Ciberseguridad Operacional (SecOps)
Aprende cómo se organiza, monitoriza y gestiona la seguridad en entornos operativos. Un programa para profesionales que quieren entender el trabajo diario de un equipo SecOps, desde la detección de amenazas hasta la respuesta ante incidentes.
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Online
- Duración: 9 meses
- Inicio: Octubre 2026
- Horario: 2 sesiones semanales de 19h a 21h
Formación de postgrado integrada con UAM
Universidad Autónoma de Madrid
Titulación oficial de postgrado UAM
Doble titulación
Título oficial UAM + Título propio The Bridge
Desarrolla un perfil SOC
Está orientado a personas que quieren desarrollar una base sólida en seguridad defensiva y comprender cómo se protege una organización en el día a día.
A lo largo del programa trabajarás los procesos habituales de un entorno SecOps: monitorización, gestión de alertas, análisis de eventos, investigación de incidentes, escalado, documentación y respuesta. La formación pone el énfasis en la operación real de la ciberseguridad, con una aproximación práctica y conectada con los retos actuales de empresas e instituciones.
Está pensado para perfiles técnicos, profesionales de IT y personas que quieren orientar su carrera hacia áreas como SOC, Blue Team, respuesta a incidentes o gestión operativa de la seguridad.
UAM
Programa con titulación oficial emitida por la UAM
+ 900
Soluciones y productos creados durante nuestros programas
De satisfacción de los estudiantes con el contenido del programa
+ 7 años
Ayudando a crear talento digital para las empresas
Qué aprenderás
Aprenderás a entender cómo funciona la ciberseguridad operacional dentro de una organización, desde la monitorización de eventos y la detección de amenazas hasta el análisis de incidentes y la respuesta coordinada.
Ciberseguridad operacional
Entenderás los conceptos clave de la seguridad defensiva, los tipos de amenaza más habituales y cómo se organiza la protección de sistemas, redes y datos en una empresa.
Monitorización y detección
Aprenderás a interpretar eventos de seguridad, revisar alertas, analizar logs y detectar comportamientos sospechosos antes de que se conviertan en incidentes mayores.
Entornos SOC y procesos SecOps
Verás cómo trabaja un equipo de operaciones de seguridad, qué roles intervienen, cómo se priorizan las alertas y cómo se coordinan las acciones dentro de un SOC.
Análisis y respuesta ante incidentes
Trabajarás cómo investigar una alerta, valorar su alcance, documentar evidencias, escalar el incidente y aplicar medidas de contención o recuperación más adecuadas.
Herramientas y automatización
Conocerás herramientas y procesos habituales en entornos SecOps para ordenar la operación, reducir tiempos de respuesta y mejorar la capacidad de detección.
El programa aborda la ciberseguridad desde la operación diaria: cómo se detectan amenazas, cómo se investigan alertas, cómo se priorizan incidentes y cómo se coordinan las acciones de respuesta.
La formación permite entender el funcionamiento de un entorno SecOps, los flujos de trabajo de un SOC y las herramientas habituales para monitorizar, analizar y responder ante eventos de seguridad. Es un recorrido pensado para adquirir criterio técnico y aplicarlo en situaciones reales.
PERFILES RECOMENDADOS
A quiénes va dirigido
Este programa está dirigido a personas que quieren desarrollar competencias en ciberseguridad operacional y entender cómo se trabaja en la defensa activa de sistemas y organizaciones.
Puede encajar especialmente con:
- Profesionales de IT.
- Técnicos de sistemas, redes o soporte.
- Personas que quieren orientarse hacia SOC o Blue Team.
- Perfiles que buscan una base práctica en respuesta a incidentes.
- Profesionales que necesitan comprender mejor la operación de seguridad.
- Personas que quieren avanzar hacia roles de analista de ciberseguridad.
Plan de estudios
Aquí no aprendes a usar la IA como usuario: aprendes a entender cómo funciona por detrás y a construir soluciones reales basadas en Inteligencia Artificial que ya están demandando las empresas y que se necesitará en el futuro.
Prework
Conceptos clave
Accedes desde tu matrícula a contenidos introductorios sobre conceptos básicos del ecosistema. Este material está pensado para ayudarte a nivelar tu base técnica, especialmente si vienes de otros ámbitos y necesitas afianzar conceptos antes de empezar. Si ya tienes experiencia previa en entornos más técnicos, puedes utilizarlo como refuerzo o ir directamente a los módulos principales del programa. Es material de consumo totalmente flexible.
