POR QUÉ DATA SCIENCE PARA AUDITORES INTERNOS

Cada vez más el auditor interno va a ser un profesional dedicado a analizar e interpretar grandes bases de datos. 
El objetivo general de esta formación es capacitar a los auditores internos en que es la ciencia de los datos y en particular machine learning y sus posibilidades aplicadas.

En particular se persigue:

• Aumentar el conocimiento general en machine learning.
• Dar a conocer el amplio espectro de tipos, técnicas y algoritmos disponibles dentro de machine learning.
• Identificar cómo medir el éxito y dar a conocer buenas prácticas.
• Identificar riesgos en la implementación de este tipo de técnicas y medidas correctoras.

METODOLOGÍA

Cada sesión se desarrolla en torno a la introducción de conceptos, la discusión y ejemplos de negocio.

• Los alumnos pueden matricularse por bloques que equivalen a 8 horas de formación

• Cada bloque incluye dos sesiones presenciales de 4 +4 horas de duración, y cada sesión se desarrolla en torno a la introducción de conceptos, la discusión y ejemplos de negocio.

• Los bloques de aprendizaje se pueden realizar de forma secuencial (16, 24, 32, 40 horas) o individual (8 horas), siempre y cuando el asistente tenga los fundamentos del bloque previo.

• Cada sesión dura 4 horas, de 9:30 a 14:00 con un descanso de 30 minutos. Las sesiones son presenciales y el aforo está limitado a un máximo de 12 asistentes. Tendrán preferencia las inscripciones al itinerario completo.

ITINERARIO COMPLETO (Bloques 1 + 2 + 3 + 4 + 5)
Incluye todos los bloques de conocimiento.

ITINERARIO TIPOS DE APRENDIZAJE  Y USO (Bloques + 2 + 3 + 4 + 5)
Centrado en los tipos de aprendizaje que puede extenderse opcionalmente con los bloques de Redes Neuronales y Uso de Data Science. Presupone conocimientos previos en matemáticas y ciencia de los datos.

ITINERARIO TIPOS DE APRENDIZAJE (Bloques 2 + 3 + 4)
Centrado en los tipos de aprendizaje y redes neuronales. Presupone conocimientos previos en matemáticas y ciencia de los datos.

ITINERARIO REDES NEURONALES (Bloques 4 + 5)
Centrado en Redes Neuronales que puede extenderse opcionalmente con Uso de Data Science. Presupone conocimientos previos en matemáticas, ciencia de los datos y tipos de aprendizaje en machine learning.

DESTINATARIOS

Esta formación está dirigida principalmente a profesionales no técnicos que quieren conocer el mundo de la ciencia de los datos, en qué consiste y cómo afecta a la propia organización.

Progresivamente se introducen conceptos de matemáticas, estadística e informática necesarios en esta disciplina. El enfoque principal es la discusión de negocio. Sólo la última sesión se empieza a entrar en detalles técnicos (con R).

PONENTE
Josep Curto
Científico de Datos, Investigador y Profesor. Fundador y CEO de Delfos Research.

TARIFA* ITINERARIO COMPLETO (5 BLOQUES):
3.100 € · SOCIO: 2.640 € · SOCIO CORPORATIVO: 2.160 €
*(21% IVA no incluido)