Ciberseguridad impulsada por IA: Detección y respuesta avanzada a amenazas

Esta formación presencial, impartida por un instructor y disponible en línea o in situ en Colombia, está dirigida a científicos de datos e ingenieros de software que deseen utilizar AdaBoost para desarrollar algoritmos de refuerzo (boosting) para aprendizaje automático con Python.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar el entorno de desarrollo necesario para comenzar a crear modelos de aprendizaje automático con AdaBoost.
• Comprender el enfoque de aprendizaje por conjuntos y cómo implementar el refuerzo adaptativo.
• Aprender a construir modelos de AdaBoost para potenciar algoritmos de aprendizaje automático en Python.
• Aplicar el ajuste de hiperparámetros para mejorar la precisión y el rendimiento de los modelos de AdaBoost.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor en Colombia (en línea o en sitio), está dirigida a científicos de datos, así como a personas con menos conocimientos técnicos que deseen utilizar Auto-Keras para automatizar el proceso de selección y optimización de un modelo de aprendizaje automático.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Automatizar el proceso de entrenamiento de modelos de aprendizaje automático altamente eficientes.
• Buscar automáticamente los mejores parámetros para modelos de aprendizaje profundo.
• Construir modelos de aprendizaje automático de alta precisión.
• Aprovechar el poder del aprendizaje automático para resolver problemas comerciales del mundo real.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor (en línea o en el sitio), está dirigida a participantes técnicos con experiencia en aprendizaje automático que deseen optimizar modelos para detectar patrones complejos en grandes volúmenes de datos utilizando marcos de trabajo de AutoML.

Esta formación presencial, impartida por un instructor en Colombia (en línea o en sitio), está dirigida a participantes con diversos niveles de experiencia que deseen aprovechar la plataforma AutoML de Google para desarrollar chatbots personalizados para distintas aplicaciones.

Al finalizar esta formación, los participantes estarán en capacidad de:

• Comprender los fundamentos del desarrollo de chatbots.
• Navegar por Google Cloud Platform y acceder a AutoML.
• Preparar los datos necesarios para entrenar modelos de chatbots.
• Entrenar y evaluar modelos personalizados de chatbots utilizando AutoML.
• Desplegar e integrar chatbots en diversas plataformas y canales.
• Monitorear y optimizar el rendimiento de los chatbots a lo largo del tiempo.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor en Colombia (en línea o en sitio), abarca los diferentes aspectos de la seguridad empresarial, desde la inteligencia artificial hasta la seguridad de bases de datos. Además, incluye una cobertura de las herramientas, procesos y mentalidades más recientes necesarias para protegerse contra los ataques. 

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor en Colombia (en línea o en sitio), ofrece una introducción al campo del reconocimiento de patrones y del aprendizaje automático. Aborda aplicaciones prácticas en estadística, ciencias de la computación, procesamiento de señales, visión por computadora, minería de datos y bioinformática.

Al finalizar esta capacitación, los participantes estarán en capacidad de:

• Aplicar métodos estadísticos fundamentales al reconocimiento de patrones.
• Utilizar modelos clave, como redes neuronales y métodos de kernel, para el análisis de datos.
• Implementar técnicas avanzadas para resolver problemas complejos.
• Mejorar la precisión de las predicciones combinando diferentes modelos.

Este curso presencial, impartido por un instructor en Colombia (en línea o en sitio), está dirigido a científicos de datos y analistas de datos que deseen automatizar, evaluar y gestionar modelos predictivos utilizando las capacidades de aprendizaje automático de DataRobot.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Cargar conjuntos de datos en DataRobot para analizar, evaluar y verificar la calidad de los datos.
• Construir y entrenar modelos para identificar variables importantes y alcanzar los objetivos de predicción.
• Interpretar modelos para generar insights valiosos que apoyen la toma de decisiones empresariales.
• Monitorear y gestionar modelos para mantener un rendimiento óptimo en las predicciones.

