Formación en Ciberseguridad e IA

Expertos en Ciberseguridad e Inteligencia Artificial

Dos certificaciones prácticas que combinan teoría rigurosa, autoevaluación y casos reales del sector. Aprende a proteger organizaciones y a aplicar inteligencia artificial con criterio.

Aprenderás

Certificaciones
h
De formación
Preguntas de test
Casos prácticos

Tecnologías y marcos que dominarás

  • OWASP
  • ATT&CKMITRE ATT&CK
  • NISTNIST
  • Burp Suite
  • Wireshark
  • NmapNmap
  • Metasploit
  • Kali Linux
  • CISCIS Benchmarks
  • AWSAWS Security
  • AzureAzure
  • OpenAIOpenAI
  • Claude
  • Gemini
  • Hugging Face
  • LangChain
  • LlamaLlamaIndex
  • Ollama
  • Python
  • CopilotMicrosoft Copilot

AMUNDI DEV es una plataforma de formación especializada en las dos disciplinas que más demanda el mercado: la ciberseguridad y la inteligencia artificial aplicada. Nuestros itinerarios te llevan desde los fundamentos hasta la práctica profesional, con material actualizado, ejercicios evaluables y el acompañamiento de tu formador.

Por qué AMUNDI DEV

Formación práctica, no teoría reciclada

Material propio y actualizado

El temario lo elaboramos y mantenemos nosotros a partir de marcos y herramientas reales del sector (NIST, OWASP, MITRE ATT&CK, EU AI Act, RAG, agentes). No reciclamos manuales genéricos: revisamos el contenido para que refleje cómo se trabaja hoy, no cómo se trabajaba hace cinco años.

Práctica real con herramientas del sector

Cada módulo va más allá de la teoría: montas tu laboratorio (VirtualBox, Kali) y trabajas con las mismas herramientas que se usan en empresas (SIEM/EDR, Burp Suite, Volatility, Ollama, Power Automate, LangChain). Aprendes haciendo, no solo leyendo.

Autoevaluación por módulo

Al terminar cada módulo tienes un cuestionario de autoevaluación que te dice, sobre la marcha, si has asimilado los conceptos antes de avanzar. Detectas tus lagunas tú mismo, en el momento, y no al final del curso cuando ya es tarde.

Corrección personalizada del formador

Las actividades prácticas no las corrige un sistema automático ni se quedan sin revisar: tu formador las evalúa una a una y te devuelve feedback concreto sobre tu trabajo. Es la diferencia entre entregar al vacío y aprender de verdad de tus errores.

Cálculo de horas transparente

La duración de cada certificación no es una cifra de marketing: sumamos las horas de dedicación estimadas de cada capítulo, recurso, laboratorio, cuestionario y actividad. Puedes ver el desglose completo y sabes exactamente en qué inviertes tu tiempo.

Acceso a la plataforma

Estudias desde una única plataforma donde tienes el manual, los recursos, los cuestionarios, tus entregas y el feedback de tu formador, todo en el mismo sitio. Avanzas a tu ritmo, retomas donde lo dejaste y mantienes tu progreso siempre a mano.

Cómo funciona

Tu camino, paso a paso

1

Elige tu certificación

Empieza por el itinerario que necesitas: Cybersecurity Practitioner o AI Practitioner. En la página de cada uno tienes el temario completo, los requisitos, las salidas y el desglose transparente de horas, para que sepas exactamente qué vas a aprender antes de empezar.

2

Estudia el módulo en la plataforma

Accedes al manual de teoría de cada módulo desde la plataforma y lo amplías con los recursos, guías y laboratorios del sector que acompañan a cada tema. Avanzas a tu ritmo y siempre puedes retomar donde lo dejaste.

3

Practica con herramientas reales

Montas tu entorno y trabajas con las mismas herramientas que se usan en empresas. La teoría se fija aplicándola: laboratorios, casos y ejercicios que reproducen situaciones reales de ciberseguridad e IA.

4

Autoevalúate y entrega tus actividades

Al cerrar cada módulo compruebas tu comprensión con un cuestionario de autoevaluación y entregas la actividad práctica obligatoria (más una optativa de ampliación si quieres profundizar). Tu formador la corrige y te devuelve feedback personalizado.

5

Completa el itinerario y certifícate

Al superar todos los módulos y sus actividades evaluables completas la certificación de AMUNDI DEV, con la formación práctica y el criterio profesional para aplicar lo aprendido en tu trabajo.

Herramientas reales

Tecnologías y marcos que dominarás

No es teoría aislada: trabajarás con el stack que usan los equipos de seguridad e IA en producción, siguiendo las guías oficiales de cada fabricante.

Ciberseguridad

  • OWASP
  • ATT&CKMITRE ATT&CK
  • NISTNIST
  • Burp Suite
  • Wireshark
  • NmapNmap
  • Metasploit
  • Kali Linux
  • CISCIS Benchmarks
  • AWSAWS Security
  • AzureAzure

Inteligencia Artificial

  • OpenAIOpenAI
  • Claude
  • Gemini
  • Hugging Face
  • LangChain
  • LlamaLlamaIndex
  • Ollama
  • Python
  • CopilotMicrosoft Copilot
Programa formativo

Nuestras certificaciones

Itinerarios completos, del fundamento a la práctica profesional.

CCP220 horas estimadas

Cybersecurity Practitioner

De los fundamentos a la dirección de la ciberseguridad.

El Cybersecurity Practitioner es un itinerario completo que recorre toda la cadena de valor de la ciberseguridad: desde los fundamentos técnicos y el panorama de amenazas, hasta el gobierno, la gestión del riesgo, la monitorización, las pruebas de seguridad, la respuesta a incidentes y el análisis forense. No es un curso solo técnico ni solo de gestión: combina ambas perspectivas para que entiendas tanto el «cómo» (herramientas, SIEM, vulnerabilidades, forense) como el «porqué» (estrategia, normativa, riesgo). Incorpora además los frentes más actuales del sector: seguridad en la nube, Zero Trust y la protección de sistemas de IA.

12 módulos 373 preguntas 25 prácticas
Ver programa completo: objetivos, temario y horas

Objetivos de aprendizaje

  • Comprender el panorama de amenazas y los fundamentos de la ciberseguridad
  • Diseñar políticas, planes y estrategias de seguridad alineadas con marcos como NIST
  • Gestionar el riesgo digital con metodología (BIA, MITRE ATT&CK)
  • Implantar monitorización y detección con SIEM/EDR
  • Ejecutar y entender pruebas de seguridad y gestión de vulnerabilidades
  • Responder a incidentes y realizar análisis forense básico
  • Asegurar entornos cloud y arquitecturas Zero Trust

Competencias que adquieres

  • Análisis y tratamiento del riesgo
  • Diseño de planes de seguridad corporativos
  • Operación de SIEM/EDR y detección
  • Gestión de vulnerabilidades (CVSS)
  • Respuesta a incidentes y forense
  • Seguridad cloud y Zero Trust
  • Evaluación de seguridad en sistemas de IA

¿A quién va dirigido?

