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Sensibilización & entendimiento

Women4Cyber Euskadi: "Cyber e IA – Need to Work Together"

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SPRI - Enpresa Digitala

Women4Cyber fue creado por la “European Cybersecurity Organisation” (ECSO)  en el 2018 para potenciar la participación de las mujeres en el ámbito de la Ciberseguridad, creándose en el 2022 el Women4Cyber Spain y habiendo celebrado ese mismo año en Bilbao la reunión europea del Women4Cyber Council. Women4Cyber trabaja para conectar e inspirar a las mujeres en el apasionante mundo de la ciberseguridad, con el objetivo de construir un entorno digital más seguro, innovador y diverso. Busca impulsar el talento femenino, creando oportunidades para las futuras profesionales en este campo, a través de iniciativas como los CybHerTalks, W4C Startup School o el Programa de Mentoring entre otras muchas. En este contexto se enmarca la celebración de esta 2ª edición del “Encuentro Women4Cyber Euskadi” en la que hablaremos de la Inteligencia Artificial y su doble relación con la Ciberseguridad, así como de la necesidad de la colaboración entre todas las personas para darl respuesta a las necesidades de Ciberseguridad y generar un ecosistema compartido. Todo esto en un ambiente distendido, dinámico y participativo.

Women4Cyber Euskadi: "Cyber e IA – Need to Work Together"

Información básica

Tipo de curso: Curso

Ubicación: Yimby (Ercilla, 24 – 1º, 48011 Bilbao)

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

No definido

Fases del ciclo de vida de un proyecto de IA en las que capacita el producto formativo

No definido

Áreas de conocimiento tecnológicas relacionadas con la IA en las que capacita el producto formativo

1. Inteligencia Artificial

Nada

2. Datos

Nada

3. Conectividad y sistemas ciberfísicos

Nada

4. Automatización y robótica inteligentes

Nada

5. Infraestructuras y computación

Nada

Áreas de conocimiento NO tecnológicas relacionadas con la IA en las que capacita el producto formativo

Áreas no relacionadas

No definido

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

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