Ficha del curso
Descubre la importancia de gestionar con datos
Ofimática, informática y comunicaciones
Contenidos
Descubre la importancia de gestionar con datos
UNIDAD - Fundamentos de la cultura del dato
Introduccion a los datos y a la cultura del dato
¿Caracteristicas de la Cultura del Dato?
Importancia de la cultura del dato en las organizaciones
Organizaciones Data-driven
UNIDAD - Liderazgo y transformacion data-driven
Liderazgo basado en datos. Competencias necesarias para lideres en entornos data-driven
Fomento de una cultura de datos desde el liderazgo
Cambios en las organizaciones Data-Driven. Transformacion digital y su relacion con la gestion de datos
Adaptacion organizacional para aprovechar el potencial de los datos
Pasos para la transicion hacia una organizacion data-driven
Casos de exito y lecciones aprendidas
UNIDAD - Entendiendo los datos
¿Que son los datos?
Tipos de Datos
Tipos de Datos en Programacion
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: precision, integridad y consistencia
Como evaluar y mejorar la calidad de los datos
UNIDAD - De la informacion a la decision
Toma de decisiones basadas en datos
Visualizacion de datos
Importancia de la Visualizacion de Datos
Tipos Comunes de Visualizaciones
Herramientas Populares de Visualizacion
Mejores Practicas en Visualizacion de Datos
Desafios de la Visualizacion de Datos
Modelado y tecnicas de analisis de datos
Herramientas y tecnicas para el analisis de datos
Metodos para evaluar y validar resultados
Identificar relaciones causales para la toma de decisiones informadas
Pensando como un cientifico de datos
Ejemplo practico del pensamiento de un cientifico de datos
UNIDAD - Ciclo de vida y roles en la gestion de datos
Introduccion 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 gestion de datos: data stewards, analistas y cientificos de datos
Herramientas y tecnologias utilizadas en cada etapa
UNIDAD - Etica, privacidad y sesgos en el uso de datos
Etica 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 informacion
Ejemplos de violaciones de datos y sus repercusiones
Impacto legal y reputacional de la mala praxis en datos
Como prevenir el mal uso de los datos en las organizaciones
Sesgos Cognitivos en la interpretacion de datos. Identificacion de sesgos comunes en el analisis de datos
Estrategias para mitigar sesgos en el analisis de informacion
UNIDAD - Tendencias y aplicaciones avanzadas
Big Data y su relevancia en la era digital
Aplicacion de los datos en la tecnologia
Inteligencia Artificial y aprendizaje automatico basados en datos
Internet de las Cosas (IoT) y la generacion de datos masivos
UNIDAD - Fundamentos de la cultura del dato
Introduccion a los datos y a la cultura del dato
¿Caracteristicas de la Cultura del Dato?
Importancia de la cultura del dato en las organizaciones
Organizaciones Data-driven
UNIDAD - Liderazgo y transformacion data-driven
Liderazgo basado en datos. Competencias necesarias para lideres en entornos data-driven
Fomento de una cultura de datos desde el liderazgo
Cambios en las organizaciones Data-Driven. Transformacion digital y su relacion con la gestion de datos
Adaptacion organizacional para aprovechar el potencial de los datos
Pasos para la transicion hacia una organizacion data-driven
Casos de exito y lecciones aprendidas
UNIDAD - Entendiendo los datos
¿Que son los datos?
Tipos de Datos
Tipos de Datos en Programacion
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: precision, integridad y consistencia
Como evaluar y mejorar la calidad de los datos
UNIDAD - De la informacion a la decision
Toma de decisiones basadas en datos
Visualizacion de datos
Importancia de la Visualizacion de Datos
Tipos Comunes de Visualizaciones
Herramientas Populares de Visualizacion
Mejores Practicas en Visualizacion de Datos
Desafios de la Visualizacion de Datos
Modelado y tecnicas de analisis de datos
Herramientas y tecnicas para el analisis de datos
Metodos para evaluar y validar resultados
Identificar relaciones causales para la toma de decisiones informadas
Pensando como un cientifico de datos
Ejemplo practico del pensamiento de un cientifico de datos
UNIDAD - Ciclo de vida y roles en la gestion de datos
Introduccion 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 gestion de datos: data stewards, analistas y cientificos de datos
Herramientas y tecnologias utilizadas en cada etapa
UNIDAD - Etica, privacidad y sesgos en el uso de datos
Etica 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 informacion
Ejemplos de violaciones de datos y sus repercusiones
Impacto legal y reputacional de la mala praxis en datos
Como prevenir el mal uso de los datos en las organizaciones
Sesgos Cognitivos en la interpretacion de datos. Identificacion de sesgos comunes en el analisis de datos
Estrategias para mitigar sesgos en el analisis de informacion
UNIDAD - Tendencias y aplicaciones avanzadas
Big Data y su relevancia en la era digital
Aplicacion de los datos en la tecnologia
Inteligencia Artificial y aprendizaje automatico basados en datos
Internet de las Cosas (IoT) y la generacion de datos masivos
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 precision, integridad y consistencia
- Aplicar metodologias de analisis, modelado y visualizacion de datos para apoyar la toma de decisiones
- Disegnar estrategias basadas en datos para la mejora continua y la innovacion empresarial
- Desarrollar una mentalidad de cientifico de datos para abordar problemas complejos con un enfoque estructurado y basado en evidencias
- Comprender y utilizar metodos para validar resultados y establecer relaciones causales relevantes para la toma de decisiones
- Implementar herramientas tecnologicas y procesos automatizados que fortalezcan la transformacion digital con enfoque data-driven
- Valorar la etica, la transparencia y la responsabilidad en el uso de datos dentro del entorno organizacional