Descripción

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La dirección de proyectos, el diseño de Sistemas Distribuidos o la ingeniería de software son solo algunos de los campos donde la especialización no es ya una ventaja, sino un requisito sine qua non para alcanzar los puestos de responsabilidad y mayor prestigio. Por ello, la labor de actualización y especialización del profesional informático debe ser continua, impulsando sus conocimientos sobre los sistemas más avanzados y novedosos. 

Centrándose en las estrategias óptimas de dirección de proyectos, computación en la nube y adaptación de la computación clásica en sistemas de información físicos, este programa universitario ofrece una capacitación exhaustiva en los Sistemas Avanzados que el profesional necesita dominar para seguir avanzando en su carrera. 

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Esto supone una gran ventaja para el profesional informático, pues no solo podrá adquirir un conocimiento teórico de primer nivel, sino que además conocerá las claves prácticas para dirigir su carrera hacia la dirección de proyectos IT, desarrollo de aplicaciones móviles o control de sistemas de seguridad y Big Data, entre otras muchas salidas profesionales que proporciona tan avanzada titulación. 

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El programa incluye, en su cuadro docente, a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.  

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.  

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeos interactivos realizados por reconocidos expertos.  

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Temario

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Módulo 1. Gestión y dirección de proyectos IT

1.1. Gestión y Dirección de Proyectos IT 

1.1.1. Proyecto IT
1.1.2. Proyecto y procesos. Diferencia 
1.1.3. Proyecto IT. Criterios de éxito 
1.1.4. Ciclo de vida de un proyecto IT 
1.1.5. Gestión y dirección de proyectos IT. Aplicación 

1.2. Gestión de requisitos de un proyecto IT 

1.2.1. Gestión de requisitos de un proyecto 
1.2.2. Gestión y trazabilidad de los requisitos 
1.2.3. Herramientas de gestión de requisitos
1.2.4. Gestión de requisitos de un proyecto IT. Aplicación 

1.3. Caso de negocio de un proyecto IT 

1.3.1. Caso de negocio de un proyecto IT 
1.3.2. Construcción del caso de negocio del proyecto 
1.3.3. Criterios de éxito del proyecto 
1.3.4. Análisis financiero y seguimiento del caso de negocio durante toda la vida del proyecto 
1.3.5. Caso de negocio de un proyecto IT. Aplicación 

1.4. Gestión y dirección clásica de proyectos IT 

1.4.1. Dirección de proyectos en cascada o waterfall 
1.4.2. Herramientas de la metodología clásica de gestión 
1.4.3. Fases de la gestión clásica de proyectos: inicio, planificación, ejecución, seguimiento y cierre 
1.4.4. Gestión y dirección clásica de proyectos IT. Aplicación 

1.5. Gestión y dirección de proyectos Agile 

1.5.1. Dirección de proyectos Agile: roles, artefactos 
1.5.2. Planificación Scrum 
1.5.3. Estimación Agile 
1.5.4. Planificación y ejecución de Sprints 
1.5.5. Uso efectivo de Scrum. Aplicación 
1.5.6. Gestión y dirección de proyectos Ágiles. Aplicación 

1.6. Gestión y dirección de proyectos Lean IT y Kanban 

1.6.1. Lean IT y Kanban. Aplicación 
1.6.2. Lean IT y Kanban ventajas e inconvenientes 
1.6.3. Cuadros de mando. Uso 
1.6.4. Gestión y dirección de proyectos Lean IT y Kanban. Aplicación 

1.7. Riesgos en la gestión y dirección de proyectos IT 

1.7.1. Riesgo. Tipos de riesgo: probabilidad 
1.7.2. Mitigación de Riesgos. Técnicas habituales en IT 
1.7.3. Gestión y comunicación del riesgo 
1.7.4. Riesgos en la gestión y dirección de proyectos IT. Aplicación 

1.8. Seguimiento y control de proyectos IT 

1.8.1. Seguimiento de la evolución del proyecto
1.8.2. Control de costes del proyecto 
1.8.3. Gestión del cambio en el proyecto 
1.8.4. Gestión de las comunicaciones en el proyecto. Aplicación 
1.8.5. Informes y métricas de seguimiento 
1.8.6. Seguimiento y control de proyectos IT. Aplicación 