  • ·Profesionales de IT que quieren especializarse en seguridad
  • ·Técnicos de sistemas y redes
  • ·Responsables de seguridad y cumplimiento
  • ·Personas que preparan su entrada al SOC o al pentesting
  • ·Perfiles de gestión que necesitan visión técnica de la seguridad

Salidas profesionales

  • ·Analista de SOC
  • ·Técnico de ciberseguridad
  • ·Analista de gestión de vulnerabilidades
  • ·Consultor de seguridad / GRC
  • ·Perfil junior de pentesting
  • ·Responsable de seguridad en pyme

Metodología

Cada módulo sigue una secuencia clara: estudias el manual de teoría, amplías con recursos y laboratorios del sector, compruebas tu comprensión con un cuestionario de autoevaluación y consolidas con una actividad práctica obligatoria —más una optativa de ampliación— que tu formador corrige con feedback.

Requisitos

  • · Conocimientos básicos de informática y redes
  • · Ordenador capaz de virtualizar (VirtualBox + Kali Linux)
  • · No se requiere experiencia previa en seguridad

Temario · 12 módulos

1IntroducciónSienta las bases: qué es la ciberseguridad, el panorama de ciberamenazas actual y la preparación del entorno de prácticas.
Conceptos y terminología (INCIBE)Ciberamenazas y tendencias (CCN-CERT)Cómo funciona InternetLaboratorio: VirtualBox + Kali Linux
Bibliografía recomendada
  • Computer Security: Principles and PracticeWilliam Stallings y Lawrie Brown
  • The Web Application Hacker's Handbook: Finding and Exploiting Security FlawsDafydd Stuttard y Marcus Pinto
  • Cybersecurity and Cyberwar: What Everyone Needs to KnowP. W. Singer y Allan Friedman
Recursos oficiales
Laboratorio propuesto

Perfilado de seguridad de una organización con el NIST CSF 2.0 y mapeo de amenazas con MITRE ATT&CK

Familiarizar al practicante con los marcos de referencia fundamentales del sector. Al finalizar, el alumno sabrá situar las funciones del NIST Cybersecurity Framework 2.0, construir un perfil de organización básico y relacionar técnicas de adversario reales del marco MITRE ATT&CK con las medidas defensivas correspondientes.

2Gobierno, legislación y políticasEl marco normativo y de gobierno que rige la seguridad de la información en una organización.
Código de Derecho de la Ciberseguridad (BOE)NIST Cybersecurity FrameworkNotificación y gestión de incidentesPolíticas y cumplimiento
Bibliografía recomendada
  • ISO 27001 controls - A Guide to Implementing and AuditingBridget Kenyon
  • Security Risk Management - Building an Information Security Risk Management Program from the Ground UpEvan Wheeler
  • CISSP All-in-One Exam GuideShon Harris y Fernando Maymi
Recursos oficiales
Laboratorio propuesto

Diseño de un marco de gobierno de seguridad y conjunto de políticas alineado con ISO 27001 y el ENS

Que el alumno aplique los principios de gobierno, legislación y políticas elaborando una declaración de aplicabilidad (SoA) reducida y un cuerpo mínimo de políticas de seguridad, mapeando controles a obligaciones legales (RGPD) y a las medidas del ENS y la función Govern del NIST CSF 2.0.

3Dirección, diseño y estrategiaCómo diseñar y dirigir una estrategia de seguridad corporativa eficaz.
Defensa en profundidadPlan Director de SeguridadDiseño del Plan MarcoConcienciación y phishing
Bibliografía recomendada
  • CISO Desk Reference Guide: A Practical Guide for CISOs (Volúmenes 1 y 2)Bill Bonney, Gary Hayslip y Matt Stamper
  • How to Measure Anything in Cybersecurity RiskDouglas W. Hubbard y Richard Seiersen
  • Computer Security: Principles and PracticeWilliam Stallings y Lawrie Brown
Recursos oficiales
Laboratorio propuesto

Diseño de un perfil objetivo de gobierno de ciberseguridad con NIST CSF 2.0

Aplicar la guía oficial del NIST CSF 2.0 para diagnosticar el estado actual de una organización ficticia, definir un perfil objetivo priorizando la función Govern (GV) y construir una hoja de ruta estratégica de cierre de brechas defendible ante la dirección.

4Gestión del riesgoIdentificar, evaluar y tratar el riesgo digital con metodología.
Análisis de impacto (BIA)Priorización del riesgoMITRE ATT&CKRiesgo aceptado y su tratamiento
Bibliografía recomendada
  • Measuring and Managing Information Risk: A FAIR ApproachJack Freund y Jack Jones
  • How to Measure Anything in Cybersecurity RiskDouglas W. Hubbard y Richard Seiersen
  • The Security Risk Assessment Handbook: A Complete Guide for Performing Security Risk AssessmentsDouglas J. Landoll
Recursos oficiales
Laboratorio propuesto

Evaluación de riesgos de un activo crítico aplicando NIST SP 800-30 y OWASP Risk Rating

Que el alumno realice una evaluación de riesgos completa sobre un activo de información representativo, aplicando el proceso de NIST SP 800-30 Rev. 1 (preparación, ejecución y mantenimiento) y puntuando los riesgos técnicos con la metodología OWASP Risk Rating, para producir un registro de riesgos priorizado con tratamiento propuesto.

5Monitorización y seguridad en los activosVisibilidad y detección sobre los activos mediante logging y SIEM.
SIEM y fuentes de logsEDRMétricas de detecciónReducción de ruido en el SOC
Bibliografía recomendada
  • The Practice of Network Security Monitoring: Understanding Incident Detection and ResponseRichard Bejtlich
  • Practical Threat Intelligence and Data-Driven Threat HuntingValentina Costa-Gazcon
  • Crafting the InfoSec Playbook: Security Monitoring and Incident Response Master PlanJeff Bollinger, Brandon Enright y Matthew Valites
Laboratorio propuesto

Despliegue de monitorización de endpoints con Wazuh y Sysmon mapeado a MITRE ATT&CK

Construir una cadena de monitorización completa que recoja telemetría de un endpoint Windows mediante Sysmon, la centralice en un servidor Wazuh y permita detectar y clasificar actividad sospechosa correlacionando los eventos con técnicas de MITRE ATT&CK, siguiendo las guías oficiales de cada fabricante.

