Descubre la importancia de gestionar con datos
Ref. INX
Descripción
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.
5 horas · Teleformación · con tutor. Formación bonificable para empresas vía FUNDAE.
Programa detallado
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
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