1.9. Oficina de proyectos IT 

1.9.1. Proyectos, portfolio de proyectos y programas 
1.9.2. Tipos de oficinas de proyecto: funciones 
1.9.3. Procesos de gestión de una oficina de proyectos 
1.9.4. Gestión de una oficina de proyectos. Aplicación 

1.10. Herramientas de software proyectos IT 

1.10.1. Gestión de requisitos 
1.10.2. Gestión de la configuración 
1.10.3. Planificación y seguimiento de los proyectos 
1.10.4. Gestión del cambio 
1.10.5. Gestión de costes 
1.10.6. Gestión de riesgos 
1.10.7. Gestión de la comunicación 
1.10.8. Gestión del cierre 
1.10.9. Ejemplos de herramientas. Plantillas 

Módulo 2. Diseño y gestión de Sistemas Distribuidos y redes 

2.1. Sistemas Distribuidos 

2.1.1. Sistemas Distribuidos 
2.1.2. Sistemas Distribuidos. Características 
2.1.3. Sistemas Distribuidos. Ventajas 

2.2. Tipos de Sistemas Distribuidos 

2.2.1. Clúster 
2.2.2. Grid 
2.2.3. Cloud 

2.3. Arquitecturas en un Sistema Distribuido 

2.3.1. Arquitectura Funcional (Negocio) 
2.3.2. Arquitectura de Aplicación 
2.3.3. Arquitectura de Gestión (Gobierno) 
2.3.4. Arquitectura Tecnológica 

2.4. Infraestructura en un Sistema Distribuido 

2.4.1. Hardware 
2.4.2. Comunicaciones 
2.4.3. Software 
2.4.4. Seguridad 

2.5. Cloud Computing en Sistemas Distribuidos 

2.5.1. Cloud Computing 
2.5.2. Sistemas Cloud Computing. Tipos 
2.5.3. Sistemas Cloud Computing. Ventajas 

2.6. Comunicaciones Cliente-Servidor 

2.6.1. Tipos de transmisión 
2.6.2. Modelos de comunicación 
2.6.3. Comunicación por eventos 

2.7. Arquitecturas de Integración 

2.7.1. APIs 
2.7.2. Arquitecturas de microservicios 
2.7.3. Arquitecturas dirigidas por eventos 
2.7.4. Arquitecturas reactivas 

2.8. Tecnologías de Registro Distribuido 

2.8.1. Tecnologías de Registro Distribuido 
2.8.2. Tecnologías de Registro Distribuido. Tipología 
2.8.3. Tecnologías de Registro Distribuido. Ventajas 

2.9. Blockchain como Sistema Distribuído 

2.9.1. Blockchain como Sistema Distribuído 
2.9.2. Redes Blockchain. Tipología 
2.9.3. Tokens en Redes Blockchain. Tipologías 
2.9.4. Tecnologías Blockchain 
2.9.5. Use Case 

2.10. Blockchain. Paradigma descentralizado en Blockchain 

2.10.1. Sistemas de consenso 
2.10.2. Minería 
2.10.3. Hashing 
2.10.4. Seguridad

Módulo 3. Cloud Computing en Ingeniería de Sistemas e Informática

3.1. Computación en la nube 

3.1.1. Estado del arte del panorama IT 
3.1.2. La nube 
3.1.3. La computación en la nube 

3.2. Seguridad y resiliencia en la nube 

3.2.1. Regiones, zonas de disponibilidad y fallo 
3.2.2. Administración de los tenant o cuentas de cloud
3.2.3. Identidad y control de acceso en la nube 

3.3. Networking en la nube 

3.3.1. Redes virtuales definidas por software 
3.3.2. Componentes de red de una red definida por software 
3.3.3. Conexión con otros sistemas 

3.4. Servicios en la nube 

3.4.1. Infraestructura como servicio 
3.4.2. Plataforma como servicio 
3.4.3. Computación serverless 
3.4.4. Software como servicio 

3.5. Computación de alto rendimiento 

3.5.1. Computación de alto rendimiento 
3.5.2. Creación de un clúster de alto rendimiento 
3.5.3. Aplicación de la computación de alto rendimiento 

