Descripción
Con este Curso Online podrás identificar los principales elementos y comprender cómo funciona esta tecnología transversal para diferenciar entre diferentes tipos de cadenas de bloques y valorar sus aplicaciones en la transformación digital (trazabilidad, contratos inteligentes, tokenización, etc.) que pueden aplicarse en múltiples sectores tanto del ámbito público como del privado.
De cara al Bigdata puede habilitarte para trabajar con grandes cantidades de datos y extraer información útil de ellos. Los cursos de big data suelen incluir temas como el almacenamiento y procesamiento de datos a gran escala, las técnicas y herramientas para analizar grandes conjuntos de datos, y cómo utilizar los resultados de este análisis para tomar decisiones informadas. Al finalizar un curso de big data, es posible que estés capacitado para trabajar en roles como data scientist, ingeniero de datos o analista de datos, entre otros.
Objetivo General
• Identificar los principales elementos y comprender cómo funciona esta tecnología transversal para diferenciar entre diferentes tipos de cadenas de bloques y valorar sus aplicaciones en la transformación digital (trazabilidad, contratos inteligentes, tokenización, etc.) que pueden aplicarse en múltiples sectores tanto del ámbito público como del privado.
❑ Objetivos Específicos para Blockchain
• Identificar los elementos principales de la tecnología blockchain.
• Tomar conciencia de las propiedades de las cadenas de bloques.
• Diferenciar las cadenas de bloques de otros sistemas de almacenamiento de datos.
• Distinguir los principales tipos de cadenas de bloques: públicas, privadas e híbridas.
• Identificar las principales ventajas de todas las cadenas de bloques.
• Diferenciar las características más utilizadas en las cadenas de bloques privadas.
• Conocer el funcionamiento de los contratos digitales o smart contracts.
• Apreciar el modelo de la economía basada en tokens.
• Diferenciar entre los usos de la tecnología blockchain en el sector público y en el sector privado.
• Apreciar el potencial de blockchain como herramienta de trazabilidad.
• Valorar la confianza online que ofrece blockchain para optimizar o innovar en modelos de negocio o diferentes casos de uso.
• Comprender el potencial de los mecanismos de tokenización.
• Apreciar el valor y los riesgos asociados a los contratos inteligentes.
• Participar en diálogos sobre competencias clave en su entorno profesional, conocer un mercado – tecnológico – en constante expansión, realizar breve inmersión en el mundo analítico actual y ser capaz de acceder a
casos de éxito en distintos sectores.
❑ Objetivos Específicos Para Bigdata
• Conocer el significado del concepto big data y de dónde surge esta manera
de tratar los datos.
• Aprender qué elementos conforman la elección de un análisis a través de
big data.
• Diferenciar entre big data y business intelligence y saber qué características específicas definen a cada metodología.
• Tomar consciencia de la utilidad de la gestión de los datos en un entorno social, económico y empresarial.
• Saber diferenciar los diferentes tipos de datos con los que podemos trabajar y las fuentes desde las que podemos extraerlos.
• Conocer cómo deben tratarse estos datos y cómo debemos realizar el proceso de ejecución de ese tratamiento.
• Conocer la problemática que encuentra el big data a la hora de realizar el almacenamiento masivo, recogida en el Teorema de Brewer o teorema CAP.
• Adquirir conocimientos sobre los diferentes tipos de bases de datos disponibles en el mercado.
• Saber qué funciones realiza MapReduce.
• Saber diferenciar entre big data para fines analíticos u operacionales.
• Conocer en qué consiste un proceso de ETL y qué se lleva a cabo en sus diferentes fases.
• Aprender sobre la importancia de la creación de algoritmos en un proceso de big data.
• Experimentar la utilidad de la creación de un dashboard para nuestra toma de decisiones en el negocio.
• Saber las diferencias entre big data analytics, data mining y data science.
• Conocer el alcance de análisis que pueden llevar a cabo con big data.
• Tomar conciencia de para qué sirve cada herramienta aplicada big data.
• Clarificar cuáles son las fases para desarrollar un buen proyecto de BD.