Módulo 0 Fundamentos para AI Engineering
Tus primeros pasos en el mundo de la IA
Empiezas a comprender cómo funcionan los sistemas de IA y a trabajar con herramientas reales. Aprendes bases prácticas de Python, uso de APIs y organización del trabajo con Git y GitHub. El objetivo es que ganes contexto técnico y confianza para afrontar todo lo que viene después.
Módulo 1 Fundamentos de IA Generativa
Entender cómo funciona la IA y empezar a trabajar con ella
Dejas de usar la IA “a ciegas” y empiezas a entender qué ocurre por detrás. Trabajas con modelos reales mediante APIs, aprendes conceptos clave como tokens, embeddings o costes y desarrollas criterio para comparar modelos y elegir mejor según cada caso.
Módulo 2 LLM Interaction Design
Prompt Engineering, Context Engineering y Fine-Tuning
Dejas de usar la IA “a ciegas” y empiezas a entender qué ocurre por detrás. Trabajas con modelos reales mediante APIs, aprendes conceptos clave como tokens, embeddings o costes y desarrollas criterio para comparar modelos y elegir mejor según cada caso.
Módulo 3 Arquitecturas y Modelos de IA
Entender qué hay detrás de los modelos de IA moderno
Ganas profundidad sin perder claridad. Comprendes cómo están construidos los modelos modernos, en qué se diferencian y cuándo usar cada uno. También amplías tu visión hacia modelos de imagen y audio, desarrollando criterio técnico real.
Módulo 4 RAG Engineering
Construir sistemas de IA que trabajan con información real
Aquí empiezas a construir sistemas que usan datos reales, no solo texto generado. Diseñas arquitecturas RAG, trabajas con bases de datos vectoriales y aprendes a evaluar si un sistema funciona bien y cómo mejorarlo. Es el salto hacia sistemas pensados para uso real.
Módulo 5 Agentes y Sistemas Autónomos
Construir agentes que razonan, planifican y actúan
La IA empieza a comportarse como un sistema más autónomo. Aprendes a crear agentes capaces de razonar paso a paso, conectarse a herramientas reales y ejecutar tareas de forma controlada. Empiezas a construir automatizaciones con lógica más compleja.
Módulo 6 MLOps para IA Generativa
Llevar sistemas de IA a producción y mantenerlos operativos
Aprendes a desplegar sistemas reales, monitorizarlos y mantenerlos en funcionamiento. Trabajas con prácticas de producción: control de calidad, costes, latencia y estabilidad. Es lo que marca la diferencia entre una demo y un sistema profesional.
Módulo 7 IA Multimodal
Construir sistemas de IA con texto, imagen y audio
Amplías tus capacidades más allá del texto. Aprendes a trabajar con imagen, voz y vídeo, y a integrarlos dentro de sistemas reales: asistentes por voz, buscadores visuales o sistemas que analizan documentos complejos. Cada vez más cerca de productos reales.
Módulo 8 Proyecto Final (Capstone)
Diseñar, construir y desplegar un producto de IA
Integras todo lo aprendido en un proyecto completo. Diseñas la idea, la arquitectura, desarrollas el sistema, lo evalúas y lo despliegas. Es la demostración práctica de que ya no solo entiendes conceptos, sino que eres capaz de construir un producto real de principio a fin.
Tecnologías con las que construirás soluciones reales
Durante el programa trabajarás con las mismas tecnologías que se utilizan hoy para diseñar y construir sistemas de Inteligencia Artificial reales.
No aprenderás a “usar herramientas”, sino a utilizarlas como parte del proceso de creación: conectar modelos, estructurar sistemas, gestionar datos, evaluar resultados y desplegar soluciones funcionales como haría un profesional.
Profesores que transforman
Alejandro Cárabe
Lead Instructor (LI)
Data Scientist y AI Engineer con experiencia en consultoría tecnológica, investigación aplicada y docencia en IA. Especialista en Python, cloud, big data y web scraping, combina visión técnica y enfoque práctico para enseñar a crear soluciones de inteligencia artificial aplicadas a casos reales de negocio.
Miguel Jiménez
Lead Instructor (LI)
CTO y Tech Lead con más de 12 años de experiencia desarrollando productos digitales en entornos startup. Especialista en Python, arquitectura de sistemas, DevOps, Docker y cloud, combina visión técnica y liderazgo para crear soluciones de IA escalables, robustas y preparadas para entornos reales de producción.
