Destinatarios:

• Personal directivo, de planeación y apoyo administrativo de tecnologías de información

Objetivo(s) o competencia(s):

• Calcular el costo de los proyectos de tecnologías de información en Instituciones de Educación Superior para la toma informada de decisiones.

Metodología y Actividades:

• Para alcanzar los objetivos se hará uso de las siguientes herramientas: exposiciones, trabajo independiente y un proyecto final en equipo.

Mecanismo y criterios de evaluación:

• En cada sesión se asignará una tarea específica que se calificará individualmente.
• Serán 4 tareas individuales y una en equipo.
• Se integrarán equipos que presentarán un trabajo final durante la sesión presencial.
• El 70% de la calificación serán los trabajos individuales y el 30% el trabajo final en equipo.

• “¿Quieres estar a la vanguardia en la gestión del cambio? ¡Nuestro curso te proporcionará las herramientas que necesitas para liderar la transformación digital en tu universidad!”
• “Aprende sobre la inteligencia artificial, los métodos ágiles y lean, y cómo pueden impulsar la transformación organizacional en nuestro curso de Gestión del Cambio.”
• “¿Eres responsable de un área de TIC en una universidad de México? ¡No te pierdas nuestro curso de Gestión del Cambio! Te proporcionaremos conocimientos prácticos y actualizados que podrás aplicar directamente en tu trabajo.”
• “¡Descubre cómo la gestión del cambio puede facilitar la transformación digital en la educación superior! Únete a nuestro curso y adquiere habilidades prácticas en la gestión del cambio.”
• “¿Quieres aprender más sobre la gestión del cambio? ¡Nuestro curso es la introducción perfecta! Y quién sabe, ¡podrías sentirte motivado para explorar estos temas más a fondo!”.

Destinatarios:

1. Este taller está dirigido a miembros de áreas responsables de promover los cambios en universidades de México. Es especialmente para aquellos que están interesados en la gestión del cambio y desean aprender más sobre cómo aplicar la inteligencia artificial y los métodos ágiles y lean en su trabajo.

Objetivo(s) o competencia(s):

• El objetivo de este taller es proporcionar a los participantes una comprensión sólida de la gestión del cambio y cómo se aplica en el contexto de las organizaciones en la educación superior. Los participantes aprenderán sobre la inteligencia artificial, los métodos ágiles y lean, y cómo pueden ser utilizados para facilitar la transformación organizacional. Al final del taller, los participantes podrán sentirse motivados para explorar estos temas más a fondo y aplicar lo aprendido inmediatamente al salir del taller.

Metodología y Actividades:

• El taller utilizará una combinación de foros de discusión, exposiciones, actividades en equipo, dinámicas grupales y trabajo independiente. Las sesiones en línea se llevarán a cabo a través de una plataforma de aprendizaje en línea, donde los participantes podrán acceder a materiales de lectura, participar en foros de discusión y completar actividades asignadas. La sesión presencial incluirá discusiones de casos de estudio y ejercicios prácticos de gestión del cambio.

Mecanismo y criterios de evaluación:

• La evaluación del taller se basará en la participación activa en las discusiones y actividades, así como en la comprensión demostrada de los conceptos presentados. Los participantes recibirán retroalimentación continua a lo largo del taller para ayudarles a entender y aplicar los conceptos de la gestión del cambio.
  Al final del taller, los participantes tendrán la oportunidad de reflexionar sobre lo que han aprendido y cómo planean aplicarlo en su trabajo.

Destinatarios:

Interesados en entender nuevos estándares de internet, interesados en innovaciones basadas en Blockchain, responsables de sistemas y políticas de seguridad informática, personal relacionado con sistemas de “Identity & Access Management”, interesados en Identidad Digital en general.

 

Objetivo(s) o competencia(s):

Proveer una visión general de los conceptos de Identidad Digital, su evolución, así como comprender los nuevos estándares, tecnologías y protocolos que permiten ahora una Internet más segura, privada y sin sacrificar la sencillez y practicidad. Al final los participantes podrán entender la forma de aplicarlos en el
diseño innovador de soluciones integrales.

Competencias:

+ Identidad Digital
+ Self-Sovereign Identity
+ Credenciales y Certificados
+ Wallets de Identidad

 

Metodología y Actividades:

• Diálogos interactivos, reflexiones y discusiones en grupos sobre temas relevantes como el robo de identidad, ataques como Phishing o Credential Stuffing y retos sobre la privacidad de datos personales.
• Lecturas de artículos relacionados.
• Videos sobre Blockchain e Identidad Soberana.
• Estudio de casos.