3.6. Almacenamiento en la nube 

3.6.1. Almacenamiento de bloques en la nube 
3.6.2. Almacenamiento de ficheros en la nube 
3.6.3. Almacenamiento de objetos en la nube 

3.7. Interacción y monitorización de la nube 

3.7.1. Monitorización y gestión de la nube 
3.7.2. Interacción con la nube: consola de administración 
3.7.3. Interacción con Command Line Interface 
3.7.4. Interacción basada en APIs

3.8. Desarrollo cloud-native 

3.8.1. Desarrollo nativo en Cloud 
3.8.2. Contenedores y plataformas de orquestación de contenedores 
3.8.3. Integración Continua en la nube 
3.8.4. Uso de eventos en la nube 

3.9. Infraestructura como código en la nube 

3.9.1. Automatización de la gestión y el aprovisionamiento en la nube 
3.9.2. Terraform 
3.9.3. Integración con scripting 

3.10. Creación de una infraestructura híbrida 

3.10.1. Interconexión 
3.10.2. Interconexión con datacenter 
3.10.3. Interconexión con otras nubes 

Módulo 4. Ingeniería del Software

4.1. Aplicaciones software en tecnologías de la información 

4.1.1. Aplicaciones software 
4.1.2. Ciclo de vida 
4.1.3. Arquitecturas 
4.1.4. Metodologías 

4.2. Gestión de proyectos y Metodologías IT 

4.2.1. Gestión de proyectos 
4.2.2. Metodologías ágiles 
4.2.3. Herramientas 

4.3. Desarrollo Front end y aplicaciones móviles 

4.3.1. Desarrollo FrontEnd y aplicaciones móviles 
4.3.2. HTML, CSS 
4.3.3. JavaScript, jQuery 
4.3.4. Angular 
4.3.5. React 

4.4. Desarrollo backend de aplicaciones de software 

4.4.1. Desarrollo backend de aplicaciones de software 
4.4.2. Arquitecturas de backend en aplicaciones de software 
4.4.3. Lenguajes de programación en backend 
4.4.4. Servidores de aplicaciones en arquitectura de software 

4.5. Almacenamiento de datos, bases de datos y caché 

4.5.1. Gestión de datos en aplicaciones de software 
4.5.2. Sistema de ficheros 
4.5.3. Bases de datos relacionales 
4.5.4. Bases de datos no relacionales 
4.5.5. Caché 

4.6. Gestión de contenedores en cloud computing 

4.6.1. Tecnología de contenedores 
4.6.2. Contenedores con Tecnología Docker y docker-compose 
4.6.3. Orquestación de contenedores con kubernetes 
4.6.4. Contenedores en cloud computing 

4.7. Testing e Integración continua 

4.7.1. Testing e Integración Continua 
4.7.2. Test unitarios 
4.7.3. Test e2e 
4.7.4. Desarrollo Dirigido por Tests (TDD) 
4.7.5. Integración continua 

4.8. Blockchain orientado al Software 

4.8.1. Blockchain orientado al Software 
4.8.2. Criptomonedas 
4.8.3. Tipos de blockchain 

4.9. Software Big Data, inteligencia artificial, IoT 

4.9.1. Big Data, inteligencia artificial, IoT 
4.9.2. Big Data 
4.9.3. Inteligencia artificial 
4.9.4. Redes neuronales 

4.10. Seguridad del software en IT 

4.10.1. Seguridad del software en IT 
4.10.2. Servidores 
4.10.3. Aspectos éticos 
4.10.4. Reglamento Europeo de Protección de Datos (GDPR) 
4.10.5. Análisis y gestión de riesgos 

Módulo 5. Arquitectura de Tecnologías IoT 

5.1. El Arte del Internet de las cosas (IoT) 

5.1.1. El Internet de las Cosas IoT 
5.1.2. Tecnologías IoT 
5.1.3. Internet de las Cosas. Conceptos Avanzados 

5.2. Arquitecturas de soluciones IoT 

5.2.1. Arquitecturas de Soluciones IoT 
5.2.2. Diseño de una arquitectura IoT 
5.2.3. Funcionamiento y gestión de datos de una solución IoT 

