y el examen de los ataques y de otras labores peligrosas y perjudiciales que pueden afectar de manera negativa. La ciberseguridad es muy importante para las amenazas en el medio digital. La conexión entre Big Data y la ciberseguridad está íntegramente relacionada, pero hay que tener en cuenta con el paso de los años la digitalización estará mucho más avanzada y esto requiere de seguridad. Como sabemos el big data es una de las herramientas más importantes para la optimización de los servicios en el sector empresarial.

Big Data es importante en la ciberseguridad a causa de su capacidad para la gestión, examen y las relaciones con los datos, patrones y para salvaguardar los datos y la informaciones, es importante la prevención ante actuaciones delictivas que desemboquen en riesgos de la empresa. Como sabemos Big Data es importante para la gestión de los datos en la empresa, por el hecho de que estos contribuyen de manera notable a la toma de las decisiones opara aumentar la empresa y a detectar posibles anomalías. 

Es importante la protección de los datos e implantar medidas para velar por la protección, ya que la información es uno de los bienes más preciados por parte de la empresa para la toma de las decisiones y para que la empresa pueda obtener grandes beneficios. Por otra parte, hay que señalar que el Big data ofrece muchos beneficios dentro del terreno de la seguridad digital, es por ello, que muchas de las empresas implantan este tipo de tecnologías para brindar respaldo a sus informaciones. Es importante que el big data y la ciberseguridad vayan unidos de la mano y trabajen de manera conjunta, sobre todo, para ver las ventajas que tienen. 

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Es importante que el Big Data y la ciberseguridad trabajen de manera paralela, se necesitan el uno del otro, es importante la ciberseguridad para conocer cómo están de seguros los datos y las informaciones, puesto que el robo de estas pueden suponer grandes peligros para la empresa o entidad. Es importante tomar en cuenta las medidas de protección para los datos y luchar contra los atacantes que puedan poner en riesgo la salud de los datos y la perdurabilidad de la empresa. 

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