6Evaluación y pruebas de seguridadAuditoría, pentesting y evaluación continua de la seguridad.
OWASP Top 10Burp SuitePrograma anual de pruebasInforme de pentest
Bibliografía recomendada
  • The Web Application Hacker's Handbook: Finding and Exploiting Security Flaws (2.ª edición)Dafydd Stuttard y Marcus Pinto
  • The Hacker Playbook 3: Practical Guide to Penetration TestingPeter Kim
  • The Art of Software Security Assessment: Identifying and Preventing Software VulnerabilitiesMark Dowd, John McDonald y Justin Schuch
Laboratorio propuesto

Detección y explotación de inyección SQL con Burp Suite siguiendo la metodología OWASP WSTG

Aplicar el flujo oficial de pruebas de seguridad de aplicaciones web (sección de inyección SQL de la OWASP Web Security Testing Guide) para identificar, confirmar y explotar de forma controlada una vulnerabilidad de inyección SQL en un entorno de laboratorio oficial de PortSwigger, documentando la evidencia y las recomendaciones de remediación.

7Gestión de vulnerabilidadesCiclo continuo de detección, priorización y corrección de vulnerabilidades.
CVSS y contextoNessus, Nuclei, QualysFaraday, XygeniGestión de parches
Bibliografía recomendada
  • The Vulnerability Researcher's HandbookBenjamin Strout
  • Practical Vulnerability Management: A Strategic Approach to Managing Cyber RiskAndrew Magnusson
  • The Web Application Hacker's Handbook: Finding and Exploiting Security FlawsDafydd Stuttard y Marcus Pinto
Recursos oficiales
Laboratorio propuesto

Escaneo, priorización y plan de remediación de vulnerabilidades con Greenbone/OpenVAS

Realizar un ciclo completo de gestión de vulnerabilidades sobre un entorno de laboratorio controlado: descubrir activos, ejecutar un escaneo autenticado y no autenticado, puntuar los hallazgos con CVSS v4.0, cruzarlos con el catálogo CISA KEV y elaborar un plan de remediación priorizado por riesgo, siguiendo las guías oficiales del fabricante y de NIST.

8Prevención y respuesta ante incidentesPreparación, contención y recuperación ante incidentes de seguridad.
NIST SP 800-61Plan de respuesta (CSIRT)Comité de crisisRansomware y fuga de datos
Bibliografía recomendada
  • The Practice of Network Security Monitoring: Understanding Incident Detection and ResponseRichard Bejtlich
  • Incident Response & Computer Forensics, Third EditionJason T. Luttgens, Matthew Pepe y Kevin Mandia
  • Intelligence-Driven Incident Response: Outwitting the Adversary, Second EditionRebekah Brown y Scott J. Roberts
Laboratorio propuesto

Detección de actividad sospechosa con Sysmon y reglas Sigma mapeadas a MITRE ATT&CK

Que el alumno despliegue una capacidad básica de detección en un endpoint Windows, genere eventos de telemetría con Sysmon, los correlacione con reglas Sigma alineadas a MITRE ATT&CK y documente el hallazgo siguiendo el ciclo de respuesta a incidentes (fase de identificación) según NIST SP 800-61 y la metodología PICERL del SANS.

9Análisis forenseAdquisición y análisis de evidencias digitales.
Análisis de memoria con VolatilityCadena de custodiaAutopsy y FTK ImagerInvestigación de un dump
Bibliografía recomendada
  • File System Forensic AnalysisBrian Carrier
  • The Art of Memory Forensics: Detecting Malware and Threats in Windows, Linux, and Mac MemoryMichael Hale Ligh, Andrew Case, Jamie Levy, AAron Walters
  • Practical Forensic Imaging: Securing Digital Evidence with Linux ToolsBruce Nikkel
Laboratorio propuesto

Análisis forense de memoria volátil con Volatility 3

Aplicar la metodología de análisis forense de memoria RAM sobre una imagen de volcado de Windows, identificando procesos en ejecución, conexiones de red y posibles artefactos de malware, siguiendo el tutorial oficial de Volatility 3 y el ciclo de adquisición-examen-análisis descrito en NIST SP 800-86.

10Seguridad en CloudProteger infraestructuras en AWS, Azure y GCP.
AWS Well-Architected (Security)Auditoría cloudCIS BenchmarksBrechas en cloud
Bibliografía recomendada
  • Practical Cloud Security: A Guide for Secure Design and Deployment (2.ª edición)Chris Dotson
  • Container Security: Fundamental Technology Concepts that Protect Containerized ApplicationsLiz Rice
  • Hacking Kubernetes: Threat-Driven Analysis and DefenseAndrew Martin y Michael Hausenblas
Laboratorio propuesto

Bastionado de una cuenta AWS según el CIS AWS Foundations Benchmark

Aplicar y auditar de forma práctica los controles de seguridad fundamentales del CIS AWS Foundations Benchmark sobre IAM, registro, monitorización, almacenamiento y red en una cuenta AWS, comprendiendo el modelo de responsabilidad compartida y la postura de seguridad de la cuenta (CSPM).

11Zero Trust y Seguridad de IdentidadEl paradigma «nunca confíes, siempre verifica» y la gestión de identidad.
NIST SP 800-207Arquitectura Zero TrustMigración de VPN a ZTNABeyondCorp
Bibliografía recomendada
  • Zero Trust Networks: Building Secure Systems in Untrusted Networks (2.ª edición)Evan Gilman y Doug Barth
  • Zero Trust ArchitectureCindy Green-Ortiz, Brandon Fowler, David Houck, Hank Hensel, Patrick Lloyd, Andrew McDonald y Jason Frazier
  • Project Zero Trust: A Story about a Transition to Modern SecurityGeorge Finney
Recursos oficiales
Laboratorio propuesto

Implantación de políticas de Acceso Condicional basadas en identidad en Microsoft Entra ID

Aplicar de forma práctica el principio Zero Trust "verificar siempre" sobre el pilar de identidad, configurando políticas de Acceso Condicional que exijan MFA y cumplimiento de dispositivo, evaluando el riesgo de inicio de sesión y bloqueando la autenticación heredada, siguiendo las guías oficiales de Microsoft Entra.

12Seguridad en IA y Machine LearningRiesgos y defensa de sistemas de IA en producción.
OWASP Top 10 for LLMPrompt injectionRiesgos en despliegues de IAContramedidas
Bibliografía recomendada
  • Adversarial Machine LearningAnthony D. Joseph, Blaine Nelson, Benjamin I. P. Rubinstein, J. D. Tygar
  • Not with a Bug, But with a Sticker: Attacks on Machine Learning Systems and What To Do About ThemRam Shankar Siva Kumar, Hyrum Anderson
  • The Developer's Playbook for Large Language Model Security: Building Secure AI ApplicationsSteve Wilson
Laboratorio propuesto

Evaluación y mitigación de prompt injection en una aplicación LLM siguiendo OWASP y NIST AI RMF

Que el alumno identifique, explote de forma controlada y mitigue la vulnerabilidad LLM01 (Prompt Injection) del OWASP Top 10 for LLM Applications sobre una aplicación de chatbot de laboratorio, documentando los hallazgos y controles según las funciones del NIST AI RMF y las tácticas de MITRE ATLAS.

