💻 02. TECNOLOGÍA E INGENIERÍA DIGITAL
1. Programación Básica
1. Lógica de programación desde cero con pseudocódigo y diagramas de flujo
2. Fundamentos de programación estructurada: secuencia, decisión, iteración
3. Variables, tipos de datos y operadores en programación
4. Estructuras de control condicionales: if, else, switch
5. Bucles y repetición: while, for, do-while
6. Funciones y procedimientos: modularización del código
7. Arreglos unidimensionales y multidimensionales
8. Cadenas de caracteres y manipulación de texto
9. Introducción a la depuración y prueba de escritorio
10. Primer proyecto de programación aplicando todos los fundamentos
2. Desarrollo Web Frontend
1. HTML5 semántico: estructura accesible y SEO básico
2. CSS3: selectores, modelo de caja y posicionamiento
3. Diseño responsivo con Flexbox y CSS Grid
4. JavaScript esencial para manipulación del DOM
5. Eventos, formularios y validación en el frontend
6. Introducción a un framework frontend: React, Vue o Angular
7. Consumo de APIs REST desde el cliente con fetch y axios
8. Animaciones y transiciones CSS para mejorar la experiencia de usuario
9. Optimización de rendimiento web: lazy loading, minificación y caché
10. Proyecto integrador: sitio web completo responsivo e interactivo
3. Desarrollo Web Backend
1. Fundamentos del lado servidor: HTTP, peticiones y respuestas
2. Creación de un servidor con Node.js y Express
3. Rutas, controladores y middleware en el backend
4. Manejo de bases de datos relacionales con SQL desde el servidor
5. Introducción a bases de datos NoSQL con MongoDB y Mongoose
6. Autenticación y autorización con JWT y OAuth2 básico
7. Diseño y documentación de APIs RESTful
8. Websockets y comunicación en tiempo real
9. Pruebas unitarias y de integración en el backend
10. Despliegue de una API en la nube (Render, Railway o similar)
4. Aplicaciones Móviles
1. Panorama del desarrollo móvil: nativo, híbrido y multiplataforma
2. Configuración del entorno de desarrollo Android/iOS
3. Diseño de interfaces móviles con lineamientos Material Design / Human Interface
4. Navegación entre pantallas y paso de parámetros
5. Persistencia local: SharedPreferences, SQLite, Room o CoreData
6. Consumo de servicios web desde una app móvil
7. Uso de sensores del dispositivo: GPS, cámara y acelerómetro
8. Notificaciones push y servicios en segundo plano
9. Publicación en Google Play Store y App Store
10. Proyecto de app completa con backend integrado
5. Inteligencia Artificial
1. Introducción a la inteligencia artificial: historia, tipos y aplicaciones
2. Agentes inteligentes y resolución de problemas por búsqueda
3. Aprendizaje supervisado: regresión y clasificación
4. Aprendizaje no supervisado: clustering y reducción de dimensionalidad
5. Redes neuronales artificiales y perceptrón multicapa
6. Introducción al deep learning con TensorFlow / PyTorch
7. Procesamiento de datos para IA: limpieza y feature engineering
8. Evaluación de modelos: métricas, validación cruzada y sesgo-varianza
9. Ética en inteligencia artificial: sesgos, transparencia y responsabilidad
10. Proyecto de IA de extremo a extremo con datos reales
6. Ciencia de Datos
1. Ciclo de vida de un proyecto de ciencia de datos
2. Adquisición y limpieza de datos con Python (pandas, numpy)
3. Análisis exploratorio de datos (EDA) y visualización con matplotlib y seaborn
4. Estadística descriptiva e inferencial para datos
5. Preparación de datos: imputación, codificación y escalado
6. Modelado predictivo con scikit-learn
7. Introducción a SQL para extracción y manipulación de bases de datos
8. Storytelling con datos: dashboards estáticos y dinámicos
9. Introducción a big data: Spark y procesamiento distribuido
10. Portafolio de ciencia de datos: caso práctico completo
