Master en programación avanzada en Python para Hacking, Big Data y Machine Learning

Comprenderás el concepto de marca personal y la importancia de mantenerla actualizada.

Dominarás estrategias y tácticas para destacar en redes sociales.

• Conocer brevemente la historia de los lenguajes de programación.
• Saber la historia y filosofía de Python.
• Comprender la tipología de los lenguajes de programación.
• Tomar conciencia de la posición estratégica del lenguaje
• Preparar el entorno de desarrollo.
• Instalar Python en los diferentes sistemas operativos.
• Instalar, configurar  y administrar IDEs, consola,  herramientas y principales librerías.
• Ejecutar un programar: compilar e interpretación del código.
• Saber llevar a cabo la distribución de tus aplicaciones: herramienta de distribución, creación de paquetes distribuibles, distribución binaria multiplataforma y específica para un entorno.
• Aprender técnicas de integración con otros lenguajes.

• Conocer los   tipos   de datos,       algoritmos, instrucciones,  delimitadores y controladores de flujo.
• Saber declarar y utilizar variables, funciones, clases y módulos.
• Comprender el modelo de objeto.
• Conocer los patrones de diseño.
• Aprender a programar con manipulación de datos.
• Saber gestionar bases de datos.
• Saber programar mediante generación de contenido.
• Aplicar programación paralela.
• Conocer la programación de sistema y de red.

• Aprender las bases para desarrollar aplicaciones de consola.
• Aprender las bases para programar aplicaciones web con Django y Flask.
• Aprender las bases para crear aplicaciones de interfaz gráfica con Gtk y TkInter.
• Aprender las bases para desarrollar aplicaciones de visualización de datos.
• Programar una aplicación de consola.
• Crear una aplicación gráfica con Gtk o TkInter.
• Realizar un desarrollo web con Django o Flask.
• Programar una aplicación para visualización de datos con Dash.

• Conocer el control de errores, pruebas y validación de datos.
• Comprender la importancia del desarrollo guiado por pruebas.
• Aprender a llevar a cabo una programación dirigida por la documentación.
• Saber optimizar el código y medir su calidad mediante herramientas de depuración, perfilado y reglas de optimización.

• Diseñar y desarrollar de aplicaciones Python que garanticen la privacidad y la seguridad de la información.
• Programar aplicaciones Python atendiendo a criterios        de usabilidad, robustez y eficiencia.
• Conocer y aplicar los diferentes enfoques y metodologías del desarrollo y auditoría de software seguro para Python.

• Aprender los conceptos clave en la gestión de proyectos.
• Conocer las principales metodologías de gestión de proyectos.
• Comprender qué  son metodologías ágiles, los postulados y principios del manifiesto ágil.
• Desarrollar habilidades y aptitudes para gestionar proyectos de manera ágil siguiendo pautas Scrum.
• Introducirse en Scrum comprendiendo su definición, historia y ciclo de vida.
• Aprender los  diferentes elementos de   Scrum  e interiorizarlos como parte habitual del trabajo diario.
• Conocer los actores que intervienen en un proyecto SCRUM y saber identificar las responsabilidades de cada uno de ellos.
• Saber las diferencias entre Kanban y Scrum.
• Valorar y analizar las herramientas existentes para escoger aquella que más se ajusta a las necesidades específicas de la organización y el proyecto.

• Conocer los principales fundamentos del Big Data y el cambio de paradigma que está transformando las organizaciones.
• Estudiar ejemplos reales de casos de uso Big Data.
• Comprender los componentes y fases de la metodología de procesamiento de grandes datos.
• Saber qué es el gobierno del dato y cuáles son los elementos necesarios para que sea eficaz y eficiente.
• Asimilar qué es la analítica avanzada de datos.
• Aprender cuáles son las tecnologías catalizadoras del Big Data y las herramientas de visualización de datos más eficaces para presentar los resultados a las diferentes audiencias.

• Saber resolver los grandes problemas de análisis de datos con las herramientas apropiadas.
• Recolectar, almacenar y procesar datos.
• Usar y construir herramientas de recolección y procesamiento de datos.
• Saber procesar los datos y visualizar la información.
• Programación en entornos Big Data con Python.
• Aprender a utilizar frameworks para Big Data.
• Trabajar con bases de datos no relacionales y saber explotarlas.
• Ajustar y solucionar problemas de grandes trabajos que se ejecutan en un clúster.
• Compartir información entre nodos en un clúster.

• Comprender cómo realizar ataques en el segmento de red
• Conocer técnicas de fuzzing y depuración de
• Saber mantener el anonimato con Python para llevar a cabo labores de hacking.
• Aprender herramientas y técnicas para llevar a cabo amenazas persistentes avanzadas con
• Saber manejar librerías y herramientas disponibles en Python para ejecutar actividades de pentesting.

• Aprender a definir y descomponer problemas desde la perspectiva de machine learning.
• Saber resolver problemas complejos usando algoritmos y técnicas de machine learning.
• Usar tareas de machine learning para la resolución de problemas: clasificación, regresión, identificar similitudes, clustering, agrupar ocurrencias, profiling, predicción de vínculos, modelado causal, reducción de datos.
• Crear de programas de web scraping.
• Construir y entrenar modelos deep learning.
• Implementar redes neuronales.

• Comprender cómo realizar ataques en el segmento de red
• Conocer técnicas de fuzzing y depuración de software.
• Saber mantener el anonimato con Python para llevar a cabo labores de hacking.
• Aprender herramientas y técnicas para llevar a cabo amenazas persistentes avanzadas con Python.
• Saber manejar librerías y herramientas disponibles en Python para ejecutar actividades de pentesting.

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