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Módulo 2: Gobernanza Avanzada de Ciencia de Datos
para Big Data, Machine Learning e Inteligencia Artificial

En este curso, se describen más de 80 preceptos y procesos adicionales de gobernanza de ciencia de datos, en relación con la gobernanza de plataformas de analíticas y las etapas de gobernanza de pipieline de Machine Learning e IA.

Algunos ejemplos de los numerosos preceptos y procesos cubiertos en este curso se ofrecen aquí, en relación con sus etapas de gobernanza correspondientes:

  • Ingesta (incluyendo Evaluación de limitaciones de acceso a datos fuente, Análisis del uso de datos descendentes, etc.)
  • Lago de datos (incluyendo Plantilla de compresión de datos, Definición del ciclo de vida del almacenamiento de datos, etc.)
  • Procesamiento (incluyendo Estandarización del motor de procesamiento, automatización del escalamiento de clusters, etc.)
  • Depósito de datos (incluyendo Cumplimiento con la solicitud de acceso del sujeto, Control de versiones de modelos de ML basados en SQL)

A continuación se muestran ejemplos adicionales de los numerosos preceptos y procesos cubiertos en relación con las etapas de gobernanza de pipeline de Machine Learning e IA correspondientes.

  • Definición del problema (incluyendo Evaluación del riesgo de adopción, Asignación de presupuestos de proyectos)
  • Identificación de datos (incluyendo el Cumplimiento de las regulaciones de datos organizacionales, Análisis de la sensibilidad de los datos, etc.)
  • Extracción de datos (incluyendo Política de extracción de datos, Acceso automatizado a datos, etc.)
  • Análisis de datos exploratorio (EDA) (incluyendo Notificación de discrepancia de datos, Registro de estadísticas de resumen, etc.)
  • Validación de datos (incluyendo Umbral de deriva de huella digital estadístico, Automatización de la lógica de validación de datos, etc.)
  • Preparación de datos (incluyendo Guías de ingeniería de funciones, Automatización de pruebas de unidad de la lógica de preparación de datos, etc.)
  • Entrenamiento de modelos (incluyendo Criterios de selección de algoritmos, Registro de métricas de entrenamiento, etc.)
  • Pruebas de modelos (incluyendo Umbral de aprobación de modelos, Automatización de pruebas de modelos, etc.)
  • Despliegue de modelos (incluyendo Reglas de intercambio de versiones de modelos, Evaluación de dependencias de ejecución de modelos, etc.)
  • Monitoreo de modelos (incluyendo Notificación de degradación de desempeño del modelo, Revisión del desempeño del modelo, etc.)
  • Reentrenamiento de modelos (Disparadores de reentrenamiento de modelos y Registro de los metadatos de reentrenamiento de modelos)

También se mapean los roles relevantes a las etapas de gobernanza individuales. Para quienes estén también interesados en completar los cursos de IA y Machine Learning, se proporciona un mapeo de los patrones de esos cursos a las etapas de gobernanza para fines de consulta.

Tomar el Curso en un Taller

Este curso se puede tomar como parte de los talleres guiados e impartidos por Instructores Certificados de Arcitura. Estos talleres pueden estar abiertos para registrarse públicamente o pueden ser impartidos de manera privada para una organización en particular. Los Instructores Certificados pueden impartir los talleres en persona en una localidad específica o virtualmente utilizando un sistema remoto habilitado para video, como puede ser WebEx.

Visite la página del Calendario de Talleres para consultar el calendario actual de talleres públicos.

Visite la página de Capacitación Privada para obtener más información sobre las opciones de impartición de talleres privados que ofrece Arcitura en todo el mundo.

Tomar el Curso usando un Kit de Estudio Electrónico

Este curso se puede tomar como parte de los talleres guiados e impartidos por Instructores Certificados de Arcitura. Estos talleres pueden estar abiertos para registrarse públicamente o pueden ser impartidos de manera privada para una organización en particular. Los Instructores Certificados pueden impartir los talleres en persona en una localidad específica o virtualmente utilizando un sistema remoto habilitado para video, como puede ser WebEx.

Visite la página del Calendario de Talleres para consultar el calendario actual de talleres públicos.

Visite la página de Capacitación Privada para obtener más información sobre las opciones de impartición de talleres privados que ofrece Arcitura en todo el mundo.

Tomar el Curso usando un Kit de Estudio Electrónico

Este curso puede ser completado por medio del autoestudio al adquirir una suscripción para un kit de Estudio Electrónico, la cual incluye lecciones en video en línea, así como acceso en línea y offline a los materiales electrónicos del curso y a materiales y recursos adicionales diseñados para el autoestudio y la preparación de exámenes.

Visite la página de Kits de Estudio Electrónico para obtener más información sobre los kits de estudio electrónico.

Visite la tienda en línea de Arcitura para obtener información sobre compras.

Tomar el Curso usando un Kit de Estudio Impreso

Este curso puede ser completado por medio del autoestudio al adquirir un kit de estudio impreso, el cual incluye los materiales del curso a todo color, así como materiales y recursos adicionales diseñados específicamente para el autoestudio y la preparación de exámenes.

Visite la página de Kits de Estudio Impresos para obtener más información sobre los kits de estudio impresos a todo color.

Visite la tienda en línea de Arcitura para obtener información sobre compras.

Certificaciones

Este curso es uno de los tres cursos utilizados para prepararse para el Examen DG90.01. Se requiere una calificación aprobatoria en este examen para obtener la certificación de Especialista en Gobernanza de Ciencia de Datos.