 

Mecanismo y criterios de evaluación:

• Asistencia
• Evaluaciones de conceptos centrales
• Caso de Uso

Destinatarios:

• Cualquier persona que quiera apoyarse de la Inteligencia Artificial Generativa para realizar su trabajo.

Objetivo(s) o competencia(s):

• Conocer distintas tecnologías de Inteligencia Artificial Generativa (IA Gen).
• Aprender la Ingeniería de Prompts para interactuar con las herramientas de IA Gen.
• Aplicar las tecnologías de IA Gen para ser más eficientes en el trabajo.

 

Metodología y Actividades:

• Exposiciones
• Dinámicas grupales
• Foros de discusión

 

Mecanismo y criterios de evaluación:

• Ejercicios en clase con herramientas de IA Gen.

Destinatarios:

• El curso está dirigido a profesionales de Tecnologías de la Información y Comunicación (TIC), docentes y
  público en general que deseen adquirir habilidades y conocimientos en el análisis de datos. No se
  requiere experiencia previa en análisis de datos, pero se recomienda tener conocimientos básicos en
  manejo de equipo de cómputo y hojas de cálculo.

 

Objetivo(s) o competencia(s):

Proporcionar a los participantes las competencias necesarias para realizar análisis de datos, permitiendo
llevar a cabo la exploración, limpieza y procesamiento de los datos para la identificación y presentación
de indicadores en conjuntos de datos.

Al finalizar el curso, el participante será capaz de:

• Comprender y aplicar conceptos fundamentales del análisis de datos.
• Recopilar, limpiar y preparar datos para su análisis.
• Realizar análisis exploratorios y descriptivos de datos.
• Desarrollar y evaluar modelos predictivos utilizando técnicas estadísticas y de machine learning.
• Interpretar y comunicar resultados de manera clara y efectiva utilizando visualizaciones de datos.

 

Metodología y Actividades:

La metodología del curso se basa en un enfoque práctico y participativo, combinando teoría con ejercicios prácticos y actividades colaborativas. Las actividades del curso incluyen: 

• Exposiciones teóricas: Presentaciones y explicaciones de los conceptos fundamentales del análisis de datos.
• Demostraciones prácticas: Ejemplos prácticos y demostraciones en tiempo real utilizando herramientas como Excel, Python y Google Colab.
• Actividades en equipo: Ejercicios y proyectos en equipo para fomentar la colaboración y el intercambio de conocimientos.
• Trabajo independiente: Tareas y ejercicios prácticos que los participantes deben realizar de manera independiente.
• Proyecto: El proyecto final será un análisis de datos completo que se desarrollará a lo largo de las sesiones.

Mecanismo y criterios de evaluación:

La evaluación del curso se basará en la participación activa, la calidad de los trabajos y ejercicios prácticos realizados, y un proyecto final. Los mecanismos y criterios de evaluación incluyen:

• Participación en clase (20%): Evaluación de la participación activa y la contribución en las discusiones grupales.
• Ejercicios prácticos (30%): Evaluación de los ejercicios y tareas prácticas realizados durante el
  curso.
• Proyecto final (50%): Desarrollo y presentación de un proyecto de análisis de datos que demuestre la aplicación de los conocimientos y habilidades adquiridas. Los criterios de evaluación para el proyecto final incluirán la calidad de los datos utilizados, la correcta aplicación de técnicas de análisis, la interpretación de resultados y la claridad de la presentación.

Destinatarios:

• El taller de seguridad en aplicaciones móviles está diseñado para satisfacer las necesidades específicas de los profesionales en el ámbito de la tecnología de la información. Dirigido a encargados de áreas de TI, desarrolladores de software y personal operativo.

 

Objetivo(s) o competencia(s):

• El taller ofrece estrategias avanzadas y conocimientos prácticos para proteger las aplicaciones móviles contra amenazas emergentes. Este programa es esencial para aquellos que buscan mantener la integridad y la confidencialidad de la información en un mundo cada vez más móvil y conectado.

 

Metodología y Actividades:

• Se empleará un enfoque centrado en el instructor, donde el conocimiento y experiencia del docente guiarán el proceso de aprendizaje. El curso también abarcará análisis de casos prácticos y discusiones dirigidas, basándose en la participación y retroalimentación de los asistentes.

 

Mecanismo y criterios de evaluación:

• Participación en clase. Kahoot al finalizar cada sesión

Destinatarios:

• Ingenieros o Estudiantes que estén interesados en tener alternativas seguras y estables a soluciones
  comerciales de Ruteo tanto en la ultima milla como dentro de ISPS

Objetivo(s) o competencia(s):

• Tener la capacidad de instalar, configurar y poner a punto un Ruteador totalmente Open Source de manera estable, segura y confiable.

