El Diplomado en Data Quality, Catalog y Trazabilidad proporciona una formación especializada en la gestión de datos de alta calidad, el diseño de catálogos de datos eficientes y la implementación de sistemas de trazabilidad. Se centra en la aplicación de metodologías y herramientas para asegurar la integridad, consistencia y confiabilidad de los datos en organizaciones. Se abordan temas como la limpieza y transformación de datos, el diseño de modelos de datos, la creación y gestión de catálogos de datos, y el establecimiento de sistemas de trazabilidad para el seguimiento de datos desde su origen hasta su uso final.
El diplomado incluye un enfoque práctico en el uso de herramientas y tecnologías específicas para la calidad de datos, el catalogación y la trazabilidad, así como la aplicación de estándares y mejores prácticas de la industria. Los participantes adquirirán habilidades para analizar datos, identificar problemas de calidad, implementar soluciones y asegurar el cumplimiento de los requisitos regulatorios. Esta formación prepara a profesionales para roles como analistas de datos, gestores de calidad de datos, arquitectos de datos y especialistas en trazabilidad, impulsando la eficiencia y la toma de decisiones basada en datos.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): calidad de datos, catálogo de datos, trazabilidad, limpieza de datos, transformación de datos, modelos de datos, gestión de datos, análisis de datos, integridad de datos.
1.550 €
Aprenderás a integrar todo el proceso de desarrollo de producto desde la concepción del modelo hasta su validación final, aplicando metodologías centradas en el usuario. Desarrollarás competencias en diseño paramétrico, ergonomía, simulación, materiales sostenibles, visualización 3D y gestión de manufactura, garantizando soluciones eficientes, seguras y alineadas con los estándares industriales actuales.
4. Data Quality, Catalogación y Trazabilidad: Fundamentos y Desarrollo Profesional
5. Data Quality, Catalogación y Trazabilidad: Un Viaje de Datos desde la Calidad hasta la Trazabilidad
Aprenderás a integrar todo el proceso de desarrollo de producto desde la concepción del modelo hasta su validación final, aplicando metodologías centradas en el usuario. Desarrollarás competencias en diseño paramétrico, ergonomía, simulación, materiales sostenibles, visualización 3D y gestión de manufactura, garantizando soluciones eficientes, seguras y alineadas con los estándares industriales actuales.
Requisitos recomendados: Conocimientos básicos de la industria naval y/o experiencia en el manejo de datos. Se valoran conocimientos en gestión de bases de datos y/o sistemas de información geográfica.
1.1 Definición de Data Quality, Catalogación y Trazabilidad
1.2 Importancia de la Calidad de Datos en las Organizaciones
1.3 Principios Fundamentales de la Catalogación de Datos
1.4 Conceptos Clave de la Trazabilidad de Datos
1.5 Ciclo de Vida de los Datos: Desde la Creación hasta el Archivo
1.6 Estándares y Regulaciones en Data Quality
1.7 Roles y Responsabilidades en la Gestión de Datos
1.8 Herramientas y Tecnologías para Data Quality, Catalogación y Trazabilidad
1.9 Beneficios de una Gestión Efectiva de Datos
1.10 Introducción a la Gobernanza de Datos
2.2 Estrategias de calidad de datos: planificacion y diseño
2.2 Catalogación de datos: métodos y mejores prácticas
2.3 Trazabilidad de datos: implementación y control
2.4 Data quality: definición de métricas y KPIs
2.5 Catalogación: herramientas y plataformas
2.6 Trazabilidad: casos de uso y ejemplos prácticos
2.7 Calidad de datos: estrategias de limpieza y validación
2.8 Catalogación de datos: gobierno y gestión
2.9 Trazabilidad: aseguramiento de la conformidad regulatoria
2.20 Data quality: análisis de causa raíz y resolución de problemas
3.3 Modelado Avanzado de la Calidad de Datos
3.2 Técnicas de Catalogación y Metadatos en Profundidad
3.3 Trazabilidad Integral de Datos: Implementación y Gestión
3.4 Gobernanza de Datos: Estrategias Avanzadas
3.5 Automatización de la Calidad de Datos: Herramientas y Métodos
3.6 Data Quality: Análisis Predictivo y Machine Learning
3.7 Catalogación de Datos: Optimización para la Recuperación
3.8 Trazabilidad: Integración con Sistemas Complejos
3.9 Estrategias de Mejora Continua en la Calidad de Datos
3.30 Implementación de un Sistema Integral de Calidad de Datos
4.4 Introducción a Data Quality, Catalogación y Trazabilidad: Conceptos Clave
4.2 El Ciclo de Vida de los Datos: Desde la Recolección hasta el Análisis
4.3 Principios Fundamentales de Data Quality: Dimensiones y Métricas
4.4 Catalogación de Datos: Metadatos, Gobernanza y Organización
4.5 Trazabilidad de Datos: Origen, Transformaciones y Linaje
4.6 Herramientas y Tecnologías para Data Quality, Catalogación y Trazabilidad
4.7 El Rol del Profesional en Data Quality: Habilidades y Competencias
4.8 Estrategias para el Desarrollo Profesional en Data Quality
