Ciberseguridad en la empresa: de las amenazas al gobierno de la seguridad
SPRI - Enpresa Digitala
Esta jornada está pensada para ayudar a entender por qué la ciberseguridad es hoy una preocupación real para cualquier empresa y qué implica gestionarla de forma organizada y responsable. Durante la sesión se explicará a qué tipos de problemas se enfrentan las empresas en el ámbito digital (fraudes, paradas de servicio, pérdida de información, sanciones legales, etc.) y por qué no se trata solo de un tema informático, sino de una cuestión que afecta al negocio, a la gestión y a la continuidad de la actividad. Se abordará cómo una empresa puede organizarse mejor para prevenir problemas, tomar decisiones con antelación y saber qué hacer cuando ocurre un incidente. Para ello, se explicará el papel de los distintos planes y normas internas que ayudan a establecer reglas claras, priorizar riesgos, reaccionar ante una crisis y asegurar que la empresa pueda seguir funcionando. También se ofrecerá una visión general de las obligaciones legales y requisitos externos que hoy afectan a muchas organizaciones, explicando su finalidad y el impacto que pueden tener en la empresa, sin entrar en detalles técnicos. Todo ello con un enfoque práctico, orientado a la toma de decisiones y a la gestión empresarial, y adecuado para personas sin conocimientos técnicos especializados.
Información básica
Tipo de curso: Curso
Ubicación: Hotel Arima (sala Magnolia Plus), P.º de Miramón, 162. 20014 Donostia
Modalidad: Híbrido
Formación reglada: NO
Número de plazas: 100 plazas
Tecnologías y áreas de conocimiento
Tecnologías de IA en las que capacita el producto formativo
Fases del ciclo de vida de un proyecto de IA en las que capacita el producto formativo
Áreas de conocimiento tecnológicas relacionadas con la IA en las que capacita el producto formativo
1. Inteligencia Artificial
2. Datos
3. Conectividad y sistemas ciberfísicos
4. Automatización y robótica inteligentes
5. Infraestructuras y computación
Áreas de conocimiento NO tecnológicas relacionadas con la IA en las que capacita el producto formativo
Áreas no relacionadas
Roles que se adecúan al contenido de este curso
En función de las áreas de conocimiento que has asignado a este producto formativo te mostramos los roles adecuados al contenido del mismo.
Curso óptimo para este rol
Data Analyst
Profesional con gran conocimiento del negocio que recopila, procesa y gestiona datos relevantes para la empresa, estando encargado de su análisis estadístico con el objetivo de extraer conclusiones que permitan la toma de decisiones y aportación de valor.
Conocimientos tecnológicos
Fases del proyecto
Entendimiento del negocio
Entendimiento de los datos
Curso óptimo para este rol
Data Architect
Profesional que se encarga de definir la estrategia de datos, incluyendo la implantación y gestión de las arquitecturas de inteligencia artificial (IA) creando una gestión integrada de sistemas para centralizar, proteger y mantener las fuentes de datos.
Conocimientos tecnológicos
Fases del proyecto
Despliegue de los modelos
Curso óptimo para este rol
Data Engineer
Profesional responsable de diseñar, construir, probar y mantener la arquitectura de datos y procesos.
Conocimientos tecnológicos
Fases del proyecto
Preparación de los datos
Curso óptimo para este rol
Data Governance
Profesional que garantiza la calidad y coherencia de los datos, asegurando que son adecuados para su uso en conformidad con las políticas de la compañía.
Conocimientos tecnológicos
Fases del proyecto
Preparación de los datos
Curso óptimo para este rol
Data Scientist
Profesional que desarrolla modelos (descriptivos, predictivos o prescriptivos) y herramientas de aprendizaje estadístico para el análisis de datos incluyendo algoritmos de aprendizaje automático y otras técnicas de IA.
Conocimientos tecnológicos
Fases del proyecto
Modelado
Evaluación de los resultados
Curso óptimo para este rol
Data Translator
Profesional que tiene conocimientos suficientes tanto en negocio, como técnicos para expresar las necesidades de la organización en un lenguaje que sea válido para que el científico/a de datos pueda realizar los modelos o algoritmos que cumplan los requisitos.
Conocimientos tecnológicos
Fases del proyecto
Entendimiento del negocio
Entendimiento de los datos