IA para la Investigación: Menos horas buscando, más tiempo analizando.
SPRI - Enpresa Digitala
Transforma tu investigación con IA. Este taller es una experiencia 100% práctica, diseñada para economistas, analistas y profesionales que necesitan navegar eficientemente por el vasto océano de información actual. A lo largo de la sesión, los participantes descubrirán y aplicarán un conjunto de herramientas de inteligencia artificial para revolucionar su proceso de búsqueda, análisis y síntesis de datos económicos. Dejaremos atrás la búsqueda manual interminable y la sobrecarga de información. Aprenderás a construir un flujo de trabajo inteligente donde la IA se convierte en tu asistente de investigación personal, capaz de encontrar las fuentes más relevantes, compararlas y extraer las conclusiones clave en una fracción del tiempo. Al finalizar este taller, serás capaz de: Optimizar la búsqueda de fuentes: Utilizar plataformas de IA para encontrar rápidamente informes, estudios académicos y datos de mercado con precisión. Construir bases de conocimiento personalizadas: Crear y "conversar" con tus propios repositorios de documentos para obtener respuestas basadas exclusivamente en tus fuentes. Agilizar la síntesis de información: Extraer, comparar y resumir los puntos clave de múltiples informes complejos de forma automática. Establecer un flujo de trabajo eficiente: Diseñar un proceso sistemático que te lleve de una pregunta de investigación a un borrador de informe en tiempo récord.
Información básica
Tipo de curso: Curso
Ubicación: Parke Teknologikoa – Abantoko Campusa - Serantes bidea 48500 Abanto
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