Técnicas de Caza de Amenazas
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En el entorno actual de ciberseguridad, las amenazas son cada vez más sofisticadas, silenciosas y difíciles de detectar mediante herramientas tradicionales. Los atacantes utilizan técnicas avanzadas para infiltrarse en sistemas, evadir controles de seguridad y permanecer ocultos dentro de las redes empresariales. Por esta razón, las organizaciones necesitan profesionales capaces de identificar comportamientos sospechosos, analizar grandes volúmenes de datos y descubrir amenazas antes de que provoquen incidentes críticos. Este curso, From Logs to Insights: Técnicas de Threat Hunting Impulsadas por Datos, está diseñado para enseñar metodologías modernas de threat hunting utilizando análisis de datos, machine learning y herramientas de seguridad utilizadas en la industria.
A lo largo del curso, los estudiantes aprenderán cómo recopilar, limpiar, analizar y visualizar logs de seguridad provenientes de distintas fuentes como firewalls, endpoints, sistemas de autenticación y plataformas SIEM. El curso cubre el ciclo completo de threat hunting, incluyendo creación de hipótesis, análisis de telemetría, detección de anomalías y generación de investigaciones basadas en datos.
Los participantes trabajarán con herramientas ampliamente utilizadas como Splunk, Jupyter Notebooks, pandas, matplotlib y scikit-learn para construir flujos de trabajo de hunting modernos y repetibles. Además, explorarán técnicas de machine learning no supervisado como Isolation Forest y DBSCAN para detectar actividades sospechosas, accesos anómalos y patrones de comportamiento malicioso en grandes conjuntos de datos.
El curso también introduce conceptos de ingeniería de detección, visualización de datos y correlación de eventos para fortalecer capacidades defensivas dentro de entornos SOC modernos. Mediante ejercicios prácticos y escenarios reales, los estudiantes desarrollarán habilidades aplicables a investigaciones reales de ciberseguridad y operaciones avanzadas de detección.
Diseñado para SOC Analysts, threat hunters, blue team engineers, profesionales de ciberseguridad y estudiantes interesados en defensa avanzada, este curso combina teoría y práctica para proporcionar una base sólida en threat hunting impulsado por datos y machine learning. Al finalizar, los estudiantes podrán ejecutar hunts completos, detectar amenazas ocultas y construir procesos de detección más eficientes y escalables.
Conocimientos básicos de programación en Python.
Explorar el ciclo de vida del threat hunting y cómo ML amplía las investigaciones impulsadas por hipótesis.
Analizar datos de registros sin procesar limpiándolos, enriqueciéndolos y visualizándolos utilizando Pandas, Seaborn y Matplotlib en Jupyter.
Aplicar técnicas de detección de anomalías como Isolation Forest y DBSCAN sobre datos de telemetría.
Diseñar y ejecutar una búsqueda completa basada en ML en Splunk y Jupyter para detectar comportamientos sospechosos.
Analistas SOC que buscan evolucionar de la clasificación reactiva de alertas a la búsqueda proactiva de amenazas.
Threat Hunters interesados en utilizar ciencia de datos para descubrimiento de patrones.
Ingenieros Blue Team que buscan flujos de trabajo de detección repetibles.
Estudiantes de ciberseguridad que buscan desarrollar habilidades prácticas en herramientas reales como Splunk y Jupyter.

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