Cálculo de las 220 horas
ComponenteCantidadh/udHoras
TeoríaCapítulos de manual (lectura y estudio)97197 h
Material de estudioDocumentos, guías y presentaciones30.51.5 h
Recursos y laboratoriosVídeos, herramientas y normativa externa310.515.5 h
AutoevaluaciónCuestionarios por módulo120.56 h
Práctica obligatoriaCasos y proyectos evaluables13565 h
Práctica de ampliaciónActividades optativas12336 h
Total221 h
CAIP275 horas estimadas

AI Practitioner

Aplica la inteligencia artificial con criterio profesional.

El AI Practitioner es un itinerario eminentemente práctico que te enseña a usar la inteligencia artificial en el trabajo real: desde los fundamentos y Python, hasta el prompt engineering, los agentes, el RAG y la automatización de procesos. Recorre las herramientas que de verdad se usan hoy —ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot, Ollama, Power Automate, Midjourney— y culmina con un módulo imprescindible de ética y regulación (EU AI Act). El objetivo no es solo saber usar la IA, sino aplicarla con criterio, seguridad y responsabilidad.

21 módulos 454 preguntas 37 prácticas
Ver programa completo: objetivos, temario y horas

Objetivos de aprendizaje

  • Entender los fundamentos y el panorama actual de la IA
  • Programar lo esencial en Python para IA
  • Ejecutar modelos en local y en la nube
  • Dominar el prompt engineering profesional
  • Construir agentes y sistemas RAG con conocimiento propio
  • Automatizar procesos con Power Automate y AI Builder
  • Generar contenido visual con IA
  • Aplicar la IA de forma ética y conforme a la regulación

Competencias que adquieres

  • Prompt engineering avanzado
  • Despliegue de modelos locales (Ollama, LM Studio)
  • Construcción de agentes (LangChain / CrewAI)
  • Sistemas RAG y bases de datos vectoriales
  • Automatización con IA
  • Generación de imagen y vídeo
  • Criterio ético y normativo (EU AI Act)

¿A quién va dirigido?

  • ·Profesionales que quieren incorporar IA a su trabajo
  • ·Perfiles de productividad, marketing y operaciones
  • ·Técnicos que quieren desplegar modelos y agentes
  • ·Emprendedores y autónomos
  • ·Cualquiera con interés en IA aplicada (sin necesidad de ser programador)

Salidas profesionales

  • ·Especialista en IA aplicada
  • ·Consultor de automatización con IA
  • ·Responsable de IA y productividad en la empresa
  • ·Creador de contenido con IA
  • ·Prompt engineer
  • ·Analista de adopción de IA

Metodología

Cada módulo combina un manual de teoría, recursos y herramientas del sector, un cuestionario de autoevaluación y actividades prácticas —obligatoria y optativa— corregidas por tu formador con feedback.

Requisitos

  • · Conocimientos básicos de informática
  • · Para el módulo de Python no se requiere experiencia previa de programación
  • · Ordenador con conexión a Internet

Temario · 21 módulos

1IntroducciónQué es la IA, su historia y sus aplicaciones; comparación de los principales modelos.
Historia de la IATest de TuringGlosario de IATipos de modelos
Bibliografía recomendada
  • Artificial Intelligence: A Modern Approach (4ª edición)Stuart Russell y Peter Norvig
  • Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow (3ª edición)Aurélien Géron
  • AI Engineering: Building Applications with Foundation ModelsChip Huyen
Laboratorio propuesto

Primer contacto con un LLM: prompting estructurado siguiendo la guía oficial de Anthropic

Comprender de forma práctica cómo interactuar con un modelo de lenguaje grande aplicando las técnicas de prompting recomendadas en la documentación oficial de Anthropic (instrucciones claras, roles de sistema, uso de ejemplos y delimitadores), evaluando cómo cambian las respuestas según la calidad del prompt.

2Python para IALa base de programación necesaria para trabajar con IA.
Fundamentos de PythonProcesamiento de datosScriptsMini-proyectos
Bibliografía recomendada
  • Python Crash CourseEric Matthes
  • Fluent PythonLuciano Ramalho
  • Python for Data AnalysisWes McKinney
Laboratorio propuesto

Primer cliente de IA en Python: entorno, SDK y llamada a un modelo

Configurar un entorno de desarrollo Python reproducible y realizar la primera llamada programática a un modelo de lenguaje (Claude) usando el SDK oficial, gestionando la clave de API de forma segura mediante variables de entorno.

3IA en localEjecutar modelos de IA en tu propia máquina.
LM StudioEjecución en localhostCloud vs localPrivacidad
Bibliografía recomendada
  • Hands-On Large Language ModelsJay Alammar y Maarten Grootendorst (O'Reilly)
  • Build a Large Language Model (From Scratch)Sebastian Raschka (Manning)
  • Hands-On Small Language ModelsO'Reilly Media
Laboratorio propuesto

Despliegue y personalización de un LLM en local con Ollama

Instalar Ollama, ejecutar un modelo abierto de forma totalmente local (sin conexión a servicios externos), interactuar con él por CLI y API REST, y crear una variante personalizada mediante un Modelfile con prompt de sistema y parámetros propios, siguiendo la documentación oficial del fabricante.

4Modelos de IA: Análisis de SentimientosEntrenamiento y evaluación de modelos para clasificar texto.
Análisis de sentimientosTensorFlowDatasets y sesgosEvaluación
Bibliografía recomendada
  • Natural Language Processing with TransformersLewis Tunstall, Leandro von Werra y Thomas Wolf
  • Speech and Language ProcessingDaniel Jurafsky y James H. Martin
  • Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlowAurélien Géron
Laboratorio propuesto

Fine-tuning de un clasificador de sentimientos con DistilBERT y Hugging Face

Entrenar (fine-tuning) un modelo Transformer preentrenado para clasificar críticas de cine como positivas o negativas, evaluar su exactitud y usarlo para inferencia, siguiendo la guía oficial de Hugging Face.

