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  • Presentación
  • Temario
  • Metodología
  • Titulación

Descripción

¿Quién puede acceder al master?

El Máster en Ciberseguridad & IA está dirigido a profesionales y titulados del sector tecnológico que buscan ampliar sus conocimientos en áreas clave como la protección de redes, análisis forense, inteligencia artificial aplicada y gestión de incidentes de seguridad. Ideal para aquellos interesados en la detección inteligente de amenazas y el uso de IA en la ciberseguridad.

Objetivos

• Adquirir habilidades en protección de redes a través de protocolos seguros y estrategias avanzadas. - Implementar técnicas de detección y prevención de intrusiones en sistemas informáticos. - Aplicar algoritmos de inteligencia artificial para la detección de amenazas cibernéticas. - Analizar datos utilizando Python y R para mejorar la ciberseguridad. - Diseñar e implementar sistemas de gestión de seguridad de la información. - Integrar chatbots con inteligencia artificial para mejorar la interacción en seguridad. - Desarrollar competencias en análisis forense para la investigación de cibercrímenes.

Salidas Profesionales

Las salidas laborales del máster en Ciberseguridad & IA abarcan puestos en los que se requiere la capacidad de anticipar, detectar y mitigar riesgos tecnológicos. Entre ellos destacan perfiles como analista de ciberseguridad, profesional de seguridad en redes y sistemas, responsable de gestión de seguridad de la información y especialista en análisis forense digital.

Temario

MÓDULO 1. CIBERSEGURIDAD Y REDES INFORMÁTICAS

UNIDAD DIDÁCTICA 1. CIBERSEGURIDAD

  1. La sociedad de la información
  2. Diseño, desarrollo e implantación
  3. Factores de éxito en la seguridad de la información

UNIDAD DIDÁCTICA 2. INTRODUCCIÓN A LA RED

  1. Elementos Principales de una red
  2. Tecnología de redes
  3. Soporte para la continuidad de la actividad

UNIDAD DIDÁCTICA 3. ESTANDARIZACIÓN DE PROTOCOLOS

  1. Modelo OSI
  2. Enfoque pragmático del modelo de capas
  3. Estándares y organismos

UNIDAD DIDÁCTICA 4. TRANSMISIÓN DE DATOS EN LA CAPA FÍSICA

  1. Papel de una interfaz de red
  2. Opciones y parámetros de configuración
  3. Arranque desde la red
  4. Codificación de los datos
  5. Conversión de las señales
  6. Soportes de transmisión

UNIDAD DIDÁCTICA 5. SOFTWARE DE COMUNICACIÓN

  1. Configuración de la tarjeta de red
  2. Instalación y configuración del controlador de la tarjeta de red
  3. Pila de protocolos
  4. Detección de un problema de red

UNIDAD DIDÁCTICA 6. ARQUITECTURA DE RED E INTERCONEXIÓN

  1. Topologías
  2. Elección de la topología de red adaptada
  3. Gestión de la comunicación
  4. Interconexión de redes

UNIDAD DIDÁCTICA 7. CAPAS BAJAS DE LAS REDES PERSONALES Y LOCALES

  1. Capas bajas e IEEE
  2. Ethernet e IEEE 802.3
  3. Token Ring e IEEE 802.5
  4. Wi-Fi e IEEE 802.11
  5. Bluetooth e IEEE 802.15
  6. Otras tecnologías

UNIDAD DIDÁCTICA 8. REDES MAN Y WAN, PROTOCOLOS

  1. Interconexión de la red local
  2. Acceso remoto y redes privadas virtuales

UNIDAD DIDÁCTICA 9. PROTOCOLOS DE CAPAS MEDIAS Y ALTAS

  1. Principales familias de protocolos
  2. Protocolo IP versión 4
  3. Protocolo IP versión 6
  4. Otros protocolos de capa Internet
  5. Voz sobre IP (VoIP)
  6. Protocolos de transporte TCP y UDP
  7. Capa de aplicación TCP/IP

UNIDAD DIDÁCTICA 10. PROTECCIÓN DE UNA RED

  1. Comprensión de la necesidad de la seguridad
  2. Herramientas y tipos de ataques
  3. Conceptos de protección en la red local
  4. Protección de la interconexión de redes