5.3. IoT y otras tendencias tecnológicas 

5.3.1. Cloud computing 
5.3.2. Machine/Deep Learning 
5.3.3. Inteligencia artificial 

5.4. Plataformas de soluciones IoT 

5.4.1. Plataformas de desarrollo 
5.4.2. Soluciones IoT 
5.4.3. Plataformas de Soluciones IoT. Conceptos avanzados 

5.5. Smart things 

5.5.1. Smartbuildings 
5.5.2. Smartcities 
5.5.3. Redes Inteligentes 

5.6. Sostenibilidad e IoT 

5.6.1. Sostenibilidad y tecnologías emergentes 
5.6.2. Sostenibilidad en IoT 
5.6.3. Casos de uso IoT sostenible 

5.7. IoT. Casos de uso 

5.7.1. Casos uso en el sector sanitario 
5.7.2. Casos de uso en entornos industriales 
5.7.3. Casos de uso en el sector logístico 
5.7.4. Casos de uso en el sector agrícola y ganadero 
5.7.5. Otros casos de uso 

5.8. Ecosistema empresarial del IoT 

5.8.1. Proveedores de soluciones 
5.8.2. Consumidores IoT 
5.8.3. Ecosistema IoT 

5.9. El rol del Ingeniero IoT 

5.9.1. Rol de ingeniero IoT. Competencias 
5.9.2. El rol del especialista IoT en las compañías 
5.9.3. Certificaciones reconocidas en el mercado 

5.10. Retos de la IoT 

5.10.1. Objetivos en la adopción de IoT 
5.10.2. Principales barreras de adopción 
5.10.3. Aplicaciones IoT. Futuro de la IoT 

Módulo 6. Tecnología y desarrollo en dispositivos móviles 

6.1. Dispositivos móviles 

6.1.1. Movilidad 
6.1.2. Manejabilidad 
6.1.3. Operatividad 

6.2. Tipos de dispositivos móviles 

6.2.1. Teléfonos inteligentes 
6.2.2. Tabletas 
6.2.3. Relojes inteligentes 

6.3. Componentes de los dispositivos móviles 

6.3.1. Pantallas 
6.3.2. Teclados táctiles 
6.3.3. Procesadores 
6.3.4. Sensores y conectores 
6.3.5. Baterías 

6.4. Comunicaciones inalámbricas 

6.4.1. Comunicaciones inalámbricas 
6.4.2. Comunicaciones inalámbricas. Ventajas 
6.4.3. Comunicaciones inalámbricas. Limitaciones 

6.5. Comunicaciones inalámbricas. Clasificación 

6.5.1. Redes personales 
6.5.2. Redes locales 
6.5.3. Redes de gran alcance 
6.5.4. Estándares 

6.6. Desarrollo de aplicaciones móviles 

6.6.1. Aplicaciones híbridas y nativas 
6.6.2. Entornos 
6.6.3. Lenguajes de programación 
6.6.4. Distribución y negocio 

6.7. Desarrollo de aplicaciones en Android 

6.7.1. Desarrollo de aplicaciones en Android 
6.7.2. Núcleo de sistemas Android 
6.7.3. Herramientas de software Android 

6.8. Desarrollo de aplicaciones en IOS 

6.8.1. Desarrollo de aplicaciones en IOS 
6.8.2. Núcleo de aplicaciones IOS 
6.8.3. Herramientas de aplicaciones IOS 

6.9. Seguridad en los dispositivos móviles 

6.9.1. Capas de seguridad 
6.9.2. Comunicaciones 
6.9.3. Usuarios 
6.9.4. Aplicaciones 
6.9.5. Sistema operativo 

6.10. Desarrollo de aplicaciones móviles. Tendencias. Casos de Uso 

6.10.1. Realidad aumentada 
6.10.2. Inteligencia artificial 
6.10.3. Soluciones de pago 
6.10.4. Ventajas de blockchain 

Módulo 7. Inteligencia Artificial en la Ingeniería de Sistemas e Informática 

7.1. Inteligencia artificial 

7.1.1. La inteligencia en la Ingeniería de Sistemas 
7.1.2. La inteligencia artificial 
7.1.3. La inteligencia artificial. Conceptos Avanzados 