5ChatGPTUso profesional de ChatGPT y ChatGPT Enterprise.
Diseño de promptsAutomatizaciónChatGPT EnterpriseAlucinaciones
Bibliografía recomendada
  • The ChatGPT Millionaire: Making Money Online has never been this EasyNeil Dagger
  • AI 2041: Ten Visions for Our FutureKai-Fu Lee y Chen Qiufan
  • Co-Intelligence: Living and Working with AIEthan Mollick
Laboratorio propuesto

Diseño de prompts efectivos y creación de un GPT personalizado

Aplicar las técnicas oficiales de prompt engineering de OpenAI para resolver una tarea profesional concreta y, a continuación, encapsular esa solución en un GPT personalizado reutilizable mediante el GPT Builder.

6Prompt EngineeringTécnicas avanzadas para obtener mejores resultados de los LLMs.
Prompt profesionalTécnicas avanzadasBibliotecas de promptsPor sector
Bibliografía recomendada
  • Prompt Engineering for Generative AIJames Phoenix y Mike Taylor
  • AI Engineering: Building Applications with Foundation ModelsChip Huyen
  • Build a Large Language Model (From Scratch)Sebastian Raschka
Laboratorio propuesto

Diseño iterativo de prompts con el tutorial interactivo oficial de Anthropic

Aplicar de forma práctica las técnicas fundamentales de prompt engineering (estructura básica, claridad, asignación de roles, separación de datos e instrucciones, formato de salida, razonamiento paso a paso y few-shot) siguiendo la guía oficial de Anthropic, y comparar resultados con la documentación oficial de OpenAI y Google.

7Microsoft CopilotProductividad con IA en el ecosistema Microsoft 365.
Copilot en M365Automatización de procesosCopilot vs ChatGPT
Bibliografía recomendada
  • Microsoft 365 Copilot At Work: Using AI to Get the Most from Your Business Data and Favorite AppsJared Matfess, Thomas Hanley, Ryan Schouten
  • Microsoft 365 Copilot - Unlocking Productivity with Copilot and OfficeHenry Habib
  • Copilot for Microsoft 365: Harness the Power of Generative AI in the Microsoft Apps You Use Every DayJess Stratton
Laboratorio propuesto

Creación de un agente declarativo con Microsoft Copilot Studio

Construir y publicar un agente conversacional básico en Microsoft Copilot Studio siguiendo la guía oficial de inicio rápido, comprendiendo el ciclo de vida de un agente (creación, prueba y publicación) y cómo anclar sus respuestas a una fuente de conocimiento concreta.

8Herramientas de IA GenerativaPanorama de las principales herramientas: Claude, Gemini y más.
Claude (Anthropic)GeminiComparativa multi-LLMSelección de herramienta
Bibliografía recomendada
  • Generative Deep Learning: Teaching Machines to Paint, Write, Compose, and Play (2.ª edición)David Foster
  • AI Engineering: Building Applications with Foundation ModelsChip Huyen
  • Prompt Engineering for Generative AIJames Phoenix y Mike Taylor
Laboratorio propuesto

Asistente conversacional con herramientas (tool use) usando la API de Claude

Construir un asistente de IA generativa que responda a consultas y, mediante la función de uso de herramientas (tool use) descrita en la documentación oficial de Anthropic, invoque una herramienta externa definida por el alumno para devolver datos reales en lugar de respuestas inventadas.

9OllamaDespliegue y personalización de modelos open-source en local.
Instalación de OllamaPersonalización de modelosRAG básicoOpen-source
Bibliografía recomendada
  • Hands-On Large Language Models: Language Understanding and GenerationJay Alammar y Maarten Grootendorst
  • AI Engineering: Building Applications with Foundation ModelsChip Huyen
  • Build a Large Language Model (From Scratch)Sebastian Raschka
Laboratorio propuesto

Despliegue local y personalización de un asistente con Ollama

Instalar Ollama, ejecutar un modelo abierto en local, crear un asistente personalizado mediante un Modelfile e integrarlo a través de su API REST, siguiendo exclusivamente las guías oficiales de Ollama.

10Power AutomateAutomatización empresarial potenciada con IA.
Flujos de automatizaciónAI Buildervs Zapier/MakeCasos empresariales
Bibliografía recomendada
  • Workflow Automation with Microsoft Power Automate (Third Edition)Aaron Guilmette
  • Deep Dive into Power Automate: Learn by ExampleGoloknath Mishra
Laboratorio propuesto

Flujo automatizado de aprobación con notificación y resumen mediante IA

Construir un flujo en la nube de Power Automate que automatice una solicitud de aprobación a partir de un evento (formulario o elemento de lista), envíe la petición al aprobador y notifique el resultado, siguiendo la guía oficial de Microsoft Learn para crear flujos en la nube. Como extensión opcional, integrar IA Builder o un conector de IA para generar un resumen de la solicitud.

11Generación de Imágenes y Vídeo con IACrear contenido visual con modelos generativos.
MidjourneyDALL-EStable DiffusionCampañas de marketing
Bibliografía recomendada
  • Generative Deep Learning: Teaching Machines to Paint, Write, Compose, and Play (2.ª edición)David Foster
  • Hands-On Generative AI with Transformers and Diffusion ModelsOmar Sanseviero, Pedro Cuenca, Apolinário Passos y Jonathan Whitaker
  • Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning series)Ian Goodfellow, Yoshua Bengio y Aaron Courville
Laboratorio propuesto

Pipeline de generación: de texto a imagen y de imagen a vídeo con APIs oficiales

Construir un flujo reproducible que genere una imagen a partir de un prompt de texto y la anime convirtiéndola en un clip de vídeo corto, comparando un enfoque de código abierto (Hugging Face Diffusers) con un enfoque de proveedor gestionado (OpenAI para imagen y Google Veo en Vertex AI para vídeo), evaluando coste, calidad, control del prompt y metadatos de procedencia (C2PA).

12Agentes de IAAutomatización inteligente mediante agentes autónomos.
Concepto de agenteLangChainCrewAI / LangGraphCrews multi-agente
Bibliografía recomendada
  • AI Engineering: Building Applications with Foundation ModelsChip Huyen
  • Building LLM Powered Applications: Create Intelligent Apps and Agents with Large Language ModelsValentina Alto
  • Natural Language Processing with TransformersLewis Tunstall, Leandro von Werra y Thomas Wolf
Laboratorio propuesto

Construcción de un agente con herramientas siguiendo la guía oficial de Anthropic

Implementar un agente sencillo pero funcional que razone, decida cuándo invocar herramientas externas y ejecute un bucle agéntico (percepción-decisión-acción-observación), aplicando los patrones recomendados en la guía oficial Building Effective Agents de Anthropic y la documentación de tool use de la API de Claude.