UNIDAD DIDÁCTICA 11. REPARACIÓN DE RED

  1. Introducción a la reparación de red
  2. Diagnóstico en capas bajas
  3. Utilización de herramientas TCP/IP adaptadas
  4. Herramientas de análisis de capas altas

UNIDAD DIDÁCTICA 12. INGENIERÍA SOCIAL, ATAQUES WEB Y PHISHING

  1. Introducción a la ingeniería social
  2. Recopilar información
  3. Herramientas de ingeniería social
  4. Técnicas de ataques
  5. Prevención de ataques
  6. Introducción al phishing
  7. Phishing
  8. Man in the middle

MÓDULO 2. PERITAJE INFORMÁTICO FORENSE

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INFORMÁTICA, CONECTIVIDAD E INTERNET

  1. La informática
  2. Componentes de un sistema informático
  3. Estructura básica de un sistema informático
  4. Unidad central de proceso en un sistema informático
  5. Periféricos más usuales: conexión
  6. Sistema operativo
  7. Internet
  8. Conectividad a Internet

UNIDAD DIDÁCTICA 2. FUNDAMENTOS DE LA INFORMÁTICA Y ELECTRÓNICA FORENSE

  1. Concepto de informática forense
  2. Objetivos de la informática forense
  3. Usos de la informática forense
  4. El papel del perito informático
  5. El laboratorio informático forense
  6. Evidencia digital
  7. Cadena de custodia

UNIDAD DIDÁCTICA 3. CIBERCRIMINALIDAD

  1. Delito informático
  2. Tipos de delito informático
  3. Cibercriminalidad

UNIDAD DIDÁCTICA 4. HACKING ÉTICO

  1. ¿Qué es el hacking ético?
  2. Aspectos legales del hacking ético
  3. Perfiles del hacker
  4. Test de vulnerabilidades
  5. Sniffing
  6. Tipos de test de seguridad en entornos web

UNIDAD DIDÁCTICA 5. ANÁLISIS FORENSE

  1. El análisis forense
  2. Etapas de un análisis forense
  3. Tipos de análisis forense
  4. Requisitos para el análisis forense
  5. Principales problemas

UNIDAD DIDÁCTICA 6. SOPORTE DE DATOS

  1. Adquisición de datos: importancia en el análisis forense digital
  2. Modelo de capas
  3. Recuperación de archivos borrados
  4. Análisis de archivos

UNIDAD DIDÁCTICA 7. SISTEMA DE GESTIÓN DE SEGURIDAD EN LA INFORMACIÓN SGSI

  1. La sociedad de la información
  2. ¿Qué es la seguridad de la información?
  3. Importancia de la seguridad de la información
  4. Principios básicos de seguridad de la información: confidencialidad, integridad y disponibilidad
  5. Descripción de los riesgos de la seguridad
  6. Selección de controles
  7. Factores de éxito en la seguridad de la información
  8. Beneficios aportados por un sistema de seguridad de la información

MÓDULO 3. INTELIGENCIA ARTIFICIAL, MACHINE LEARNING Y DEEP LEARNING: TRES PILARES DE LA COMPUTACIÓN MODERNA

UNIDAD DIDÁCTICA 1. FUNDAMENTOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL

  1. Inmersión a la IA explicando sus principales modalidades
  2. Breve noción sobre los principales algoritmos de IA
  3. Análisis de los diferentes tipos de aprendizaje
  4. Fundamentos matemáticos para el entendimiento del funcionamiento de distintos algoritmos basados en IA y conceptos básicos de programación
  5. Implementación de conceptos matemáticos de IA utilizando Python como lenguaje de programación
  6. Fundamentos estadísticos básicos para el entendimiento del funcionamiento de distintos algoritmos, preprocesamiento de datos y análisis de resultados
  7. Implementación de conceptos estadísticos utilizando Python como lenguaje de programación
  8. Puesta en marcha del entorno de trabajo
  9. Detalle de los diferentes softwares y programas utilizados para la implementación de algoritmos basados en IA
  10. Inmersión en el lenguaje Python

UNIDAD DIDÁCTICA 2. FUTURO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

  1. Futuro de la inteligencia artificial
  2. Impacto de la IA en la industria
  3. El impacto económico y social global de la IA y su futuro

UNIDAD DIDÁCTICA 3. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING

  1. Introducción
  2. Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
  3. Ejemplos de aprendizaje automático
  4. Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
  5. Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
  6. El futuro del aprendizaje automático