7. Ciberseguridad
1. Fundamentos de ciberseguridad: confidencialidad, integridad y disponibilidad
2. Amenazas y vulnerabilidades comunes: malware, phishing, ransomware
3. Criptografía aplicada: simétrica, asimétrica y funciones hash
4. Seguridad en redes: firewalls, IDS/IPS y segmentación
5. Ethical hacking: fases de un test de penetración
6. OSINT: inteligencia de fuentes abiertas para seguridad
7. Gestión de identidades y accesos (IAM)
8. Análisis de malware básico estático y dinámico
9. Respuesta a incidentes y análisis forense digital
10. Normativas y estándares: ISO 27001, NIST, GDPR
8. Cloud Computing
1. Conceptos fundamentales de computación en la nube: IaaS, PaaS, SaaS
2. Servicios esenciales de AWS: EC2, S3, RDS, Lambda
3. Microsoft Azure: máquinas virtuales, Azure Functions y Blob Storage
4. Google Cloud Platform: Compute Engine, Cloud Storage y BigQuery
5. Virtualización, contenedores y Kubernetes en la nube
6. Redes en la nube: VPC, balanceadores de carga y DNS
7. Seguridad en la nube: IAM, grupos de seguridad y cifrado
8. Infraestructura como código con Terraform o CloudFormation
9. Monitoreo, logging y gestión de costos en la nube
10. Migración de aplicaciones on-premise a la nube
9. DevOps e Infraestructura
1. Cultura y principios DevOps: colaboración y mejora continua
2. Control de versiones con Git y flujos colaborativos (GitFlow, GitHub Flow)
3. Integración continua y entrega continua (CI/CD) con GitHub Actions o GitLab CI
4. Contenedores Docker: imágenes, registros y orquestación básica
5. Kubernetes: pods, servicios, deployments y namespaces
6. Infraestructura como código: Terraform, Ansible, Puppet
7. Monitoreo y observabilidad: Prometheus, Grafana, ELK stack
8. Gestión de secretos y configuración en pipelines
9. Estrategias de despliegue: blue/green, canary y rolling updates
10. Prácticas DevSecOps: integrar seguridad en el pipeline
10. Bases de Datos
1. Modelado conceptual: entidad-relación y diagramas UML
2. Modelo relacional: normalización hasta 3FN
3. SQL fundamental: SELECT, JOINs, subconsultas y funciones de agregación
4. SQL avanzado: ventanas, CTE, procedimientos almacenados y triggers
5. Administración de bases de datos: backups, índices y optimización de consultas
6. Introducción a bases de datos NoSQL: tipos y casos de uso
7. MongoDB: CRUD, agregaciones y diseño de esquemas flexibles
8. Bases de datos en memoria: Redis, casos de uso con caché y sesiones
9. Bases de datos de grafos con Neo4j y Cypher
10. Elección de base de datos según requerimientos del proyecto
11. Blockchain y Web3
1. Fundamentos de blockchain: descentralización, consenso e inmutabilidad
2. Criptografía aplicada a blockchain: firmas digitales y árboles de Merkle
3. Bitcoin: UTXO, minería y prueba de trabajo
4. Ethereum y la máquina virtual de Ethereum (EVM)
5. Contratos inteligentes con Solidity: estructura, funciones y modificadores
6. Desarrollo de dApps: conexión frontend con Web3.js o Ethers.js
7. Tokens: ERC-20, ERC-721 (NFTs) y casos de uso
8. Finanzas descentralizadas (DeFi): exchanges, préstamos y staking
9. Organizaciones autónomas descentralizadas (DAO)
10. Seguridad en smart contracts: vulnerabilidades comunes y auditorías
12. Internet de las Cosas (IoT)
1. Fundamentos de IoT: arquitectura, sensores y actuadores
2. Electrónica básica para IoT: GPIO, ADC, comunicación serial
3. Programación de microcontroladores con Arduino y ESP32
4. Conectividad inalámbrica: WiFi, Bluetooth Low Energy y LoRa
5. Protocolos de comunicación IoT: MQTT, CoAP y HTTP
6. Plataformas IoT en la nube: AWS IoT, Azure IoT Hub, ThingsBoard
7. Procesamiento de datos en el edge vs cloud
8. Seguridad en dispositivos IoT: autenticación, cifrado y OTA
9. Proyecto de estación meteorológica o sistema de monitoreo