Este curso sumerge a los estudiantes en un entorno interactivo donde aprenderán a escanear, probar, hackear y proteger sus propios sistemas. El ambiente intensivo de laboratorio proporciona a cada estudiante conocimientos profundos y experiencia práctica con los sistemas de seguridad esenciales actuales. Los estudiantes comenzarán comprendiendo cómo funcionan las defensas perimetrales y luego serán guiados para escanear y atacar sus propias redes, sin causar daño a ninguna red real. Posteriormente, aprenderán cómo los intrusos elevan sus privilegios y qué medidas pueden tomarse para asegurar un sistema. También estudiarán detección de intrusiones, creación de políticas, ingeniería social, ataques de denegación de servicio distribuida (DDoS), desbordamientos de búfer y creación de virus. Al finalizar este curso intensivo de cinco días, los estudiantes contarán con una comprensión práctica y experiencia en hacking ético.

El propósito de la formación en Hacking Ético es:

• Establecer y regular los estándares mínimos para la certificación de profesionales especializados en seguridad de la información en medidas de hacking ético.
• Informar al público de que las personas certificadas cumplen o superan los estándares mínimos.
• Reforzar el hacking ético como una profesión única y autorregulada.

Público objetivo:

Este curso es ideal para aquellos que trabajan en posiciones como, entre otras:

• Ingenieros de seguridad
• Consultores de seguridad
• Gerentes de seguridad
• Directores de TI o gerentes de TI
• Audidores de seguridad
• Administradores de sistemas de TI
• Administradores de redes de TI
• Arquitectos de red
• Desarrolladores

This instructor-led, live training in Colombia (online or onsite) is aimed at data scientists, data analysts, and developers who wish to explore AutoML products and features to create and deploy custom ML training models with minimal effort.

By the end of this training, participants will be able to:

• Explore the AutoML product line to implement different services for various data types.
• Prepare and label datasets to create custom ML models.
• Train and manage models to produce accurate and fair machine learning models.
• Make predictions using trained models to meet business objectives and needs.

¿Por qué debería asistir?

El curso de formación de Hacker Ético Líder Certificado le permite desarrollar la experiencia necesaria para realizar pruebas de penetración en sistemas de información, aplicando principios, procedimientos y técnicas de prueba de penetración reconocidos, con el fin de identificar amenazas potenciales en una red informática. Durante este curso, adquirirá los conocimientos y habilidades para gestionar un proyecto o equipo de pruebas de penetración, así como para planificar y ejecutar pruebas internas y externas, de acuerdo con diversos estándares como el Estándar de Ejecución de Pruebas de Penetración (PTES) y el Manual de Metodología de Pruebas de Seguridad de Código Abierto (OSSTMM). Además, obtendrá una comprensión exhaustiva sobre cómo redactar informes y propuestas de medidas correctivas. Asimismo, a través de ejercicios prácticos, podrá dominar las técnicas de prueba de penetración y adquirir las habilidades necesarias para gestionar un equipo de pruebas de penetración, así como para la comunicación con clientes y la resolución de conflictos.

El curso de formación de Hacker Ético Líder Certificado ofrece una visión técnica de la seguridad de la información mediante el hacking ético, utilizando técnicas comunes como la recopilación de información y la detección de vulnerabilidades, tanto dentro como fuera de una red empresarial.

La formación también es compatible con el marco de Protección y Defensa de la Iniciativa Nacional para la Educación en Ciberseguridad (NICE).

Después de dominar los conocimientos y habilidades necesarios en hacking ético, podrá presentarse al examen y solicitar la credencial "Hacker Ético Líder Certificado por PECB". Al contar con un certificado de Hacker Ético Líder de PECB, podrá demostrar que ha adquirido las habilidades prácticas para realizar y gestionar pruebas de penetración de acuerdo con las mejores prácticas.

¿Quién debería asistir?

