La Agencia de Seguridad Nacional de EE. UU. (NSA) ha hecho un importante anuncio para aquellos interesados en el mundo de la ciberseguridad y la programación: ha publicado un documento oficial para aprender a programar en Python, el lenguaje más utilizado en este campo.

La cantidad de información almacenada en la nube es enorme y la ciberseguridad se ha convertido en un área indispensable en la actualidad. Por ello, contar con habilidades para desarrollar herramientas propias para la búsqueda, análisis y gestión de vulnerabilidades es una ventaja muy valorada en el mercado laboral. A pesar de que Python no es el mejor lenguaje de programación, su gran facilidad de uso lo ha impulsado en el campo de la ciberseguridad.

La NSA es consciente de la importancia de este lenguaje de programación y ha creado su propio material de aprendizaje de Python, animando al público a buscarlo. El ingeniero de software Chris Swenson obtuvo el material a través de una solicitud bajo la Ley de Libertad de Información y lo transformó en una copia digital.

El curso de Python que ofrece la NSA no tiene información clasificada y puede ser completado en un lapso de dos semanas, ya sea a tiempo completo o parcial. Además, la agencia ha descrito el curso como adecuado para cualquier persona que quiera aprender a programar en este lenguaje, incluso sin tener experiencia previa en algún otro lenguaje de programación.

El curso está organizado en 10 módulos por semana, cada uno con una duración aproximada entre 45 y 90 minutos para ser completado en un entorno de clase. Si estás interesado en acceder al material del curso de la NSA, puedes descargar el documento completo a través de los medios de descarga en su página web. Además, hay otra opción: el canal de Telegram de la NSA, que cuenta con muchos más cursos gratuitos.

Si deseas aprender a programar en Python y mejorar tus habilidades en el área de la ciberseguridad, no pierdas la oportunidad de acceder a este material de aprendizaje de la NSA. ¡Comienza tu formación hoy mismo! Puedes acceder al documento a través de este enlace:

 https://nsa.sfo2.digitaloceanspaces.com/comp3321.pdf.