UNIDAD DIDÁCTICA 4. EXTRACCIÓN DE ESTRUCTURA DE LOS DATOS: CLUSTERING

  1. Introducción
  2. Algoritmos

UNIDAD DIDÁCTICA 5. REDES NEURONALES Y DEEP LEARNING

  1. Componentes
  2. Aprendizaje

UNIDAD DIDÁCTICA 6. SISTEMAS DE ELECCIÓN

  1. Introducción
  2. El proceso de paso de DSS a IDSS
  3. Casos de aplicación

UNIDAD DIDÁCTICA 7. DEEP LEARNING CON PYTHON, KERAS Y TENSORFLOW

  1. Aprendizaje profundo
  2. Entorno de Deep Learning con Python
  3. Aprendizaje automático y profundo

MÓDULO 4. INTELIGENCIA ARTIFICIAL CON CHATBOTS Y COPILOT

UNIDAD DIDÁCTICA 1. EL POTENCIAL DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

  1. Introducción a la inteligencia artificial
  2. Historia
  3. La importancia de la IA
  4. Tipos de inteligencia artificial
  5. Algoritmos aplicados a la inteligencia artificial

UNIDAD DIDÁCTICA 2. ¿QUÉ ES UNA HERRAMIENTA COPILOT?

  1. ¿Qué son las herramientas Copilot?
  2. Beneficios de usar herramientas Copilot
  3. Requisitos para usar herramientas Copilot
  4. Tipos de herramientas Copilot
  5. Comparación de diferentes herramientas Copilot

UNIDAD DIDÁCTICA 3. INTRODUCCIÓN A LOS MODELOS DE LENGUAJE

  1. Concepto de modelo de lenguaje
  2. Evolución de los modelos de lenguaje
  3. Arquitecturas principales de modelos de lenguaje: Transformer, GPT-3, LaMDA
  4. Parámetros y datasets
  5. Aplicaciones de los modelos de lenguaje

UNIDAD DIDÁCTICA 4. CHATGPT: FUNDAMENTOS Y FUNCIONAMIENTO

  1. DeepMind y OpenAI
  2. La arquitectura de red neuronal de ChatGPT: GPT-3 y sus variantes
  3. Entrenamiento de ChatGPT
  4. Capacidades de ChatGPT
  5. Limitaciones y riesgos de ChatGPT

UNIDAD DIDÁCTICA 5. GEMINI: LA PROPUESTA DE GOOGLE

  1. Bard: el modelo de lenguaje de Google AI
  2. Diferencias entre Gemini y GPT-3
  3. Capacidades de Gemini
  4. Integración de Gemini con otros productos de Google
  5. Futuro de Gemini

UNIDAD DIDÁCTICA 6. BING CHAT: EL MODELO DE MICROSOFT

  1. Microsoft y Bing: su apuesta por la IA conversacional
  2. Características de Bing Chat
  3. Integración de Bing Chat con el motor de búsqueda Bing
  4. Comparación entre Bing Chat y ChatGPT
  5. Futuro de Bing Chat

UNIDAD DIDÁCTICA 7. ASPECTOS TÉCNICOS AVANZADOS

  1. Tokenización y embeddings
  2. Attention mechanism
  3. Beam search y otros algoritmos de decodificación
  4. Optimización del entrenamiento
  5. Evaluación de modelos de lenguaje

UNIDAD DIDÁCTICA 8. COPILOT CON DIFERENTES CHATBOTS

  1. Tipos de chatbots
  2. Copilot y ChatGPT
  3. Copilot y Gemini de Google
  4. Copilot y Bing Chat de Microsoft
  5. Copilots y Chatbots específicos de industrias

MÓDULO 5. CIENCIA DE DATOS E INTELIGENCIA ARTIFICIAL

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE DATOS

  1. ¿Qué es la ciencia de datos?
  2. Herramientas necesarias para el científico de datos
  3. Data Science & Cloud Compunting

UNIDAD DIDÁCTICA 2. BASES DE DATOS RELACIONALES

  1. Modelo de datos
  2. Tipos de datos
  3. Claves primarias
  4. Índices
  5. El valor NULL
  6. Claves ajenas
  7. Vistas
  8. Lenguaje de descripción de datos (DDL)
  9. Lenguaje de control de datos (DCL)