10. Aplicaciones industriales y ciudades inteligentes con IoT
13. Realidad Virtual y Aumentada
1. Fundamentos de realidad extendida (XR): VR, AR y MR
2. Diseño de experiencias inmersivas y factores humanos
3. Desarrollo de realidad virtual con Unity y Oculus SDK
4. Interacción en VR: controladores, teletransporte y físicas
5. Realidad aumentada con ARCore, ARKit y Vuforia
6. Creación de filtros y experiencias AR para redes sociales (Spark AR)
7. Captura de movimiento y creación de avatares
8. Audio espacial y narrativa inmersiva
9. Optimización de performance para dispositivos móviles y standalone
10. Proyecto final de aplicación VR o AR con tutor DeepSeek
14. Robótica e Automatización
1. Fundamentos de robótica: cinemática, dinámica y control
2. Electrónica y sensores para robótica básica
3. Programación de microcontroladores para robótica (Arduino, ESP32)
4. Motores y actuadores: servos, paso a paso y DC
5. Visión artificial básica para robots con OpenCV
6. ROS (Robot Operating System): nodos, tópicos y servicios
7. Simulación de robots con Gazebo o Webots
8. Robótica móvil: navegación y SLAM básico
9. Automatización de procesos con robótica (RPA) usando Python
10. Proyecto de construcción de un robot seguidor de línea o brazo robótico
15. Computación Cuántica
1. Fundamentos de información cuántica: qubits, superposición y medición
2. Compuertas cuánticas básicas y circuito cuántico universal
3. Algoritmo de Deutsch-Jozsa y Bernstein-Vazirani
4. Algoritmo de Grover para búsqueda no estructurada
5. Algoritmo de Shor para factorización de enteros
6. Programación cuántica con Qiskit (IBM Quantum)
7. Programación cuántica con Cirq o PennyLane
8. Corrección de errores cuánticos y qubits lógicos
9. Aplicaciones prácticas: química cuántica y optimización
10. Panorama actual del hardware cuántico y perspectivas futuras
16. Arquitectura de Software
1. Principios SOLID y diseño orientado a objetos limpio
2. Patrones de diseño creacionales, estructurales y de comportamiento
3. Arquitectura en capas (N-Tier) y sus variantes
4. Arquitectura hexagonal (puertos y adaptadores)
5. Microservicios: diseño, comunicación y patrones (API Gateway, Saga)
6. CQRS y event sourcing aplicados
7. Domain-Driven Design (DDD) táctico y estratégico
8. Arquitecturas orientadas a eventos y colas de mensajes
9. Documentación de arquitectura con C4 Model y ADR
10. Atributos de calidad: escalabilidad, disponibilidad y resiliencia
17. Programación en C/C++
1. Sintaxis y tipos de datos en C: punteros y gestión manual de memoria
2. Programación estructurada y modular en C: archivos .h y .c
3. Entrada/salida, ficheros y argumentos de línea de comandos
4. De C a C++: programación orientada a objetos, clases y objetos
5. Herencia, polimorfismo y sobrecarga de operadores en C++
6. Plantillas (templates) y programación genérica
7. Standard Template Library (STL): vectores, listas, mapas y algoritmos
8. Manejo de excepciones y RAII en C++
9. Programación de sistemas y optimización de rendimiento
10. Proyecto de consola con C++ aplicando OOP y STL
18. Programación en Java
1. Sintaxis Java, tipos primitivos y manejo de memoria (Stack/Heap)
2. Programación orientada a objetos en Java: encapsulamiento, herencia, polimorfismo
3. Colecciones y estructuras de datos con la API de Java
4. Manejo de excepciones, streams y programación funcional con lambdas
5. Acceso a bases de datos con JDBC y JPA / Hibernate
6. Desarrollo de aplicaciones web con Spring Boot
7. Construcción de APIs REST con Spring MVC y validación
8. Pruebas unitarias con JUnit y Mockito
9. Concurrencia y multihilo en Java
10. Proyecto completo de backend empresarial con Java
19. Desarrollo de Videojuegos