7.2. Importancia de los datos 

7.2.1. Ingesta de datos 
7.2.2. Análisis y perfilado 
7.2.3. Refinamiento del dato 

7.3. Machine Learning en la inteligencia artificial 

7.3.1. Machine Learning 
7.3.2. Aprendizaje supervisado 
7.3.3. Aprendizaje no supervisado 

7.4. Deep Learning en la inteligencia artificial 

7.4.1. Deep Learning vs. Machine Learning 
7.4.2. Redes neuronales 

7.5. Robotic Process Automation (RPA) en la inteligencia artificial 

7.5.1. RPA en la inteligencia artificial 
7.5.2. Automatización de procesos. Buenas prácticas 
7.5.3. Automatización de procesos. Mejora continua 

7.6. Natural Language Processing (NLP) en la inteligencia artificial 

7.6.1. NLP en la inteligencia artificial 
7.6.2. NPL aplicado al software 
7.6.3. NLP. Aplicación 

7.7. Reconocimiento de imágenes en la inteligencia artificial 

7.7.1. Modelos 
7.7.2. Algoritmos 
7.7.3. Aplicaciones 

7.8. Redes Neuronales en la inteligencia artificial 

7.8.1. Modelos 
7.8.2. Algoritmos de aprendizaje 
7.8.3. Aplicaciones de Redes neuronales en la inteligencia artificial 

7.9. Ciclo de vida de modelos de Inteligencia Artificial (AI) 

7.9.1. Desarrollo del modelo de Inteligencia Artificial 
7.9.2. Entrenamiento 
7.9.3. Puesta en producción 

7.10. Nuevas aplicaciones de la Inteligencia Artificial 

7.10.1. Ética en los sistemas de IA 
7.10.2. Detección de sesgos 
7.10.3. Nuevas aplicaciones de Inteligencia Artificial 

Módulo 8. Sistemas de Seguridad 

8.1. Sistemas de Seguridad en tecnologías de la información 

8.1.1. Retos de la seguridad en sistemas de información 
8.1.2. Tipos de amenazas 
8.1.3. Sistemas de redes e internet 

8.2. Gobierno y gestión de la seguridad de la información 

8.2.1. Gobierno de la seguridad. Normativa de seguridad 
8.2.2. Análisis de riesgos 
8.2.3. Planificación de seguridad 

8.3. Tecnologías de criptografía y certificados 

8.3.1. Técnicas criptográficas 
8.3.2. Protocolos criptográficos 
8.3.3. Certificados digitales. Aplicaciones 

8.4. Seguridad en redes y comunicaciones 

8.4.1. Seguridad en sistemas de comunicación 
8.4.2. Seguridad en firewalls 
8.4.3. Sistemas de detección de intrusos y prevención 

8.5. Sistemas de gestión de identidades y permisos 

8.5.1. Sistemas de gestión de autenticación 
8.5.2. Sistema de gestión de autorización: políticas de acceso 
8.5.3. Sistemas de gestión de claves 

8.6. Seguridad de los datos 

8.6.1. Securización de los sistemas de almacenamiento 
8.6.2. Protección de los sistemas de base de datos 
8.6.3. Securización de datos en tránsito 

8.7. Seguridad en sistemas operativos 

8.7.1. Linux 
8.7.2. Windows 
8.7.3. Análisis de vulnerabilidades y parcheo 

8.8. Detección de las amenazas y ataques 

8.8.1. Sistemas de Auditoría, logging y monitorización 
8.8.2. Sistemas de eventos y alarmas 
8.8.3. Sistemas SIEM 

8.9. Respuesta ante incidentes 

8.9.1. Plan de respuesta a incidentes 
8.9.2. Asegurar la continuidad de negocio 
8.9.3. Análisis forense y remediación de incidentes de la misma naturaleza 

8.10. Seguridad en entornos Cloud 

8.10.1. Seguridad en entornos Cloud 
8.10.2. Modelo de gestión compartida 
8.10.3. Sistemas de gestión de seguridad. Aplicación 