Metodología y Actividades:

• Exposiciones, Maquinas virtuales

Mecanismo y criterios de evaluación:

• Lograr en una máquina virtual tener un ruteador BGP apto para recibir peticiones.

Destinatarios:

• Docentes y Educadores: Profesionales de la enseñanza en niveles de educación básica, media y superior, interesados en innovar sus métodos pedagógicos.
• Coordinadores y directores académicos: Líderes educativos que buscan integrar tecnologías avanzadas en sus instituciones para mejorar la calidad educativa.
• Capacitadores y formadores: Profesionales encargados de la formación y desarrollo de habilidades en contextos corporativos o académicos.

Objetivo(s) o competencia(s):

Proporcionar a los participantes las competencias necesarias para realizar análisis de datos, permitiendo llevar a cabo la exploración, limpieza y procesamiento de los datos para la identificación y presentación de indicadores en conjuntos de datos.

Al finalizar el curso, el participante será capaz de:

• Comprender y aplicar conceptos fundamentales del análisis de datos.
• Recopilar, limpiar y preparar datos para su análisis.
• Realizar análisis exploratorios y descriptivos de datos.
• Desarrollar y evaluar modelos predictivos utilizando técnicas estadísticas y de machine learning.
• Interpretar y comunicar resultados de manera clara y efectiva utilizando visualizaciones de datos.

 

Metodología y Actividades:

La metodología del curso se basa en un enfoque práctico y participativo, combinando teoría con ejercicios prácticos y actividades colaborativas. Las actividades del curso incluyen:

• Exposiciones teóricas: Presentaciones y explicaciones de los conceptos fundamentales del análisis de datos.
• Demostraciones prácticas: Ejemplos prácticos y demostraciones en tiempo real utilizando herramientas de IA Generativa.
• Trabajo independiente: Tareas y ejercicios prácticos que los participantes deben realizar de manera independiente durante las sesiones.

 

Mecanismo y criterios de evaluación:

La evaluación del curso se basará en la participación, la calidad de los trabajos y ejercicios prácticos realizados. Los mecanismos y criterios de evaluación incluyen:

• Participación en clase (20%): Evaluación de la participación y la contribución en las discusiones grupales.
• Ejercicios prácticos (30%): Evaluación de los ejercicios realizados durante el curso.
• Evaluaciones por sesión (50%): En cada sesión al final de la misma se realizará una breve evaluación de los conceptos principales, las notas obtenidas se promediarán para obtener la nota final.
• Asistencia requerida del 50%

Destinatarios:

• Directivos, responsables de áreas tecnológicas y tomadores de decisiones involucrados e interesados en la continuidad del negocio y/o en las operaciones vitales de Universidades, Institutos y Centros de Enseñanza.
• Profesionales de TI que trabajan dentro de una institución educativa u organización que ha adoptado o desearía adoptar la normativa internacional de continuidad del negocio y que necesitan comprender y contribuir a un programa continuo de mejora y de protección de sus activos.
• Cualquier persona que requiera un conocimiento del modelo operativo y de la implementación de la norma y cómo se puede utilizar, para mejorar y asegurar la continuidad del negocio y/o las operaciones vitales de los activos de la infraestructura tecnológica.

Objetivo(s) o competencia(s):

1. Proporcionar el conocimiento y requisitos del Sistema de Gestión de Continuidad del Negocio (BCMS), estructura, conceptos básicos y entendimiento para su implementación y operación.
2. La importancia del análisis de impacto al negocio (BIA), plan de continuidad del negocio (BCP) y el plan de recuperación de desastres (DRP).
3. Conocer los conceptos y su operación de los RPO (Recovery Point Objetive), RTO (Recovery Time Objetive), WRT (Working Recovery Time) y MTD (Maximum Tolerable Downtime).

Metodología y Actividades:

• Dinámicas grupales.
• Actividades en equipo
• Trabajos independientes
• Foros de discusión

Mecanismo y criterios de evaluación:

• Mínimo 80% de asistencia 
• Examen de 10 preguntas de opción múltiple con un mínimo aprobatorio de 6 respuestas correctas. 
• Entrega de ejercicios.

Destinatarios:

• A todo el que desee aprender a programar Arduino y aplicar en proyectos disruptivos para el Internet de
  las Cosas.

Objetivo(s) o competencia(s):

Adquirir las competencias para desarrollar proyectos usando Arduino enfocado al Internet de las cosas

Metodología y Actividades:

• Prácticas

Mecanismo y criterios de evaluación:

• Código funcionando