Manuel López
Lead Instructor (LI)
Enseña IA desde una perspectiva cada vez más clave: la seguridad. Su experiencia une ciberseguridad, LLMs y sistemas multiagente para diseñar soluciones que no solo funcionan, sino que resisten ataques, fugas de datos y usos indebidos. Trabaja con Python, LangChain, Docker y cloud en proyectos donde la IA debe ser fiable.
David Carvajal
Lead Instructor (LI)
Formador tech, developer y creador especializado en GameDev, XR e IA. Su trayectoria combina programación, narrativa y diseño interactivo para explorar nuevas formas de construir. David aporta una mirada diferente: IA aplicada a pensamiento creativo y desarrollo de soluciones que conectan técnica, producto y user.
Alejandro Reyes
Lead Instructor (LI)
Ingeniero de Telecomunicación y formador técnico con una sólida trayectoria en desarrollo software, producto y formación Full Stack. Su experiencia conecta backend, frontend, redes y gestión de proyectos tecnológicos, aportando una base clave para que la IA no se quede en prototipos, sino que pueda integrarse en aplicaciones reales.
Hugo Menéndez
Lead Instructor (LI)
Data Scientist especializado en Python, Machine Learning, IA, SQL y Docker. Combina programación avanzada, análisis estratégico y visualización de datos para transformar datos complejos en soluciones accionables, aportando al bootcamp una visión técnica, creativa y orientada a resolver problemas reales con IA.
Y apoyo con seguimiento personalizado
El Director académico del Programa está siempre a tu disposición para ayudarte a activar tu aprendizaje, resolver dudas, practicar tus casos de uso y apoyarte en cómo llevar las soluciones que aprendas a tu propia organización.
Descuentos y financiación
Descuento por pago único
Accede a un descuento especial si eliges realizar el pago completo de tu formación en un único pago.
12 meses sin intereses
Divide el pago de tu formación hasta en 12 meses sin intereses y empieza ahora sin pagar todo el importe de una vez.
Financiación flexible
Financia tu formación hasta en 36 meses, con cuotas desde 165 €/mes mediante nuestras entidades colaboradoras.
Próximas convocatorias
Preguntas frecuentes (FAQs)
¿Necesito saber programar?
No es imprescindible llegar con un nivel avanzado de programación. El programa comienza con un Módulo 0 diseñado para darte la base técnica necesaria para seguir el bootcamp con seguridad.
Si ya tienes experiencia programando, mucho mejor: podrás avanzar con mayor soltura desde el inicio y aprovechar aún más los contenidos más avanzados del programa.
¿Cuánto tiempo semanal requiere el programa?
Entre 12 y 15 horas semanales, combinando sesiones en directo y trabajo autónomo.
¿Es compatible con un trabajo a tiempo completo?
Sí. El formato es part-time y las sesiones en directo con los expertos están pensadas para poder compatibilizarse con otras responsabilidades.
¿Qué ocurre si me quedo atrás en algún momento?
Si en algún momento te quedas atrás, no estás solo/a. Dispones de mentorías individuales, soporte docente continuo y canales de dudas donde puedes plantear tus bloqueos y recibir ayuda. Además, si la situación lo requiere, el equipo docente buscará contigo la mejor forma de ayudarte.
¿Se realiza algún proyecto final?
El programa culmina con un proyecto final completo (Capstone Project) y desplegado que podrás mostrar como evidencia de lo que eres capaz de construir y del tipo de soluciones que puedes aportar en un entorno profesional.
¿Qué diferencia este bootcamp del Máster en IA Generativa avanzada?
Este bootcamp está orientado a formar perfiles con base técnica sólida. El máster avanzado profundiza en aspectos más senior como gobernanza, ética avanzada, diseño organizacional y arquitectura avanzada de sistemas.
¿Tiene sentido hacer este programa si vengo de otro sector?
Sí, siempre que cuentes con una base analítica, interés real por la tecnología y comodidad trabajando con datos o conceptos estructurados. De hecho, muchos de nuestros alumnos provienen de ámbitos diversos, pero comparten algo clave: motivación, compromiso y disposición para trabajar las bases. Si te reconoces en ese perfil, este programa puede encajar contigo.
No te adaptes tarde a la IA y aprende a liderarla.
Si estás valorando cómo incorporar la IA generativa a tu área, a tus procesos o a los proyectos que lideras, este programa es para ti.