Módulo 9. Big Data en la Ingeniería de Sistemas e Informática 

9.1.  Big Data aplicado a IT 

9.1.1. Big Data aplicado a IT 
9.1.2. Big Data. Oportunidades 
9.1.3. Big Data. Aplicación 

9.2. La Información y los datos 

9.2.1. Fuentes de información 
9.2.2. Calidad 
9.2.3. Transformación 

9.3. Procesamiento Big Data 

9.3.1. Procesamiento Big Data. Hadoop 
9.3.2. Procesamiento Big Data. Spark 
9.3.3. Procesamiento en streaming 

9.4. Almacenamiento de datos 

9.4.1. Almacenamiento de Datos. Bases de datos 
9.4.2. Almacenamiento de Datos. La nube 
9.4.3. Almacenamiento de Datos. Explotación de la información 

9.5. Arquitectura Big Data 

9.5.1. Arquitectura Big Data. Data Lake 
9.5.2. Arquitectura Big Data. Monitorización de procesos 
9.5.3. Arquitectura Big Data. Cloud Computing 

9.6. Análisis de Datos 

9.6.1. Análisis de Datos. Modelización predictiva 
9.6.2. Análisis de Datos. Machine Learning 
9.6.3. Análisis de Datos. Deep Learning 

9.7. Visualización de Datos 

9.7.1. Tipos 
9.7.2. Herramientas de visualización 
9.7.3. Herramientas de reporting 

9.8. Interpretación de la información 

9.8.1. Business Intelligence 
9.8.2. Business Analytics 
9.8.3. Data Science 

9.9. Privacidad y protección de Datos 

9.9.1. Datos sensibles 
9.9.2. Consentimiento 
9.9.3. Anonimización 

9.10. Gobierno del dato 

9.10.1. El gobierno del dato 
9.10.2. Data Lineage 
9.10.3. Catálogo de datos 

Módulo 10. Gobierno y Gestión de las IT (Tecnologías de la Información) 

10.1. Gobierno y gestión de IT 

10.1.1. Gobierno y gestión de IT 
10.1.2. Gobierno IT avanzado 
10.1.3. Gobierno IT: seguridad y riesgo 

10.2. Fuentes de referencia para gobierno IT 

10.2.1. Frameworks y modelos 
10.2.2. Estándares de gobierno IT 
10.2.3. Sistemas de calidad de gobierno IT 

10.3. Gobierno IT. Estructuras y gestión 

10.3.1. Función del gobierno IT 
10.3.2. Estructuras de gobierno IT 
10.3.3. Puesta en marcha de gobierno IT 

10.4. Elementos clave en el gobierno de IT 

10.4.1. Arquitectura empresarial 
10.4.2. Gobierno del dato 
10.4.3. Relación del gobierno IT y la IA 

10.5. COBIT. Objetivos de control para la información y tecnologías relacionadas 

10.5.1. COBIT. Objetivos de control 
10.5.2. Framework COBIT 
10.5.3. Áreas, dominios y procesos 

10.6. Marco de Trabajo ITIL v4 

10.6.1. Marco de Trabajo ITIL v4 
10.6.2. Service Value System 
10.6.3. Dimensiones y principios 

10.7. Medida del rendimiento del gobierno IT 

10.7.1. Principios de seguimiento y control del gobierno IT 
10.7.2. Métricas de control del gobierno IT 
10.7.3. Cuadro de mandos integral 

10.8. Gestión de IT 

10.8.1. Gestión de IT 
10.8.2. Gestión y adquisición de proveedores de servicio IT 
10.8.3. Monitorización del rendimiento de IT 
10.8.4. Aseguramiento de calidad en IT 

10.9. Adquisición y desarrollo de sistemas de información 

10.9.1. Estructura de gestión de proyectos
10.9.2. Metodologías de desarrollo de sistemas
10.9.3. Implementación y explotación de sistemas de información

10.10. Gobierno, Gestión de IT y Cloud Computing

10.10.1. Gobierno y Gestión IT en Entornos Cloud Computing
10.10.2. Modelo de Gestión de Seguridad Compartidos
10.10.3. Arquitecturas empresariales en Cloud

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