13RAG y Bases de Datos VectorialesDar conocimiento propio a los LLMs con Retrieval-Augmented Generation.
RAGBases vectorialesLlamaIndexEstrategias de chunking
Bibliografía recomendada
  • Natural Language Processing with Transformers (Revised Edition)Lewis Tunstall, Leandro von Werra y Thomas Wolf
  • Building LLM Powered ApplicationsValentina Alto
  • AI Engineering: Building Applications with Foundation ModelsChip Huyen
Laboratorio propuesto

Construcción de un pipeline RAG sobre documentación corporativa con base de datos vectorial

Implementar un sistema de Retrieval-Augmented Generation extremo a extremo que ingiera un corpus documental, lo indexe en una base de datos vectorial y responda preguntas en lenguaje natural citando las fuentes recuperadas, siguiendo las guías oficiales de Anthropic y Hugging Face.

14Herramientas de Productividad con IAIntegrar la IA en el trabajo diario.
CursorAdopción por departamentoAutomatización personalFlujos de trabajo
Bibliografía recomendada
  • Co-Intelligence: Living and Working with AIEthan Mollick
  • The AI-Driven Leader: Harnessing AI to Make Faster, Smarter DecisionsGeoff Woods
  • Prompt Engineering for Generative AIJames Phoenix y Mike Taylor
Laboratorio propuesto

Asistente de productividad personal: del prompt aislado al flujo de trabajo reutilizable

Diseñar, probar y documentar un conjunto de prompts reutilizables para tareas profesionales recurrentes (redacción, resumen, extracción y reescritura), aplicando las técnicas de prompting recomendadas en la documentación oficial de Anthropic (Claude) y de Microsoft 365 Copilot, y midiendo la mejora en calidad y tiempo frente a hacer la tarea sin IA.

15Ética y Regulación en IAUso responsable y marco legal de la IA.
EU AI ActAuditoría éticaDeepfakesSesgos y responsabilidad
Bibliografía recomendada
  • Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens DemocracyCathy O'Neil
  • The Alignment Problem: Machine Learning and Human ValuesBrian Christian
  • The Ethical Algorithm: The Science of Socially Aware Algorithm DesignMichael Kearns y Aaron Roth
Recursos oficiales
Laboratorio propuesto

Evaluación de cumplimiento de un sistema de IA frente al AI Act y al NIST AI RMF

Clasificar el nivel de riesgo de un caso de uso de IA según el Reglamento (UE) 2024/1689 y elaborar una ficha de gestión de riesgos aplicando las funciones del NIST AI RMF 1.0 (Govern, Map, Measure, Manage), justificando cada decisión con la documentación oficial.

16Cómo funcionan los LLMs por dentroAbrir la caja negra: qué ocurre dentro de un modelo de lenguaje y por qué importa para usarlo con criterio.
Tokenización y embeddingsAtención y TransformersVentana de contextoTemperatura y muestreoPor qué alucinan
17Evaluación de sistemas de IA (Evals)Sustituir el «a mí me funciona» por evidencia medible: cómo evaluar sistemas de IA de forma rigurosa.
Conjuntos de evaluaciónMétricasLLM como juezEvaluar RAG y agentesRegresiones y A/B
18Fine-tuning y adaptación de modelosCuándo y cómo adaptar el propio modelo, frente a prompting y RAG, con una mirada honesta a costes y riesgos.
Prompting vs RAG vs fine-tuningLoRA y QLoRAPreparación de datosDespliegueDestilación
19Tool use y Model Context Protocol (MCP)De responder a actuar: conectar modelos a herramientas y datos con function calling y el estándar abierto MCP.
Function callingDiseño de herramientasModel Context ProtocolSeguridad de la conexión
20De prototipo a producción: LLMOps y apps de IA segurasEl salto a producción de una aplicación de IA: arquitectura, coste, observabilidad, guardrails y mejora continua.
Arquitectura de apps LLMCoste, latencia y cachingObservabilidadPrompt injection y guardrailsDespliegue gradual
21El toolkit del practicante: catálogo de herramientas de IAMapa por categorías y método para elegir herramientas con criterio (asistentes, imagen, vídeo y avatares, voz, código, productividad, automatización), con laboratorios prácticos optativos.
Cómo elegir una herramientaImagen y vídeo (incl. avatares: HeyGen, Synthesia)Voz y audio (ElevenLabs)Código y productividadAutomatización y agentesEjercicios prácticos optativos
Cálculo de las 275 horas
ComponenteCantidadh/udHoras
TeoríaCapítulos de manual (lectura y estudio)1081108 h
Material de estudioDocumentos, guías y presentaciones40.52 h
Recursos y laboratoriosVídeos, herramientas y normativa externa180.59 h
AutoevaluaciónCuestionarios por módulo210.510.5 h
Práctica obligatoriaCasos y proyectos evaluables16580 h
Práctica de ampliaciónActividades optativas21363 h
Total272.5 h
Comparativa

AMUNDI DEV frente a la formación genérica

Desliza para ver la comparación →

AspectoAMUNDI DEVFormación genérica
Material formativoTemario propio, elaborado y actualizado por nosotros sobre marcos y herramientas vigentes del sectorManuales genéricos que se reutilizan curso tras curso y quedan desfasados
EnfoquePráctico: laboratorios y herramientas reales (SIEM/EDR, Kali, Ollama, Power Automate, LangChain)Mayoritariamente teórico, con poca o ninguna práctica aplicada
Evaluación del aprendizajeAutoevaluación por módulo para comprobar tu comprensión sobre la marchaExamen único al final, o sin evaluación intermedia
Corrección de actividadesTu formador corrige tus entregas una a una con feedback personalizadoCorrección automática, genérica o inexistente
AcompañamientoTienes un formador que te resuelve dudas y revisa tu trabajoVas por libre, sin nadie que evalúe tu progreso real
Duración del cursoCalculada y desglosada de forma transparente, contenido a contenidoCifra de horas redonda sin justificar cómo se obtiene
PlataformaUn único espacio con temario, recursos, tests, entregas y feedback; avanzas a tu ritmoMaterial disperso (PDFs sueltos, vídeos) sin seguimiento del progreso
Actualidad de los contenidosIncorporamos temas vigentes: Zero Trust, seguridad en IA, EU AI Act, RAG y agentesContenido que no se revisa y se queda atrás respecto al mercado
Transparencia

Cómo calculamos las horas

La duración de cada curso no es una cifra arbitraria: la calculamos sumando las horas de dedicación estimadas de todo su contenido. Cada capítulo de teoría, recurso de estudio, laboratorio, cuestionario y actividad práctica aporta un número definido de horas, de modo que sabes exactamente en qué inviertes tu tiempo.

