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La Guía de estudio de los fundamentos de la ciencia de datos es una guía de referencia diseñada para ayudar a las personas a adquirir un conocimiento básico de la ciencia de datos para prepararse para obtener el certificado de Fundamentos de la ciencia de datos de ISACA®, uno de los componentes del programa de certificación ISACA Information Technology Certified Associate™.
La ciencia de datos, considerada una nueva rama de la ciencia, es un cruce entre las disciplinas de estadística, ciencias informáticas y empresariales. La ciencia de datos aborda las necesidades de las empresas de explotar la recopilación masiva de datos para obtener mejores ventas, optimizar las operaciones y mejorar el servicio al cliente, aumentando de esta forma el valor organizativo y aliviando la frustración del cliente con tareas cotidianas.
El principal objetivo es posibilitar el inventario de activos digitalmente a través de la recopilación de datos. La ciencia de datos emplea la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para analizar datos sin depurar para establecer relaciones y aportar contexto. Por ejemplo, aplicaciones como LinkedIn o Facebook usan herramientas de ciencia de datos para sugerir nuevas conexiones o amigos automáticamente, basándose en los contactos e interacciones actuales de los usuarios.
La recopilación masiva de datos implica nuevos retos a la hora de entender qué valor pueden tener los datos, a quién pueden serles útil, dónde se pueden usar y almacenar y con qué propósito y cómo se puede gestionar éticamente para todos los implicados. Esta guía explorará estas cuestiones y ofrecerá consejos, incluidos aspectos destacados relevantes para cada una de las disciplinas que la componen y para la integración de las tres para crear lo que hoy se conoce como ciencia de datos.
Los temas en esta guía se presentan a un nivel básico e incluyen terminología, conceptos, ejemplos, prácticas generales y explicaciones básicas de las redes y su infraestructura. La Guía de estudio de fundamentos de ciencia de datos ofrece al profesional empresarial o de TI conocimientos en las siguientes áreas principales de contenido:
- Conceptos y visión general de la ciencia de datos
- Gestión de datos
- Proceso de ciencia de datos
Cada capítulo contiene lo siguiente:
- Objetivos de aprendizaje: conocimientos que los estudiantes deberían entender despues de leer el capítulo
- Secciones: contenido de los conocimientos
- Evaluación de conocimientos: cuestionario sobre el conocimiento adquirido en el capítulo