• Personas interesadas en la seguridad de TI y, en particular, en el hacking ético, ya sea para profundizar en el tema o para iniciar un proceso de reorientación profesional.
• Oficiales y profesionales de seguridad de la información que busquen dominar las técnicas de hacking ético y pruebas de penetración.
• Gerentes o consultores que deseen aprender a controlar el proceso de pruebas de penetración.
• Auditores que deseen realizar y dirigir pruebas de penetración profesionales.
• Personas responsables de mantener la seguridad de los sistemas de información en una organización.
• Expertos técnicos que deseen aprender a preparar una prueba de penetración.
• Profesionales de ciberseguridad y miembros de equipos de seguridad de la información.

La certificación de Ética de Hacking es una de las certificaciones de ciberseguridad más demandadas a nivel mundial.

Este programa integra instrucción y práctica para preparar a los estudiantes a presentar el examen de certificación CEH, así como el examen práctico de CEH. Los candidatos que aprueban exitosamente ambos exámenes obtienen la credencial de CEH Master además de su certificación CEH.

Los estudiantes tienen la opción de agregar al paquete ya sea el curso CPENT o el curso CHFI.

La formación para el curso Certificado Profesional en Pruebas de Penetración (CPENT) o el curso Investigador Forense en Hacking Informático (CHFI) se impartirá a cada estudiante mediante el programa de videos en streaming, autoadministrado y en línea de EC-Council.

CPENT (Pruebas de penetración):
Enseña a los estudiantes cómo aplicar los conceptos y herramientas impartidos en el programa CEH dentro de una metodología de pruebas de penetración en un entorno de ciberseguridad en vivo.

CHFI (Informática forense):
Enseña a los estudiantes un enfoque metodológico para la informática forense, que incluye la búsqueda y captura, la cadena de custodia, la adquisición, preservación, análisis y reporte de evidencia digital.

Descripción del curso

CEH proporciona una comprensión profunda de las fases del hacking ético, diversos vectores de ataque y contramedidas preventivas. Le enseñará cómo piensan y actúan maliciosamente los hackers para que esté mejor posicionado para configurar su infraestructura de seguridad y defenderse de futuros ataques. Comprender las debilidades y vulnerabilidades de los sistemas ayuda a las organizaciones a fortalecer sus controles de seguridad para minimizar el riesgo de incidentes.

CEH fue diseñado para integrar un entorno práctico y un proceso sistemático en cada dominio y metodología de hacking ético, brindándole la oportunidad de trabajar para demostrar los conocimientos y habilidades necesarios para obtener la credencial CEH. Será expuesto a una postura completamente diferente en cuanto a las responsabilidades y medidas requeridas para mantener la seguridad.

Perfil del participante

• Personal de fuerzas del orden
• Administradores de sistemas
• Oficiales de seguridad
• Personal de defensa y fuerzas armadas
• Profesionales del derecho
• Bancarios
• Profesionales de seguridad

Acerca del Certificado de Ética de Hacking Master

Para obtener la certificación CEH Master, debe aprobar el examen práctico de CEH. El examen práctico de CEH fue diseñado para dar a los estudiantes la oportunidad de demostrar que pueden aplicar los principios enseñados en el curso CEH. Este examen requiere demostrar la aplicación de técnicas de hacking ético, como la identificación de vectores de amenaza, escaneo de redes, detección de sistemas operativos, análisis de vulnerabilidades, hacking de sistemas, entre otros.

El examen práctico de CEH no incluye simulaciones. En su lugar, deberá enfrentar un entorno en vivo diseñado para simular una red corporativa mediante el uso de máquinas virtuales, redes y aplicaciones en tiempo real.

Completar exitosamente los desafíos del examen práctico de CEH es el siguiente paso después de obtener la certificación de Ética de Hacking (CEH). Aprobar tanto el examen CEH como el examen práctico de CEH le otorgará la certificación adicional de CEH Master.

Acerca del examen práctico de Ética de Hacking

Para demostrar que posee habilidades en hacking ético, evaluamos sus capacidades con desafíos del mundo real en un entorno real, utilizando laboratorios y herramientas que requieren completar desafíos específicos de hacking ético dentro de un límite de tiempo, tal como los enfrentaría en la realidad.