Tipo de actividadHoras / unidad
Capítulo de teoríaLectura y estudio del manual1 h
Material de estudioDocumentos, guías y presentaciones0.5 h
Recurso / laboratorioVídeos, herramientas y normativa0.5 h
CuestionarioAutoevaluación por módulo0.5 h
Práctica obligatoriaCasos y proyectos evaluables5 h
Práctica de ampliaciónActividades optativas3 h

Cybersecurity Practitioner

220 h
  • Teoría(97 × 1 h)97 h
  • Material de estudio(3 × 0.5 h)1.5 h
  • Recursos y laboratorios(31 × 0.5 h)15.5 h
  • Autoevaluación(12 × 0.5 h)6 h
  • Práctica obligatoria(13 × 5 h)65 h
  • Práctica de ampliación(12 × 3 h)36 h
Suma 221 h → redondeo comercial (múltiplo de 5)220 h

AI Practitioner

275 h
  • Teoría(108 × 1 h)108 h
  • Material de estudio(4 × 0.5 h)2 h
  • Recursos y laboratorios(18 × 0.5 h)9 h
  • Autoevaluación(21 × 0.5 h)10.5 h
  • Práctica obligatoria(16 × 5 h)80 h
  • Práctica de ampliación(21 × 3 h)63 h
Suma 272.5 h → redondeo comercial (múltiplo de 5)275 h

El total de cada curso es la suma exacta de las horas de todo su contenido, redondeada al múltiplo de 5 más cercano como duración comercial.

Metodología y evaluación

Cómo se aprende y cómo se evalúa

Cada módulo sigue la misma secuencia probada, de la teoría a la práctica evaluable. El aprendizaje es activo: no basta con leer, se demuestra.

  1. 01

    Estudia la teoría

    Manual propio, ampliado con diagramas y ejemplos.

  2. 02

    Amplía con recursos

    Laboratorios y guías oficiales del sector.

  3. 03

    Autoevalúate

    Cuestionario por módulo con feedback razonado.

  4. 04

    Practica

    Actividades corregidas por tu formador.

  5. 05

    Examínate

    Examen final (25 preguntas, corte 60%).

Nota de corte 60%

El examen final selecciona preguntas al azar del banco del curso. Puedes repetirlo.

Práctica corregida

Las actividades obligatorias las revisa tu formador con feedback y rúbrica.

Evaluación continua

Autoevaluación por módulo, práctica evaluable y examen final del curso.

Título propio de postgrado

Termina la formación con una titulación de postgrado

Al completar tu itinerario y superar todas las actividades evaluables no te llevas solo la certificación de AMUNDI DEV: obtienes un título propio de postgrado expedido en colaboración con universidades acreditadas. Es el respaldo académico que convierte lo que has practicado en una credencial que puedes acreditar en tu currículum y en procesos de selección.

Un título propio de postgrado es una titulación universitaria que la propia universidad emite bajo su responsabilidad académica, reconociendo la carga formativa y las competencias que has demostrado. No es un título oficial del sistema de educación reglada, pero sí una credencial universitaria reconocida, con su carga lectiva en créditos ECTS y su correspondiente acta académica.

Mantenemos el mismo criterio que en el resto de la plataforma: te decimos exactamente qué obtienes y de quién depende. La titulación la expide la universidad colaboradora; AMUNDI DEV aporta el itinerario formativo, la corrección de tus actividades y el seguimiento de tu progreso.

  • Carga lectiva equivalente a unos 30 créditos ECTS (aprox. 750 horas de dedicación total estimada, incluyendo el estudio autónomo y la preparación). Las horas de contenido de cada itinerario se desglosan de forma transparente, contenido a contenido, en la sección de metodología.
  • Formato postgrado 100% online y a tu ritmo: estudias, te autoevalúas y entregas actividades evaluables que corrige tu formador.
  • Título propio de postgrado expedido por la universidad colaboradora, con acta académica, una vez superados todos los módulos y sus actividades.
  • Acreditas competencias prácticas reales en ciberseguridad o en inteligencia artificial aplicada, según el itinerario que completes (CCP o CAIP).

Se trata de un título propio de postgrado expedido en colaboración con universidades acreditadas, no de un título oficial del sistema reglado de educación superior. La expedición depende de la universidad colaboradora y está sujeta a la superación íntegra del itinerario y de sus actividades evaluables. Si necesitas el detalle de la universidad expedidora, los créditos exactos o el alcance del título antes de matricularte, contacta con nosotros y te lo confirmamos por escrito.

Precio y matrícula

Un precio, todo el itinerario

2.500 € por certificación, sin extras ni sorpresas. Incluye el material, la evaluación continua, las tutorías en vivo, el examen final y la titulación. Lo que ves es lo que pagas.

Cada certificación
2.500 €
por curso · pago únicoMatricúlateTengo un código de descuento

¿Vienes de una universidad o instituto asociado? Disponemos de códigos de descuento para alumnos que llegan a través de nuestros centros colaboradores. Pídele tu código al centro o escríbenos y lo verificamos: se aplica en el momento de la matrícula.

Todo incluido

  • Material propio y actualizado: temario elaborado y mantenido por nosotros sobre marcos y herramientas vigentes del sector, no manuales reciclados.
  • Acceso completo a la plataforma: manual, recursos, laboratorios, cuestionarios y tus entregas, todo en un único espacio y a tu ritmo.
  • Laboratorios y herramientas reales del sector, para que aprendas haciendo y no solo leyendo.
  • Evaluación continua: autoevaluación por módulo que te dice sobre la marcha si has asimilado los conceptos antes de avanzar.
  • Corrección personalizada del formador: tus actividades prácticas las revisa una persona, una a una, con feedback concreto.
  • Tutorías en vivo con tu formador para resolver dudas y revisar tu trabajo durante todo el itinerario.
  • Examen final del curso, con nota de corte conocida y opción a repetir si lo necesitas.
  • Título propio de postgrado, expedido junto a nuestras universidades colaboradoras al superar el itinerario.

¿El precio de 2.500 € lo incluye todo?

Sí. Por 2.500 € tienes la certificación completa: material propio, acceso a la plataforma, laboratorios, evaluación continua, tutorías en vivo, examen final y la titulación al superarlo. Es un pago único por curso, sin cuotas mensuales ni costes ocultos. Cada certificación (Cybersecurity Practitioner y AI Practitioner) se matricula por separado.

¿Cómo consigo y aplico un código de descuento?

Los códigos de descuento son para alumnos que vienen de universidades o institutos asociados a AMUNDI DEV. Te lo facilita tu centro de origen; si no lo tienes, escríbenos indicando de qué centro vienes y lo comprobamos. El código se introduce en el momento de la matrícula y el precio se ajusta antes de pagar.

¿Qué titulación recibo al terminar?

Al completar todos los módulos, superar las actividades evaluables y aprobar el examen final, obtienes un título propio de postgrado, expedido junto a nuestras universidades colaboradoras. Si necesitas detalles sobre el alcance concreto de cada titulación, ponte en contacto con nosotros antes de matricularte.