1. Introducción al diseño de videojuegos: mecánicas, dinámicas y estética
2. Unity desde cero: escenas, objetos y físicas
3. Programación de scripts en C# para Unity
4. Creación de entornos 2D con sprites, tilemaps y animación
5. Juegos en 3D: modelos, terrenos e iluminación
6. Interfaz de usuario y menús en videojuegos
7. Efectos de partículas, sonido y música
8. Pathfinding y comportamiento de NPCs con NavMesh
9. Publicación del juego en PC, móvil y consolas
10. Proyecto de juego completo desde el concepto hasta la build final
20. Machine Learning Avanzado
1. Regularización: L1, L2, ElasticNet y dropout
2. Métodos de ensemble: bagging, boosting, stacking
3. Gradient Boosting Machines: XGBoost, LightGBM y CatBoost
4. Máquinas de soporte vectorial (SVM) avanzadas: kernels y SVR
5. Reducción de dimensionalidad avanzada: t-SNE y UMAP
6. AutoML y optimización de hiperparámetros (Optuna, Hyperopt)
7. Detección de anomalías y novedades
8. Aprendizaje con datos desbalanceados: SMOTE, cost-sensitive learning
9. Explicabilidad de modelos: SHAP y LIME
10. Pipelines de producción de machine learning (MLOps básico)
21. Visión por Computadora
1. Fundamentos de procesamiento de imágenes: píxeles, canales y filtros
2. OpenCV: lectura, transformaciones y dibujo
3. Detección de bordes, esquinas y características (SIFT, ORB)
4. Segmentación de imágenes: umbral, watershed y clustering
5. Redes neuronales convolucionales (CNN) desde cero
6. Arquitecturas modernas: VGG, ResNet, Inception, EfficientNet
7. Detección de objetos: YOLO, SSD, Faster R-CNN
8. Segmentación semántica y de instancias: U-Net, Mask R-CNN
9. Reconocimiento facial y seguimiento de objetos
10. Proyecto de visión por computadora con imágenes o video en tiempo real
22. Procesamiento de Lenguaje Natural
1. Preprocesamiento de texto: tokenización, stemming, lematización
2. Representación vectorial: TF-IDF, Word2Vec y GloVe
3. Modelos de lenguaje con redes neuronales recurrentes (RNN, LSTM, GRU)
4. Mecanismos de atención y la arquitectura Transformer
5. Modelos preentrenados: BERT, GPT y sus variantes
6. Clasificación y análisis de sentimiento con transformers
7. Reconocimiento de entidades nombradas (NER) y extracción de relaciones
8. Traducción automática y modelos seq2seq
9. Generación de texto y chatbots con modelos de lenguaje
10. Proyecto NLP integrando varias técnicas sobre un corpus real
23. Redes y Telecomunicaciones
1. Modelos OSI y TCP/IP: capas, funciones y encapsulación
2. Direccionamiento IP, subredes y VLSM
3. Switching: VLANs, trunking y Spanning Tree Protocol
4. Enrutamiento estático y dinámico (RIP, OSPF, BGP)
5. Servicios de red: DNS, DHCP, NAT y ACLs
6. Fundamentos de tecnologías inalámbricas: WiFi 6, LTE, 5G
7. Fundamentos de fibra óptica y transmisión óptica
8. Calidad de servicio (QoS) y optimización de tráfico
9. Seguridad en redes: listas de control de acceso, VPNs y AAA
10. Herramientas de simulación y laboratorio virtual (Packet Tracer, GNS3)
24. Testing y QA
1. Fundamentos del aseguramiento de calidad de software
2. Tipos de pruebas: unitarias, integración, sistema y aceptación
3. Diseño de casos de prueba y técnicas de caja negra / blanca
4. Gestión de defectos con Jira o herramientas similares
5. Automatización de pruebas con Selenium WebDriver
6. Pruebas de APIs con Postman y Newman
7. Pruebas de rendimiento con JMeter o k6
8. Pruebas de regresión y estrategia de suite de pruebas
9. Integración de pruebas en pipelines CI/CD
10. Introducción a pruebas de seguridad y accesibilidad
25. Análisis de Negocios con Datos
1. Fundamentos de business intelligence y analítica de negocio
2. Modelado dimensional: esquemas estrella y copo de nieve
3. Extracción, transformación y carga (ETL) de datos
4. Construcción de dashboards efectivos con Power BI