UNIDAD DIDÁCTICA 3. BASES DE DATOS NOSQL Y EL ALMACENAMIENTO ESCALABLE

  1. ¿Qué es una base de datos NoSQL?
  2. Bases de datos Relaciones Vs Bases de datos NoSQL
  3. Tipo de Bases de datos NoSQL: Teorema de CAP
  4. Sistemas de Bases de datos NoSQL

UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTRODUCCIÓN A UN SISTEMA DE BASE DE DATOS NOSQL, MONGODB

  1. ¿Qué es MongoDB?
  2. Funcionamiento y usos de MongoDB
  3. Primeros pasos con MongoDB: Instalación y Shell de comandos
  4. Creando nuestra primera base de datos NoSQL: Modelo e inserción de datos
  5. Actualización de datos en MongoDB: Sentencias set y update
  6. Trabajando con índices en MongoDB para optimización de datos
  7. Consulta de datos en MongoDB

UNIDAD DIDÁCTICA 5. PYTHON Y EL ANÁLISIS DE DATOS

  1. Introducción a Python
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Librerías para el análisis de datos en Python
  4. MongoDB, Hadoop y Python Dream Team del Big Data

UNIDAD DIDÁCTICA 6. R COMO HERRAMIENTA PARA BIG DATA

  1. Introducción a R
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Tipos de datos
  4. Estadística Descriptiva y Predictiva con R
  5. Integración de R en Hadoop

UNIDAD DIDÁCTICA 7. PRE-PROCESAMIENTO & PROCESAMIENTO DE DATOS

  1. Obtención y limpieza de los datos (ETL)
  2. Inferencia estadística
  3. Modelos de regresión
  4. Pruebas de hipótesis

UNIDAD DIDÁCTICA 8. ANÁLISIS DE LOS DATOS

  1. Inteligencia Analítica de negocios
  2. La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
  3. Presentación de resultados

MÓDULO 6. GESTIÓN DE INCIDENTES DE SEGURIDAD INFORMÁTICA

UNIDAD DIDÁCTICA 1. SISTEMAS DE DETECCIÓN Y PREVENCIÓN DE INTRUSIONES (IDS/IPS)

  1. Conceptos generales de gestión de incidentes, detección de intrusiones y su prevención
  2. Identificación y caracterización de los datos de funcionamiento del sistema
  3. Arquitecturas más frecuentes de los IDS
  4. Relación de los distintos tipos de IDS/IPS por ubicación y funcionalidad
  5. Criterios de seguridad para el establecimiento de la ubicación de los IDS/IPS

UNIDAD DIDÁCTICA 2. IMPLANTACIÓN Y PUESTA EN PRODUCCIÓN DE SISTEMAS IDS/IPS

  1. Análisis previo
  2. Definición de políticas de corte de intentos de intrusión en los IDS/IPS
  3. Análisis de los eventos registrados por el IDS/IPS
  4. Relación de los registros de auditoría del IDS/IPS
  5. Establecimiento de los niveles requeridos de actualización, monitorización y pruebas del IDS/IPS

UNIDAD DIDÁCTICA 3. CONTROL MALWARE

  1. Sistemas de detección y contención de Malware
  2. Herramientas de control de Malware
  3. Criterios de seguridad para la configuración de las herramientas de protección frente a Malware
  4. Determinación de los requerimientos y técnicas de actualización de las herramientas de protección frente a Malware
  5. Relación de los registros de auditoría de las herramientas de protección frente a Malware
  6. Establecimiento de la monitorización y pruebas de las herramientas de protección frente a Malware
  7. Análisis de Malware mediante desensambladores y entornos de ejecución controlada

UNIDAD DIDÁCTICA 4. RESPUESTA ANTE INCIDENTES DE SEGURIDAD

  1. Procedimiento de recolección de información relacionada con incidentes de seguridad
  2. Exposición de las distintas técnicas y herramientas utilizadas para el análisis y correlación de información y eventos de seguridad
  3. Proceso de verificación de la intrusión
  4. Naturaleza y funciones de los organismos de gestión de incidentes tipo CERT nacionales e internacionales

