Se­mi­na­rio de For­ma­ción Eje­cu­ti­va

BIG DA­TA: Las cla­ves de­trás de la cien­cia de da­tos

IT Now Guatemala - - IT PRO -

• Du­ra­ción: 2 días / 16 hs

• Ob­je­ti­vos: Es­te cur­so le brin­da­rá una rá­pi­da in­tro­duc­ción a la dis­ci­pli­na de la Cien­cia de los Da­tos y su uti­li­dad den­tro del área de Tec­no­lo­gías de la In­for­ma­ción.

• In­clu­ye: Se­mi­na­rio com­ple­to / Cer­ti­fi­ca­do de par­ti­ci­pa­ción / Ma­te­ria­les / 3 tiem­pos de co­mi­das

Mó­du­lo 1: In­tro­duc­ción a la Cien­cia de los Da­tos

1. ¿Qué es la Cien­cia de los Da­tos y có­mo se pue­de apli­car a di­ver­sos ti­pos de or­ga­ni­za­cio­nes?

2. ¿Có­mo apli­car la Es­ta­dís­ti­ca, el Apren­di­za­je Au­to­ma­ti­za­do y la In­ge­nie­ría de Sis­te­mas a nues­tros da­tos?

3. En­ten­dien­do la ter­mi­no­lo­gía ge­ne­ral de la Cien­cia de los da­tos.

4. El equi­po de Big Da­ta y su ma­na­ger.

5. Nues­tro pri­mer pro­yec­to de Big Da­ta.

Mó­du­lo 2: ¿Có­mo crear una di­vi­sión de Da­ta Scien­ce den­tro de TI?

1. El cien­tí­fi­co de da­tos y el in­ge­nie­ro de los da­tos: las “co­lum­nas” del equi­po.

2. ¿Có­mo iden­ti­fi­car los re­que­ri­mien­tos y las ca­li­fi­ca­cio­nes en la bús­que­da del per­so­nal pa­ra la di­vi­sión?

3. Li­de­ran­do el pro­ce­so de re­clu­ta­mien­to y ca­pa­ci­ta­ción de los miem­bros del equi­po.

4. La in­ter­ac­ción de la di­vi­sión de da­tos con nues­tra or­ga­ni­za­ción.

5. ¿Có­mo li­de­rar la di­vi­sión de Da­ta Scien­ce pa­ra ase­gu­rar su po­si­cio­na­mien­to den­tro de la or­ga­ni­za­ción sin ago­tar sus re­cur­sos?

Mó­du­lo 3: Ad­mi­nis­tra­ción y aná­li­sis de da­tos a gran es­ca­la

1. ¿Cuá­les son las prin­ci­pa­les eta­pas de un pro­ce­so de aná­li­sis de da­tos a gran es­ca­la?

2. ¿Qué ti­pos de so­lu­cio­nes po­de­mos im­ple­men­tar a tra­vés del aná­li­sis de los da­tos?

3. ¿Có­mo iden­ti­fi­car si nues­tra ba­se de da­tos, o nues­tro con­jun­to de da­tos, es su­fi­cien­te y apro­pia­do pa­ra im­ple­men­tar nues­tra so­lu­ción?

4. ¿Có­mo in­ter­pre­tar los re­sul­ta­dos de nues­tras so­lu­cio­nes?

5. ¿Có­mo ar­mar pre­sen­ta­cio­nes in­for­ma­ti­vas que fa­ci­li­ten la to­ma de de­ci­sio­nes a ni­vel eje­cu­ti­vo?

Mó­du­lo 4: Ejem­plos prác­ti­cos de pro­ble­mas y so­lu­cio­nes apli­ca­das

1. Una re­co­rri­da por un ejem­plo “clá­si­co” des­de el prin­ci­pio has­ta el fi­nal.

2. ¿Cuá­les son las ven­ta­jas y los po­ten­cia­les pro­ble­mas du­ran­te el di­se­ño de una so­lu­ción?

3. ¿Có­mo de­pu­rar pa­ra ase­gu­rar la ca­li­dad y fi­de­li­dad de los da­tos con los que con­ta­mos?

4. ¿Có­mo pre­pa­rar bue­nos in­for­mes que re­pre­sen­ten los re­sul­ta­dos de la so­lu­ción im­ple­men­ta­da?

5. Ba­lan­cean­do en­tre el equi­po y el res­to de la or­ga­ni­za­ción: la ta­rea del ma­na­ger de la di­vi­sión de da­tos.

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