Curso-Taller
Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial en Seguridad

Curso-Taller Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial en Seguridad

El “Curso-Taller Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial en Seguridad” es un programa especializado que aborda la creciente importancia de las técnicas de análisis de datos en el ámbito de la seguridad Destinado a profesionales y académicos en campos relacionados, el curso ofrece una formación integral en cómo aplicar la ciencia de datos y la IA para fortalecer la investigación, los sistemas y los protocolos de seguridad. Desde la detección de amenazas cibernéticas hasta el análisis de patrones en delitos, los participantes adquirirán habilidades prácticas mediante talleres y ejercicios. La interacción con expertos en el campo y casos de estudio reales hacen de este curso una oportunidad invaluable para quienes buscan estar a la vanguardia en soluciones de seguridad inteligentes.

Fecha de inicio: 14 de noviembre

Sesiones:

14,16,21,23,28,30 de noviembre de 2023,

05,07,12,14 de diciembre de 2023,

09,11,16,18,23,25,30 de enero 2024

01,06,08 de febrero 2024

Duración:

2 sesiones por semana de 3 horas

  • 20 Sesiones
  • 60 horas
  • Modalidad: Virtual (a distancia por zoom)

Costo por semestre:
 $10,000.00 pesos más IVA 

Fecha limite para inscribirse 

 09 de noviembre 2023

Horario:

Martes de 18.00 a 21:00 hrs.
Jueves de 18:00 a 21:00 hrs.

Requisitos de admisión:
Llenar el formato de registro y hacer su pago.

Objetivo general:

Este curso-taller se centra en la aplicación práctica de la ciencia de datos y herramientas de inteligencia artificial en el ámbito de seguridad. Los participantes aprenderán a recopilar, analizar y visualizar datos relevantes para identificar patrones, predecir riesgos y mejorar la toma de decisiones en seguridad. El enfoque estará en la aplicación de técnicas de Ciencia de Datos en diversos contextos de seguridad, desde la incidencia delictiva hasta la gestión de desastres naturales.

Perfil de ingreso:

Profesionales interesados en el campo de la seguridad, analistas de datos, personal de fuerzas del orden y seguridad. Se requiere contar con conocimientos básicos de computación y gusto por la tecnología; preferente pero no obligatorio, conocimientos básicos de estadística

 

Objetivos específicos

  • Introducir conceptos clave de la ciencia de datos y la inteligencia artificial, así como sus aplicaciones en seguridad.
  • Enseñar técnicas de recopilación y limpieza de datos relacionados con incidentes y riesgos de seguridad.
  • Desarrollar habilidades en análisis exploratorio de datos para identificar patrones y tendencias en seguridad.
  • Distinguir entre distintas herramientas y modelos de inteligencia artificial, su funcionamiento y distintas formas de aplicarlo al análisis de problemáticas de seguridad.
  • Enseñar técnicas de visualización de datos para comunicar hallazgos de manera efectiva a los tomadores de decisiones.
  • Introducir modelos predictivos y técnicas de aprendizaje automático para predecir riesgos y tomar decisiones informadas.

Ventajas de estudiar el programa académico.

Al finalizar el curso, el participante será capaz de:

  • Manejar algoritmos, bibliotecas y herramientas de inteligencia artificial en los ámbitos de seguridad pública y nacional.
  • Analizar grandes cantidades de datos de manera más eficiente y precisa que los métodos estadísticos tradicionales.
  • Mejorar las capacidades de recolección y procesamiento de datos por medio de la automatización, con lo cual se pueden aprovechar de una manera más eficiente los tiempos de investigación.
  • Entender cómo utilizar la inteligencia artificial y la ciencia de datos es una habilidad fundamental para los profesionales hoy en día. Particularmente en el ámbito de la seguridad, la integración de este tipo de tecnologías, puede contribuir de manera significativa a prevenir amenazas gracias a la mejor comprensión de fenómenos como la criminalidad.

Requisitos:

• Registro Académico
•Pago

Docentes:

Contenido temático:

Ejes temáticos

  • Introducción a la Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial en Seguridad.
  • Recopilación y Limpieza de Datos.
  • Análisis Exploratorio.
  • Modelos de inteligencia artificial.
  • Modelos Predictivos.
  • Sistema de Alerta Temprana.
  • Visualización de Datos.
  • Casos de Estudio y Aplicaciones Prácticas.

Contenido desglosado

Desarrollo temático y conceptual

  • Crimen, justicia y ciencia de datos.
  • Perspectivas criminológicas.
  • Policiamiento predictivo.
  • Estadística e indicadores delictivos.
  • Construcción de hipótesis.
  • Patrones de análisis criminal.
  • Escaneo de horizontes.

Fundamentos de ciencia de datos

  • Conceptos básicos.
  • Tipos de data.
  • Minería de datos.
  • Métodos de recolección de datos.
  • Integración.

Inteligencia artificial y aprendizaje-máquina

  • Conceptos básicos de inteligencia artificial
  • Técnicas de aprendizaje máquina
  • Modelado basado en agentes
  • Redes neuronales
  • Aprendizaje no supervisado

Visualización de datos

  • Obstáculos la visualización de información
  • Procesos de transformación
  • Comunicación de la información
  • Accesibilidad
  •  Exploración y visualización de datos con Python
  • Design thinking

Ciencia de datos e inteligencia artificial aplicadas al análisis criminal

  • Análisis estimativo y de riesgo
  • Identificación de tendencias criminales
  • Análisis de redes de vínculos
  • Mapeo y simulación de patrones criminales
  • Perfilación geográfica
Conocimientos que adquirirá el participante:

Fundamentos de Ciencia de Datos e IA: Conocimiento sobre algoritmos, técnicas de aprendizaje automático y cómo se aplican en el contexto de la seguridad.

  • Análisis de Datos de Seguridad: Cómo recolectar, procesar y analizar grandes conjuntos de datos relacionados con incidentes de seguridad, alertas y registros.
  • Detección de Amenazas: Uso de IA para identificar patrones de comportamiento anormal o sospechoso en sistemas y redes.
  • Prevención y Mitigación: Estrategias para utilizar los análisis de datos en la toma de decisiones proactiva para prevenir incidentes de seguridad.
  • Herramientas y Plataformas: Familiarización con software y plataformas específicas utilizadas para la ciencia de datos e IA en seguridad, como bibliotecas de Python para aprendizaje automático o plataformas de análisis de seguridad.
  • Aplicación Práctica: Habilidad para aplicar los conceptos aprendidos en escenarios del mundo real a través de talleres y ejercicios prácticos.
  • Comunicación y Presentación de Datos: Cómo comunicar hallazgos de manera efectiva a diferentes partes interesadas, desde equipos técnicos hasta la alta dirección.

Al finalizar el curso de capacitación recibirá

Constancias a cada participante, siempre y cuando cumplan con al menos el 80% de asistencia al curso y obtengan una calificación mínima aprobatoria de 70 en una escala de 0 al 100 en la evaluación final. La constancia es digital y se enviará a su correo electrónico a más tardar 20 días hábiles, contando a partir de la fecha de la última sesión. Constancia con valor curricular.