UNIDAD DIDÁCTICA 5. PROCESO DE NOTIFICACIÓN Y GESTIÓN DE INTENTOS DE INTRUSIÓN

  1. Establecimiento de las responsabilidades
  2. Categorización de los incidentes derivados de intentos de intrusión
  3. Establecimiento del proceso de detección y herramientas de registro de incidentes
  4. Establecimiento del nivel de intervención requerido en función del impacto previsible
  5. Establecimiento del proceso de resolución y recuperación de los sistemas
  6. Proceso para la comunicación del incidente a terceros

UNIDAD DIDÁCTICA 6. ANÁLISIS FORENSE INFORMÁTICO

  1. Conceptos generales y objetivos del análisis forense
  2. Exposición del Principio de Lockard
  3. Guía para la recogida de evidencias electrónicas
  4. Guía para el análisis de las evidencias electrónicas recogidas
  5. Guía para la selección de las herramientas de análisis forense

MÓDULO 7. HACKING TRAINING PLATFORMS

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A HACKING TRAINING PLATFORMS

  1. ¿Qué es el hacking ético?
  2. Máquinas virtuales
  3. Plataformas para practicar hacking ético

UNIDAD DIDÁCTICA 2. HACK THE BOX (HTB)

  1. Introducción a Hack The Box
  2. Crear una cuenta
  3. Tutoriales

UNIDAD DIDÁCTICA 3. TRYHACKME

  1. ¿Qué es TryHackMe?
  2. Crear una cuenta
  3. Interfaz de TryHackMe
  4. Introducción a la ciberseguridad
  5. Seguridad ofensiva
  6. Ciencia forense digital

UNIDAD DIDÁCTICA 4. HACKER101

  1. ¿Qué es Hacker101?
  2. Hacker101 CTF
  3. Tutoriales

UNIDAD DIDÁCTICA 5. VULNHUB

  1. ¿Qué es Vulnhub?
  2. Interfaz de Vulnhub
  3. Tutoriales

UNIDAD DIDÁCTICA 6. HACK THIS SITE

  1. ¿Qué es Hack This Suite?
  2. Desafíos Hack This Site

UNIDAD DIDÁCTICA 7. GOOGLE XSS GAME

  1. ¿Qué es Google XSS Game?
  2. Niveles de Google XSS game

UNIDAD DIDÁCTICA 8. HACKTHIS

  1. ¿Qué es HackThis?
  2. Tutorial HackThis
  3. Basic+

MÓDULO 8. IA EN LA CIBERSEGURIDAD

UNIDAD DIDÁCTICA 1. FUNDAMENTOS DE IA APLICADA A LA CIBERSEGURIDAD

  1. Revisión de arquitecturas clave de IA en el contexto de la seguridad digital
  2. Desafíos y oportunidades de la IA en la protección de sistemas y datos
  3. Fuentes de datos y preprocesamiento para modelos de ciberseguridad
  4. Google Cloud AI como plataforma y herramienta para el desarrollo de IA en ciberseguridad

UNIDAD DIDÁCTICA 2. DETECCIÓN INTELIGENTE DE AMENAZAS Y ANOMALÍAS

  1. Modelos de machine learning para la detección de malware y virus
  2. Análisis de comportamiento de red y usuario (UEBA) con ia
  3. Detección de intrusiones basada en anomalías mediante redes neuronales
  4. Identificación de ataques de día cero y amenazas persistentes avanzadas (APTS)
  5. Técnicas de aprendizaje no supervisado para el descubrimiento de amenazas desconocidas

UNIDAD DIDÁCTICA 3. IA PARA LA GESTIÓN DE VULNERABILIDADES Y PARCHES

  1. Priorización de vulnerabilidades utilizando modelos predictivos
  2. Automatización de la identificación y clasificación de fallos de seguridad
  3. Predicción de exploits y superficies de ataque con IA
  4. Optimización de estrategias de parcheo basadas en riesgo
  5. Análisis de código estático y dinámico asistido por IA

UNIDAD DIDÁCTICA 4. SEGURIDAD CIUDADANA Y RESPUESTA A EMERGENCIAS CON IA

  1. Generación de ataques adversarios para pruebas de resistencia
  2. Automatización de pruebas de penetración y escaneo de vulnerabilidades
  3. Desarrollo de honeypots inteligentes para engañar a atacantes
  4. Respuesta automatizada a incidentes y contención de amenazas
  5. Modelos de aprendizaje por refuerzo para estrategias de ciberdefensa

