Diplomado Ciudades Inteligentes, una realidad gestionada desde los datos
ContenidoDiplomado Ciudades inteligentes, una realidad gestionada desde los datos.
Título: La Escuela Colombiana de Ingeniería otorga certificado de asistencia
Duración 120 horas + 24 horas si se elige el examen de preparación CDMP DAMA.
Modalidad remota
Jornada nocturna
Educación Continuada: programas abiertos y empresariales de educación no formal que optimizan el desempeño profesional.
Ciudades inteligentes y sostenibles, una realidad gestionada desde los datos
PRESENTACIÓN.
Las ciudades han tenido un gran crecimiento en estos últimos años y se estima que llegará más población a vivir en ellas, ¿Cómo se podrá lograr una ciudad inteligente? ¿Qué utilizan los organismos para mantener y mejorar la calidad de vida de los ciudadanos? Una manera de contestarlo es a través del uso de datos.
“CIUDADES INTELIGENTES: oportunidades para generar soluciones sostenibles”.
Cintel.
Los datos son estos activos que se tienen presentes en el día a día y permiten tomar decisiones, crear estrategias y planes activos para los componentes de las ciudades.
Este curso está diseñado para comprender y crear una estrategia que permita utilizar los datos en planes de gobierno, está orientado al desarrollo de ciudades inteligentes y nuevos territorios.
Por qué estudiar con nosotros:
Reflexionar con una visión global sobre la gestión de datos, sus componentes y alcance en las ciudades inteligentes.
Identificar herramientas para obtener el mayor valor de los datos, causar impacto en la calidad de vida de las comunidades y favorecer el desarrollo sostenible en ciudades inteligentes.
Metodología:
Se partirá de la presentación de los conceptos en estrategia de datos y alineamiento estratégico por parte de los docentes.
Además de la exposición magistral, el curso se desarrolla con un enfoque de taller. Los participantes identifican y definen un proyecto específico como base para desarrollar, a lo largo del curso. Los conocimientos se adquieren de una manera vivencial guiada por los docentes. Se utilizan plantillas, formatos y ejemplos, entre otros recursos, para permanecer en un ambiente práctico y de aplicación dentro de la naturaleza propia del proyecto seleccionado.
Deberes del participante:
Contar con conexión a internet de banda ancha.
Disponer de audífonos (diadema o manos libres) para aislar el ruido externo.
Verificar que el equipo de cómputo no haya sido bloqueado para conexiones a herramientas de Microsoft.
En caso de ser miembro de Microsoft Teams con otra cuenta, cerrar las sesiones que la involucren e ingresar con un navegador libre de caché.
Conectarse a las sesiones de clase con mínimo 10 minutos de antelación para verificar la conexión.
Disponer de materiales para tomar apuntes.
Certificación:
La Universidad Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito otorgará el certificado de asistencia a quienes participen activa y cumplidamente como mínimo en el 90 % de las sesiones programadas.
Perfil del aspirante:
Este curso está dirigido a los ejecutivos de las organizaciones privadas y gubernamentales interesados en mejorar la de vida de las comunidades con la toma de decisiones en ciudades inteligentes a partir de los datos.
Directores de analítica de datos, directores de oficinas de datos profesionales en ciencia de datos orientados particularmente a la toma de decisiones en ciudades inteligentes e interesados en aprender sobre ciudades inteligentes y la obtención del mayor valor de los datos en las mismas.
Contenido temático:
Módulo I. Datos al servicio de la organización
Introducción.
Homologación de conceptos.
Componentes de la estrategia de datos.
Análisis de la composición estratégica versus conocimiento de los datos.
Diseño de la estrategia de datos.
Soporte de la estrategia de datos.
Trazabilidad de los datos.
Requerimientos de la estrategia de gobierno, calidad, seguridad, privacidad y administración de datos.
Implementación de la estrategia de datos.
Monitoreo de la estrategia de datos
Mapa de ruta
Módulo II. Gobierno de datos: de la teoría a la práctica
Gobernanza y gestión de datos.
Requerimientos para adoptar las prácticas de gobernanza y gestión.
Modelo operativo del DAMA (arquitectura, diseño y modelado de datos, almacenamiento y operaciones de datos, seguridad de datos, integración e interoperabilidad de datos, gestión de documentos y contenidos, datos maestros y referencias, data warehousing y business intelligence, gestión de metadatos, calidad de datos.
Aplicación del gobierno y gestión de datos.
Módulo III. Estrategia de calidad de datos
Conceptos para revisar: datos, tipos de datos, gestión de datos, estrategia de datos, gobierno de datos, administración de datos, ciclo de gestión de calidad de datos, cultura organizacional versus calidad de datos.
Revisión del análisis estratégico de la organización.
Verificación de las necesidades del negocio versus calidad de datos.
Atributos, métricas y reglas de negocio de calidad de datos.
Gobierno y procesos, roles y responsabilidades particulares en calidad de datos.
Mejoramiento de la calidad de datos.
Implementación para monitorear la calidad de los datos y mapa de ruta.
Módulo IV. Estrategia de seguridad y privacidad de los datos
Homologación de conceptos
Planeación de la estrategia de calidad de datos.
Análisis del estado de la calidad de los datos: riesgos, perfilamiento y diagnóstico.
Mejoramiento de de la calidad de datos: limpieza y mejora incremental.
Estrategia de seguridad y privacidad de los datos.
Módulo V. Ciudades inteligentes basadas en datos
Revisión de conceptos básicos: datos, información y conocimiento.
Introducción a las ciudades inteligentes.
Componentes: social, ambiental, económico, gobierno e infraestructura urbana.
Gestión de datos: introducción, marcos de referencia, áreas de conocimiento.
Gestión de datos y ciudades inteligentes: estrategia de datos, diseño y modelado, gestión de arquitectura (fuentes internas, externas y datos abiertos), calidad de datos, seguridad y privacidad.
Módulo VI. Curso optativo para el examen de preparación CDMP DAMA
Introducción.
Gobierno de datos.
Arquitectura de datos.
Modelo y diseño de datos.
Almacenamiento y operación de datos.
Seguridad de datos.
Integración e interoperabilidad de datos.
Gestión de documentos y contenido.
Datos maestros y de referencia.
Data Warehousing y Business Intelligence (BI).
Gestión de metadatos.
Calidad de datos.
Objetivos alcanzables:
General:
Identificar las características de las ciudades inteligentes, proponer y establecer el uso de los datos en las ciudades para mejorar la calidad de vida de sus participantes.
Entender la relación y los beneficios entre ciudades inteligentes y gestión de datos.
Identificar los indicadores de sostenibilidad de ciudades inteligentes impactados positivamente con la gestión de datos.
Reconocer la cultura, el medioambiente, la infraestructura urbana, las tecnologías de la información, la economía del conocimiento y las personas como principales facilitadores de la gestión de datos en las ciudades inteligentes.