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
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