UNIDAD DIDÁCTICA 5. PROTECCIÓN DE LA PRIVACIDAD Y DATOS CON IA

  1. Anonimización y desidentificación de datos sensibles utilizando IA
  2. Detección y prevención de fugas de datos (DLP) asistida por IA
  3. Seguridad en el tratamiento de datos personales con técnicas de IA
  4. Privacidad diferencial y criptografía homomórfica aplicadas con IA
  5. Gestión de identidad y acceso (IAM) inteligente

UNIDAD DIDÁCTICA 6. IA EN LA CIBERSEGURIDAD CLOUD Y DE INFRAESTRUCTURAS

  1. Monitoreo y detección de amenazas en entornos de nube
  2. Seguridad de contenedores y microservicios con IA
  3. Protección de infraestructuras críticas y sistemas de control industrial (ICS/SCADA)
  4. Análisis de riesgos y cumplimiento en entornos multicloud
  5. Implementación de IA para la seguridad de la cadena de suministro de software

UNIDAD DIDÁCTICA 7. RESILIENCIA CIBERNÉTICA Y RECUPERACIÓN ASISTIDA POR IA

  1. Evaluación de la resiliencia de sistemas frente a ciberataques
  2. Planificación y simulación de escenarios de crisis con IA
  3. Recuperación automatizada de desastres y restauración de sistemas
  4. Análisis forense digital y detección de persistencia con IA
  5. Optimización de planes de continuidad de negocio post-ataque

UNIDAD DIDÁCTICA 8. EL FUTURO DE LA IA EN CIBERSEGURIDAD

  1. IA explicable (XAI) en la toma de decisiones de seguridad
  2. Ataques adversarios contra modelos de IA y contramedidas
  3. El papel de la computación cuántica en la ciberseguridad
  4. Tendencias emergentes en la intersección IA-Ciberseguridad
  5. Colaboración humano-IA en los equipos de ciberseguridad (Google Security Operations)

MÓDULO 9. PROYECTO FIN DE MÁSTER

Metodología

EDUCA LXP se basa en 6 pilares

Item
Estrellas

Distintiva

EDUCA EDTECH Group es proveedor de conocimiento. Respaldado por el expertise de nuestras instituciones educativas, el alumnado consigue una formación relevante y avalada por un sello de calidad como es el grupo EDUCA EDTECH.

Gráfica

Realista

La metodología EDUCA LXP prescinde de conocimientos excesivamente teóricos o de métodos prácticos poco eficientes. La combinación de contenidos en constante actualización y el seguimiento personalizado durante el proceso educativo hacen de EDUCA LXP una metodología única.

Birrete

Student First

La metodología EDUCA LXP y la formación del grupo EDUCA EDTECH conciben al estudiante como el centro de la experiencia educativa, nutriéndose de su retroalimentación. Su feedback es nuestro motor del cambio.

Inteligencia Artificial

Inteligencia Artificial

La personalización en el aprendizaje no sería posible sin una combinación precisa entre experiencia académica e investigación tecnológica, así como la Inteligencia Artificial. Por eso contamos con herramientas IA de desarrollo propio, adaptadas a cada institución educativa del grupo.

Monitor

Profesionales en activo

Nuestro equipo de profesionales docentes, además de ser especialistas en su sector, cuentan con una formación específica en el manejo de herramientas tecnológicas que conforman el ecosistema EDUCA EDTECH.

Libro

Timeless Learning

La formación debe ser una experiencia de vida, concibiendo el e-learning como una excelente solución para los desafíos de la educación convencional. Entendemos el aprendizaje como un acompañamiento continuo del estudiante en cada momento de su vida.

Titulación

Titulación Expedida y Avalada por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales. "Enseñanza No Oficial y No Conducente a la Obtención de un Título con Carácter Oficial o Certificado de Profesionalidad."
Titulacion de INESEM

INESEM Business School se ocupa también de la gestión de la Apostilla de la Haya, previa demanda del estudiante. Este sello garantiza la autenticidad de la firma del título en los 113 países suscritos al Convenio de la Haya sin necesidad de otra autenticación. El coste de esta gestión es de 65 euros. Si deseas más información contacta con nosotros en el 958 050 205 y resolveremos todas tus dudas.

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