5. DAX y medidas en Power BI
6. Visualización analítica con Tableau
7. Storytelling con datos para la toma de decisiones
8. KPIs y métricas de negocio por industria
9. SQL para analítica: ventanas, agregaciones y CTEs avanzadas
10. Caso práctico de análisis de negocio de extremo a extremo
26. Herramientas de Productividad Digital
1. Excel desde cero hasta funciones avanzadas: BUSCARV, tablas dinámicas
2. Hojas de cálculo de Google: colaboración y funciones exclusivas
3. Gestión de tareas y proyectos con Notion
4. Automatización de flujos de trabajo con Zapier y Make
5. Correo electrónico eficiente: bandeja cero y reglas inteligentes
6. Gestión de documentos en la nube: Google Workspace y Office 365
7. Herramientas de comunicación: Slack, Teams y Discord para el trabajo
8. Gestores de contraseñas y seguridad digital personal
9. Toma de notas digital y métodos como Zettelkasten
10. Montaje de un ecosistema de productividad personal integrado
27. Inteligencia Artificial Generativa
1. Panorama de la IA generativa: texto, imagen, audio, video y código
2. Grandes modelos de lenguaje: cómo funcionan GPT, Claude y Gemini
3. Ingeniería de prompts: técnicas avanzadas (chain-of-thought, few-shot)
4. Generación de imágenes con Stable Diffusion, DALL·E y Midjourney
5. Creación de agentes autónomos con LLMs
6. Fine-tuning de modelos de lenguaje open source
7. Generación aumentada por recuperación (RAG) con bases de conocimiento
8. Uso responsable y ética en IA generativa
9. Automatización de tareas con asistentes de IA
10. Proyecto de aplicación con IA generativa usando APIs
28. Programación Funcional
1. Fundamentos de programación funcional: funciones puras e inmutabilidad
2. Funciones de orden superior, currying y composición
3. Recursión y manejo de listas sin bucles
4. Tipos algebraicos y pattern matching
5. Mónadas y manejo de efectos colaterales
6. Programación funcional en Haskell: tipos, clases y módulos
7. Programación funcional en Scala: integración con la JVM
8. Streams perezosos y evaluación diferida
9. Propiedad basada en pruebas con QuickCheck
10. Aplicación de principios funcionales en JavaScript/TypeScript
29. Seguridad en Aplicaciones Web
1. El OWASP Top 10: descripción y mitigación de cada riesgo
2. Inyección SQL, NoSQL y comandos: prevención con consultas parametrizadas
3. Cross-Site Scripting (XSS) y Content Security Policy
4. Autenticación segura: hashing de contraseñas, MFA y OAuth2
5. Gestión de sesiones: cookies seguras, tokens y CSRF
6. Exposición de datos sensibles y cifrado en tránsito / reposo
7. Control de acceso roto y autorización basada en roles
8. Configuraciones incorrectas de seguridad en servidores y frameworks
9. Uso de componentes con vulnerabilidades conocidas y SCA
10. Laboratorio de hacking web controlado con DVWA o Juice Shop
30. Administración de Sistemas Linux
1. Introducción a la terminal de Linux: shell, comandos básicos y sistema de archivos
2. Gestión de usuarios, grupos y permisos en Linux
3. Procesos, señales y monitoreo del sistema (top, htop, ps)
4. Gestión de paquetes y repositorios (apt, yum, dnf)
5. Administración de discos, particiones y sistemas de archivos
6. Gestión de servicios con systemd y sysVinit
7. Configuración de red en Linux: interfaces, rutas y firewall con iptables/nftables
8. Automatización de tareas con cron, at y scripts bash
9. Seguridad básica del servidor: SSH hardening, fail2ban y actualizaciones automáticas
10. Resolución de problemas comunes y análisis de logs
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He completado el segundo dominio con exactamente 10 nombres por área, apegado al catálogo. ¿Desea que continúe con el siguiente dominio (Salud, Medicina y Bienestar) o prefiere otro orden?