• Adentrarnos estratégicamente en la analítica de nuestros clientes y en las diferentes técnicas.
• Conocer cómo se llega a la segmentación de datos y de clientes.
• Saber en qué consiste y cuál es la importancia del valor de la vida del cliente.
• Conocer las principales características de R y RStudio.
Temario
400 Horas
Unidad 1: Introducción a la tecnología blockchain.
• Determinación de los elementos distintivos de blockchain.
o Red descentralizada I.
o Red descentralizada II.
o Red descentralizada III.
o Estructura de bloques enlazados.
o Estructura de bloques enlazados: el ejemplo de Ethereum.
o Estructura de bloques enlazados: ejemplos de Filecoin, BigchainDB, etc.
o Estructura de bloques enlazados: garantía de inmutabilidad.
o Estructura de bloques enlazados: introducción a las funciones hash.
o Propiedades básicas de las cadenas de bloques.
o Propiedades básicas de las cadenas de bloques:
definición y tipos de blockchain.
• Conocimiento de los orígenes de blockchain.
o Primeros antecedentes.
o Introducción a Bitcoin y principales hitos.
o Introducción a Bitcoin y principales hitos: el bloque 0 génesis.
o Introducción a Bitcoin y principales hitos: primera
transacción.
• Identificación de las propiedades de blockchain.
o Inmutabilidad.
o Descentralización.
o Ausencia de jerarquías.
o Propiedades de blockchain y confianza online.
• Distinción de los principales tipos de cadenas de bloques.
o Criterios para la clasificación de cadenas de bloques.
o Cadenas públicas.
o Cadenas privadas.
o Cadenas híbridas.
• Comprensión de las fortalezas y debilidades de los distintos tipos de blockchain.
o Fortalezas de blockchain.
o Inconvenientes de las cadenas públicas.
o Ventajas adicionales de las cadenas privadas.
• Identificación de las posibilidades de blockchain para la
transformación digital.
o Confianza digital I.
o Confianza digital II.
o Trazabilidad.
o Contratos inteligentes I.
o Contratos inteligentes II.
o Tokenización: token físico.
o Tokenización: token digital convencional.
o Tokenización: token digital blockchain.
Unidad 2: Aplicaciones de la tecnología blockchain.
• Aplicaciones de blockchain en el sector público.
o Identidad digital y gestión de datos personales.
o Certificaciones oficiales y registros públicos.
o Votaciones on-line.
• Utilización de blockchain en el sector privado.
o Trazabilidad de las cadenas de producción y
suministro.
o Tokenización y usos financieros.
o Contratos inteligentes en aseguradoras y otras
empresas.
BLOCKCHAIN AVANZADO:
Unidad 1: Fundamentos criptográficos de blockchain.
• Distinción de las funciones hash criptográficas y sus
aplicaciones.
o Definición.
o Definición. Funciones.
o Definición. Funciones unidireccionales: definición
informal.
o Definición. Funciones unidireccionales: suma de cifras
y descomposición en factores primos.
o Definición. Funciones unidireccionales: algunas
precisiones.
o Definición. Los orígenes de blockchain: Bitcoin.
o Principales propiedades: unidireccionalidad,
resistencia a colisiones y ocultación I.
o Principales propiedades: unidireccionalidad,
resistencia a colisiones y ocultación II.
o Principales propiedades: unidireccionalidad,
resistencia a colisiones y ocultación III.
o Aplicaciones prácticas de carácter general: integridad
y comparación de documentos electrónicos.
• Identificación de las bases de la criptografía y sus
aplicaciones.
o Introducción.
o Criptografía simétrica: definición y ejemplos (AES).o Criptografía simétrica: definición y ejemplos (AES).
