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Descubre la importancia de gestionar con datos

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Objetivos:
  • Comprender los fundamentos y la importancia de la cultura del dato en entornos empresariales.
  • Identificar las competencias necesarias para ejercer un liderazgo efectivo en organizaciones data-driven.
  • Diferenciar entre tipos de datos (estructurados y no estructurados) y sus fuentes (internas y externas).
  • Evaluar la calidad de los datos y aplicar criterios de precisión, integridad y consistencia.
  • Aplicar metodologías de análisis, modelado y visualización de datos para apoyar la toma de decisiones.
  • Diseñar estrategias basadas en datos para la mejora continua y la innovación empresarial.
  • Desarrollar una mentalidad de científico de datos para abordar problemas complejos con un enfoque estructurado y basado en evidencias.
  • Comprender y utilizar métodos para validar resultados y establecer relaciones causales relevantes para la toma de decisiones.
  • Implementar herramientas tecnológicas y procesos automatizados que fortalezcan la transformación digital con enfoque data-driven.
  • Valorar la ética, la transparencia y la responsabilidad en el uso de datos dentro del entorno organizacional.
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Proveedor:Inxpirius
HORAS: 5

Descubre la importancia de gestionar con datos

UNIDAD.- Fundamentos de la cultura del dato

  • Introducción a los datos y a la cultura del dato
  • ¿Características de la Cultura del Dato?
  • Importancia de la cultura del dato en las organizaciones
  • Organizaciones Data-driven

UNIDAD.- Liderazgo y transformación data-driven 

  • Liderazgo basado en datos. Competencias necesarias para líderes en entornos data-driven
  • Fomento de una cultura de datos desde el liderazgo
  • Cambios en las organizaciones Data-Driven. Transformación digital y su relación con la gestión de datos
  • Adaptación organizacional para aprovechar el potencial de los datos
  • Pasos para la transición hacia una organización data-driven
  • Casos de éxito y lecciones aprendidas

UNIDAD.- Entendiendo los datos 

  • ¿Qué son los datos?
  • Tipos de Datos
  • Tipos de Datos en Programación
  • Tipos de datos: estructurados y no estructurados
  • Diferencias Clave entre Datos Estructurados y No Estructurados
  • Importancia en el Entorno Empresarial
  • Fuentes de datos: internas y externas
  • Diferencias Clave entre Fuentes Internas y Externas
  • Importancia de Integrar Ambas Fuentes
  • Calidad de los datos: precisión, integridad y consistencia
  • Cómo evaluar y mejorar la calidad de los datos

UNIDAD.- De la información a la decisión 

  • Toma de decisiones basadas en datos
  • Visualización de datos
  • Importancia de la Visualización de Datos
  • Tipos Comunes de Visualizaciones
  • Herramientas Populares de Visualización
  • Mejores Prácticas en Visualización de Datos
  • Desafíos de la Visualización de Datos
  • Modelado y técnicas de análisis de datos
  • Herramientas y técnicas para el análisis de datos
  • Métodos para evaluar y validar resultados 
  • Identificar relaciones causales para la toma de decisiones informadas
  • Pensando como un científico de datos
  • Ejemplo práctico del pensamiento de un científico de datos

UNIDAD.- Ciclo de vida y roles en la gestión de datos

  • Introducción al Ciclo de Vida del Dato y roles intervinientes
  • Fases del Ciclo de Vida de los Datos
  • Roles Intervinientes en el Ciclo de Vida de los Datos
  • Roles clave en la gestión de datos: data stewards, analistas y científicos de datos
  • Herramientas y tecnologías utilizadas en cada etapa

UNIDAD.- Ética, privacidad y sesgos en el uso de datos 

  • Ética del dato
  • Responsabilidad social y uso de datos
  • Privacidad de Datos y Cumplimiento normativo
  • Obligaciones para las empresas y organizaciones
  • Medidas para garantizar la privacidad y seguridad de los datos
  • Mal uso de los datos. Consecuencias del uso indebido de la información
  • Ejemplos de violaciones de datos y sus repercusiones
  • Impacto legal y reputacional de la mala praxis en datos
  • Cómo prevenir el mal uso de los datos en las organizaciones
  • Sesgos Cognitivos en la interpretación de datos. Identificación de sesgos comunes en el análisis de datos
  • Estrategias para mitigar sesgos en el análisis de información

UNIDAD.- Tendencias y aplicaciones avanzadas 

  • Big Data y su relevancia en la era digital
  • Aplicación de los datos en la tecnología
  • Inteligencia Artificial y aprendizaje automático basados en datos
  • Internet de las Cosas (IoT) y la generación de datos masivos

Proveedor

Inxpirius