Este curso proporciona una comprensión fundamental de la gestión de datos, basándose en el marco DAMA-DMBOK. Aprenderás los conceptos clave, principios y mejores prácticas para gestionar datos de manera efectiva en cualquier organización. El curso combina teoría con ejemplos prácticos y actividades para asegurar una experiencia de aprendizaje completa.
Objetivos (Generales y específicos):
Comprender los fundamentos de la gestión de datos y su importancia en el contexto actual de los negocios.
• Definir la gestión de datos y sus beneficios.
• Conocer el marco DAMA-DMBOK y sus áreas de conocimiento.
• Identificar los principios claves de la gestión de datos.
• Comprender el ciclo de vida de los datos.
• Aplicar conceptos básicos de gobierno de datos, calidad de datos, metadatos y seguridad de datos.
• Reconocer las tendencias y desafíos en la gestión de datos, como Big Data y Cloud Computing.
Audiencia:
• Profesionales de TI y negocios.
• Analistas de datos.
• Científicos de datos.
• Administradores de bases de datos.
• Gerentes de proyectos.
• Cualquier persona involucrada en la toma de decisiones basada en datos.
Prerrequisitos:
No se requieren conocimientos previos específicos para este curso. Se recomienda tener un conocimiento básico de informática.
Contenido:
Módulo 1: Introducción a la Gestión de Datos (2 horas)
• ¿Qué es la gestión de datos? Definición, importancia y beneficios.
• El rol del DMBOK: Introducción a DAMA International y el DMBOK.
• Principios clave de la gestión de datos: Calidad, gobierno, seguridad, etc.
• Ciclo de vida de los datos: Etapas y procesos.
Módulo 2: Áreas de Conocimiento de la Gestión de Datos (4 horas)
• Gobierno de datos: Roles, responsabilidades, frameworks.
• Gestión de la arquitectura de datos: Modelado, diseño, tipos de arquitecturas.
• Gestión de la calidad de datos: Técnicas de limpieza y perfilado, monitoreo.
• Gestión de metadatos: Tipos, importancia, herramientas.
• Gestión del almacenamiento y operaciones de datos: Tecnologías, seguridad.
• Gestión de la seguridad de datos: Controles de acceso, cifrado, cumplimiento.
• Gestión de datos para análisis e inteligencia de negocios (BI): Data warehousing, data mining, herramientas.
Módulo 3: Tendencias y Desafíos en la Gestión de Datos (2 horas)
• Big Data: Volumen, velocidad, variedad, tecnologías.
• Cloud Computing: Servicios en la nube para la gestión de datos.
• Data Ethics: Privacidad, sesgo, implicaciones éticas.