Las funciones unidireccionales con trampa.o Criptografía asimétrica: definición y ejemplos (RSA,ECDSA).
o Criptografía asimétrica: definición y ejemplos (RSA,ECDSA): Criptografía asimétrica. Algunas precisiones.
o Criptografía asimétrica: definición y ejemplos (RSA,ECDSA): principales algoritmos asimétricos y consideraciones adicionales.
o Criptografía asimétrica: definición y ejemplos (RSA,ECDSA). Conclusiones.
o Aplicaciones prácticas de carácter general: la firma digital y el cifrado de documentos o comunicaciones electrónicas.
o Aplicaciones prácticas de carácter general: la firma digital y el cifrado de documentos o comunicaciones electrónicas. Propiedades de la criptografía.
o Aplicaciones prácticas de carácter general: la firma digital y el cifrado de documentos o comunicaciones electrónicas. Algunas aplicaciones.
• Aplicación de la criptografía y las funciones hash en blockchain.
o Funciones hash en blockchain: garantía de la integridad de los datos de la cadena.
o Criptografía asimétrica en blockchain: acreditación de la propiedad de activos digitales.
o Criptografía asimétrica en blockchain: acreditación de la propiedad de activos digitales. Transferencias bancarias y transacciones Bitcoin.
o Criptografía asimétrica en blockchain: acreditación de la propiedad de activos digitales. Las diferencias.
Unidad 2: Mecanismos de consenso y resolución de conflictos en cadenas públicas.
• Distinción de los principales mecanismos de consenso en blockchain o Necesidad de protocolos de consenso por la descentralización de la red.
o Necesidad de protocolos de consenso por la descentralización de la red: Tipos de nodos.
o Protocolo de prueba de trabajo: «minería» y nodos «mineros».
o Protocolo de prueba de trabajo: «minería» y nodos «mineros». Impedir el doble gasto.
o Protocolo de prueba de trabajo: «minería» y nodos «mineros». La honestidad de los mineros: Fijación del mecanismo de consenso.
o Protocolo de prueba de trabajo: «minería» y nodos «mineros». La honestidad de los mineros: Sistema de incentivo.
o Protocolo de prueba de trabajo: «minería» y nodos «mineros». La prueba de trabajo.
o Protocolo de prueba de trabajo: «minería» y nodos «mineros». El precedente: hashcash.
o Protocolo de prueba de trabajo: «minería» y nodos «mineros». La prueba de trabajo en Bitcoin.
o Detalle de una transacción con prueba de trabajo.
o Detalle de una transacción con prueba de trabajo. Los protagonistas: Alice, Bob y Eve.
o Emisión de activos digitales como recompensa a comportamientos honestos.
o Emisión de activos digitales como recompensa a comportamientos honestos. Más sobre el nonce.
• Identificación de posibles conflictos y conocimientos de su resolución.
o Desdoblamientos de la cadena: descripción del fenómeno y protocolo de actuación previo.
o Doble gasto: definición del problema y maduración de la recompensa.
o Doble gasto: definición del problema y maduración de la recompensa. Otros intentos de doble gasto.
o Sostenibilidad: rentabilidad de la «minería» y ataque del 51%.
o Sostenibilidad: rentabilidad de la «minería» y ataque del 51%. Rentabilidad de la minería.
o Sostenibilidad: rentabilidad de la «minería» y ataque del 51%. El halving.
o Sostenibilidad: rentabilidad de la «minería» y ataque del 51%. ¿El final de la minería?
o Sostenibilidad: rentabilidad de la «minería» y ataque del 51%. El ataque del 51%.
• Aplicación del protocolo de prueba de trabajo en cadenas públicas.
o Uso de app para móviles sobre cadena de bloques de prueba.
BIGDATA:
Unidad 1: Antecedentes, definiciones y bases para un correcto entendimiento.
• Origen y contextualización del big data.
o Conceptos base del big data.
o Orígenes.
o Big data vs. Business intelligence.
Unidad 2: La importancia del dato.
• Contextualización práctica de la productividad del dato.
• Tipología de los datos.
• Tratamiento del dato.
o Estructura arquitectónica en big data.
Unidad 3: Algunos conceptos técnicos de la analítica tradicional.
• El Teorema de Brewer.
• Las nuevas bases de datos.
o Tipos de Bases de Datos NoSQL.
• Procesamientos distribuidos. MapReduce.
o Funcionamiento de MapReduce.
o ¿Qué elementos son clave para la puesta en marcha de MapReduce?
• Herramientas para fines operacionales vs analíticos.