El examen práctico de CEH de EC-Council está compuesto por una red compleja que replica la red real de una gran organización y consta de varios sistemas de red (incluyendo DMZ, Firewalls, etc.). Deberá aplicar sus habilidades de hacking ético para descubrir y explotar vulnerabilidades en tiempo real, además de auditar los sistemas.

Acerca de CPENT

El programa Certificado en Pruebas de Penetración (CPENT) de EC-Council se centra en las pruebas de penetración y le enseñará a operar en un entorno de red empresarial que debe ser atacado, explotado, evadido y defendido. Si solo ha trabajado en redes planas, el entorno de práctica en vivo de CPENT le elevará sus habilidades al siguiente nivel, enseñándole a realizar pruebas de penetración en sistemas IoT, sistemas OT, cómo desarrollar sus propios exploits, crear sus propias herramientas, realizar explotación avanzada de binarios, realizar pivotes dobles para acceder a redes ocultas y personalizar scripts y exploits para llegar a los segmentos más internos de la red.

Acerca de CHFI

El curso Investigador Forense en Hacking Informático (CHFI) ofrece la disciplina de seguridad de la informática forense desde una perspectiva neutral respecto a fabricantes. CHFI es un curso integral que cubre escenarios principales de investigaciones forenses y permite a los estudiantes adquirir la experiencia práctica necesaria en diversas técnicas de investigación forense y herramientas forenses estándar requeridas para llevar a cabo exitosamente una investigación forense informática.

This instructor-led, live training in (online or onsite) is aimed at developers who wish to use Google’s ML Kit to build machine learning models that are optimized for processing on mobile devices.

By the end of this training, participants will be able to:

• Set up the necessary development environment to start developing machine learning features for mobile apps.
• Integrate new machine learning technologies into Android and iOS apps using the ML Kit APIs. 
• Enhance and optimize existing apps using the ML Kit SDK for on-device processing and deployment.

Esta capacitación en vivo, dirigida por un instructor en Colombia (en línea o presencial), está dirigida a científicos de datos e ingenieros de software que deseen utilizar Random Forest para construir algoritmos de aprendizaje automático para conjuntos de datos grandes.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Configurar el entorno de desarrollo necesario para comenzar a construir modelos de aprendizaje automático con Random Forest.
• Comprender las ventajas de Random Forest y cómo implementarlo para resolver problemas de clasificación y regresión.
• Aprender a manejar conjuntos de datos grandes e interpretar múltiples árboles de decisión en Random Forest.
• Evaluar y optimizar el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático mediante el ajuste de hiperparámetros.

Esta capacitación impartida por un instructor en vivo en Colombia (en línea o en sitio) está dirigida a analistas de datos de nivel intermedio que desean aprender a utilizar RapidMiner para estimar y proyectar valores, así como aprovechar herramientas analíticas para el pronóstico de series de tiempo.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Aprender a aplicar la metodología CRISP-DM, seleccionar algoritmos de aprendizaje automático adecuados y mejorar la construcción y el rendimiento de los modelos.
• Utilizar RapidMiner para estimar y proyectar valores, y emplear herramientas analíticas en el pronóstico de series de tiempo.

RapidMiner es una plataforma de software de ciencia de datos de código abierto diseñada para el prototipado y desarrollo rápido de aplicaciones. Incluye un entorno integrado para la preparación de datos, aprendizaje automático, aprendizaje profundo, minería de texto y análisis predictivo.

En esta capacitación presencial impartida por un instructor, los participantes aprenderán a utilizar RapidMiner Studio para la preparación de datos, el aprendizaje automático y el despliegue de modelos predictivos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar RapidMiner
• Preparar y visualizar datos con RapidMiner
• Validar modelos de aprendizaje automático
• Integrar datos y crear modelos predictivos
• Operacionalizar el análisis predictivo dentro de un proceso empresarial
• Diagnosticar y optimizar RapidMiner

Público objetivo

• Científicos de datos
• Ingenieros
• Desarrolladores

Formato del curso

• Combinación de exposiciones teóricas, discusiones, ejercicios y práctica intensiva

Nota

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.