Centros asociados

Convierte tu oferta formativa en título propio de postgrado de Ciberseguridad e IA

Asóciate con AMUNDI DEV y ofrece a tus alumnos dos itinerarios prácticos —Cybersecurity Practitioner y AI Practitioner— con título propio de postgrado avalado por universidades colaboradoras. Tú captas y acompañas; nosotros ponemos el temario, la plataforma y la corrección de un formador.

Título propio de postgrado que sube tu propuesta de valor

Tus alumnos obtienen un título propio de postgrado expedido junto a universidades colaboradoras, no un simple diploma de asistencia. Eleva el atractivo de tu catálogo y te permite competir por un alumnado que busca acreditación con respaldo académico real.

Contenido y plataforma listos, sin que montes nada

No tienes que desarrollar temario, grabar vídeos ni mantener un campus. Tus alumnos acceden a nuestra plataforma con el manual de cada módulo, recursos y laboratorios del sector (SIEM/EDR, Kali, Ollama, Power Automate, RAG, agentes), cuestionarios de autoevaluación y actividades corregidas una a una por un formador con feedback personalizado.

Condiciones especiales para tus alumnos

Como centro asociado dispones de un código de descuento exclusivo: tus alumnos se matriculan en condiciones especiales que no están disponibles en la matrícula abierta. Es un argumento de cierre concreto para tu equipo comercial y un motivo de peso para que el alumno se forme contigo y no por su cuenta.

Tú mantienes la relación con el alumno

Sigues siendo la cara visible: captas, orientas y acompañas a tus alumnos mientras nosotros nos encargamos de la formación, la corrección y la titulación. Cada alumno entra con tu código, de modo que el seguimiento queda vinculado a tu centro de principio a fin.

Cómo funciona

  1. 1

    Firmamos el acuerdo de colaboración

    Damos de alta tu centro como asociado y acordamos las condiciones especiales para tus alumnos. Recibes tu código de descuento exclusivo y los materiales que necesitas para presentar ambas titulaciones a tu alumnado.

  2. 2

    Presentas las titulaciones y matriculas con tu código

    Difundes Cybersecurity Practitioner y AI Practitioner entre tus alumnos con el respaldo del título propio de postgrado. Cada alumno se inscribe con tu código y se beneficia de las condiciones especiales reservadas a tu centro.

  3. 3

    Nosotros formamos, corregimos y titulamos

    El alumno estudia en la plataforma a su ritmo, se autoevalúa por módulo y entrega sus actividades, que corrige un formador con feedback. Al superar el itinerario obtiene su título propio de postgrado junto a las universidades colaboradoras, con tu centro detrás.

FAQ

Preguntas frecuentes

¿Qué certificaciones ofrece AMUNDI DEV?

Dos certificaciones propias de la plataforma: Cybersecurity Practitioner, un itinerario completo de ciberseguridad (desde fundamentos hasta gobierno, monitorización, respuesta a incidentes y forense), y AI Practitioner, un itinerario práctico de inteligencia artificial aplicada (Python, prompt engineering, agentes, RAG, automatización y ética). Son certificaciones propias de AMUNDI DEV.

¿Necesito conocimientos previos para empezar?

Necesitas conocimientos básicos de informática. Para el Cybersecurity Practitioner no se requiere experiencia previa en seguridad, pero conviene manejarte con redes y poder virtualizar (VirtualBox + Kali). Para el AI Practitioner no hace falta saber programar: el módulo de Python parte de cero. Cada certificación detalla sus requisitos en su página.

¿Cómo se calcula la duración de cada curso?

Sumamos las horas de dedicación estimadas de cada elemento del curso: cada capítulo de teoría, recurso de estudio, laboratorio, cuestionario de autoevaluación y actividad práctica aporta un número definido de horas. El total se muestra desglosado en la web para que veas de dónde sale la cifra. No es un número arbitrario.

¿Las prácticas las corrige una persona o un sistema automático?

Los cuestionarios de autoevaluación son automáticos para que compruebes tu comprensión al instante, pero las actividades prácticas obligatorias las corrige tu formador una a una, con feedback personalizado sobre tu trabajo.

¿Puedo estudiar a mi ritmo?

Sí. Accedes a la plataforma y avanzas módulo a módulo cuando te viene bien, retomando donde lo dejaste. Cada módulo sigue la misma secuencia: estudias el manual, amplías con recursos y laboratorios, te autoevalúas con un cuestionario y consolidas con una actividad práctica que entregas para corrección.

¿Qué herramientas voy a usar durante la formación?

Herramientas reales del sector. En ciberseguridad trabajarás con entornos como VirtualBox y Kali Linux, SIEM/EDR, Burp Suite, escáneres de vulnerabilidades y utilidades forenses como Volatility o Autopsy. En IA usarás ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot, Ollama, Power Automate, herramientas de generación de imagen y frameworks de agentes y RAG.

¿En qué se diferencia de una formación online genérica?

En el material (propio y actualizado, no manuales reciclados), en el enfoque (práctica real con herramientas del sector, no solo teoría), en la evaluación (autoevaluación por módulo y corrección personalizada del formador) y en la transparencia (cálculo de horas desglosado). En una plataforma única donde tienes todo el contenido, tus entregas y el feedback.

¿Qué perfiles encajan con estas certificaciones?

El Cybersecurity Practitioner está pensado para profesionales de IT, técnicos de sistemas y redes, responsables de seguridad y cumplimiento, y quien prepara su entrada a un SOC o al pentesting. El AI Practitioner encaja con cualquier profesional que quiera incorporar IA a su trabajo: productividad, marketing, operaciones, perfiles técnicos, emprendedores y autónomos.

¿Tienen reconocimiento oficial?

Cybersecurity Practitioner y AI Practitioner son certificaciones propias de AMUNDI DEV: acreditan que has completado y superado nuestro itinerario formativo y sus actividades evaluables. Si necesitas detalles sobre el alcance de cada certificación, ponte en contacto con nosotros.

¿Hablamos?

Solicita información

¿Tienes dudas sobre los itinerarios, la modalidad o las salidas profesionales? Déjanos tus datos y te explicamos cómo encaja la formación con tus objetivos.

  • · Material propio y herramientas reales del sector.
  • · Evaluación continua con feedback de un formador.
  • · Acceso a la plataforma con seguimiento de tu progreso.

¿Prefieres escribirnos? sales@amundi.dev

Tu perfil

Nos ayuda a orientarte mejor y a valorar el acceso a la titulación de postgrado.

Usaremos tus datos solo para responder a esta solicitud.

Empieza tu formación hoy

Accede a la plataforma con las credenciales que te haya facilitado tu formador.

Acceder a la plataforma