Unidad 4: Representación de los datos.
• Proceso de ETL. Del dato a la información.
o Aplicaciones de los procesos ETL.
• Análisis y creación de algoritmos I.
o Análisis y creación de algoritmos II.
• Dashboards como herramienta de visualización.
Unidad 5: Introducción al Big Data.
• Big data analytics.
o Big data analytics, data mining y data science.
• Herramientas fundamentales del big data analytics.
• Futuro del big data.
• Aplicaciones del bussiness intelligence y el big data.
o ¿Qué nos aporta cada una?
• Implantación de un proyecto de big data.
o Fases de un proyecto de big data.
Unidad 6: Introducción a la analítica avanzada.
• Customer analytics.
o Fases del Customer Analytics.
o Tipología de análisis.
• Segmentación de los datos I.
o Segmentación de los datos II.
• Gestión del valor del cliente.
o Técnicas de segmentación.
o Analítica para la creación de perfiles.
o Customer Lifetime Value.
• Introducción al lenguaje R I.
o Introducción al lenguaje R II.
Titulación
¿Qué Tipo de Titulación voy a obtener?
Un Título de Máster de titulación propia del instituto iIEOS.
¿A quién va dirigido esta Formación?
Nuestras formaciones tienen el equilibrio de poder ayudar tanto a jóvenes que aún no tienen experiencia laboral, como a aquellos profesionales que ya tienen un amplio recorrido en su sector pero que necesitan actualizarse.
¿Hace falta tener formación previa en la materia del Máster?
En principio no, dado que son Diplomas encaminados al desarrollo profesional y personal, pero siempre es recomendable disponer de una base mínima de estudios.
¿Cómo se verá el Diploma?
¿Qué incluye?
Al finalizar el Máster, recibirás las titulaciones con su certificación correspondiente.
El Máster incluye :
- Acceso al Campus Virtual, tramitación de matrícula y expedición del título.
- Acceso a todo el temario desde el primer día así como la descarga de material.
- Servicio de tutorías todos los días del año
- Clases y Ponencias impartidas por invitados expertos
- Recursos Multimedia.
- Asesoría con un Coach de Estudios para Enfocar tu Carrera Profesional
- Acceso a la Biblioteca Virtual.
- Posibilidad de convenio de prácticas o formativo en empresas al finalizar .
- Acceso al Club IIEOS para Estudiantes con acuerdos con Empresas para obtener Descuentos, Networking, Revista Digital, etc.
- Tienes 2 años para completar el Máster así como acceso a los contenidos incluso habiendo terminado los estudios.
- Curso de Experto en Emprendimiento Empresarial con Titulación INSTITUTO IIEOS
- Curso de Coaching, PNL e Inteligencia Emocional con Titulación INSTITUTO IIEOS
El Máster NO incluye:
- Apostilla de la Haya
- Traducciones Juradas
¿Qué validez tiene?
Este Máster tiene una validez a nivel curricular, Académica y profesional que completará de manera efectiva los conocimientos de los cuales ya disponga el alumno. Hoy en día son estudios muy valorados a la hora de completar las competencias académicas y profesionales.
¿He de tener una Carrera Universitaria para acceder a un Máster Universitario?
No es necesario. Nuestros Másters Universitarios están enfocados a los alumnos que deseen mejorar sus méritos a nivel curricular y profesional.
¿Hace falta tener formación previa en la materia del Máster?
En principio no, dado que son Máster encaminados al desarrollo profesional y personal, pero siempre es recomendable disponer de una base mínima de estudios.
¿Cómo valido el título en mi país?
Los estudiantes de Latinoamérica u otros Países pueden solicitar la Apostilla de la Haya en todos los documentos emitidos por iIEOS una vez hayan finalizado sus programas formativos y abonando las tasas correspondientes. El trámite de legalización única consiste en colocar sobre el propio documento una apostilla o anotación que certifique su autenticidad. La Apostilla es válida para los países firmantes de la Conferencia de La Haya de Derecho Internacional Privado de 5 de octubre de 1961 y reconocen la autenticidad de los documentos que se han expedido en otros países.