4.9 Casos de Estudio: Mejores Prácticas y Desafíos Comunes
4.40 Ética y Responsabilidad en el Manejo de Datos
5.5 Fundamentos de la Calidad de Datos: Definiciones y Conceptos Clave
5.5 La Importancia de la Catalogación de Datos: Organización y Descubrimiento
5.3 Trazabilidad de Datos: Seguimiento del Ciclo de Vida de la Información
5.4 Evaluación y Mejora de la Calidad: Métricas y KPIs
5.5 Limpieza y Transformación de Datos: Técnicas y Herramientas
5.6 Catalogación de Datos: Creación de Metadatos y Repositorios
5.7 Implementación de Trazabilidad: Diseño e Integración de Sistemas
5.8 Monitoreo y Gestión de la Calidad de Datos: Gobernanza y Auditoría
5.9 Del Dato Limpio a la Trazabilidad: Casos de Estudio y Ejemplos Prácticos
5.50 El Futuro de la Calidad, Catalogación y Trazabilidad: Tendencias y Desafíos
6.6 Fundamentos de la calidad de datos: definición y conceptos clave
6.2 Principios de catalogación de datos: organización y gestión
6.3 Trazabilidad de datos: seguimiento del ciclo de vida de los datos
6.4 Herramientas y tecnologías para el análisis de datos
6.5 Implementación de la calidad de datos: estrategias y mejores prácticas
6.6 Desarrollo de un programa de catalogación de datos efectivo
6.7 Gestión de la trazabilidad de datos: monitoreo y control
6.8 Integración de la calidad, catalogación y trazabilidad: un enfoque holístico
6.9 Análisis de datos: identificación de problemas y oportunidades
6.60 Evaluación y mejora continua de la calidad de los datos: KPIs y métricas
7.7 Identificación y Evaluación de la Calidad de Datos Inicial
7.2 Estrategias de Catalogación de Datos: Organización y Estructura
7.3 Técnicas de Trazabilidad de Datos: Seguimiento del Origen y Transformación
7.4 Implementación de Controles de Calidad: Validación y Verificación
7.7 Gestión de Metadatos: Descripción y Contexto de los Datos
7.6 Integración de la Calidad, Catalogación y Trazabilidad en el Flujo de Datos
7.7 Herramientas y Tecnologías para la Gestión de Datos
7.8 Análisis y Resolución de Problemas de Calidad de Datos
7.9 Gobernanza de Datos: Políticas y Procedimientos
7.70 Casos de Estudio: Aplicaciones Prácticas y Resultados
Director Académico del DSD — SEIUM Design & Industrial Design Institute
Profesor de Diseño Industrial, Diseño de Vehículos, Transportation Design, UX/HMI, Color & Trim, Iluminación y Desarrollo de Producto
El Prof. Luca Benedetti, de nacionalidad italiana, es Director Académico del DSD — SEIUM Design & Industrial Design Institute y responsable de diseño industrial, de producto y vehículos, experiencia de usuario, interacción persona-máquina, interfaces HMI, Color & Trim y prototipado.
Director Académico del SRA — SEIUM Robotics & Autonomous Systems Institute
Profesor de Robótica, Automatización Inteligente, Sistemas Autónomos, Percepción Artificial, Control Avanzado y Mecatrónica.
El Prof. Kenji Takahashi, de nacionalidad japonesa, es Director Académico del SRA — SEIUM Robotics & Autonomous Systems Institute y responsable de robótica industrial, robots móviles, mecatrónica, control avanzado, percepción artificial, navegación e inteligencia embebida y autónoma.
Directora Académica del DAIS — SEIUM Data, Artificial Intelligence & Simulation Institute
Profesora de Inteligencia Artificial, Ciencia de Datos, Ingeniería de Datos, MLOps, Simulación, Gemelos Digitales y Computación Científica
La Dra. Lucía Hernández Vega, de nacionalidad española, es Directora Académica del DAIS — SEIUM Data, Artificial Intelligence & Simulation Institute y responsable de inteligencia artificial, ciencia e ingeniería de datos, visión artificial, IA generativa, MLOps y gemelos digitales.
Director Académico del EET — SEIUM Electronics & Embedded Technologies Institute
Profesor de Electrónica, Sistemas Embebidos, Telecomunicaciones, Diseño de Hardware, FPGA, IoT y Sistemas de Tiempo Real
El Dr. Kevin O’Connor, de nacionalidad irlandesa, es Director Académico del EET — SEIUM Electronics & Embedded Technologies Institute y responsable de electrónica, sistemas embebidos, telecomunicaciones, diseño de circuitos, microcontroladores, FPGA, IoT y desarrollo de hardware electrónico.
Director Académico del SNO — SEIUM Naval & Offshore Institute
Profesor de Arquitectura Naval, Ingeniería Marítima, Sistemas de Propulsión, Construcción Naval e Ingeniería Offshore
El Dr. Javier Ferrer Salvatierra, de nacionalidad española, es Director Académico del SNO — SEIUM Naval & Offshore Institute y responsable de arquitectura naval, ingeniería marítima, construcción, propulsión, sistemas auxiliares, ingeniería offshore, seguridad y descarbonización marítima.
Directora Académica del RSC — SEIUM Rail & Smart Cities Institute
Profesora de Ingeniería Ferroviaria, Señalización, Movilidad Urbana, Infraestructuras Inteligentes y Sistemas de Transporte
La Dra. Isabel Martín Robles, de nacionalidad española, es Directora Académica del RSC — SEIUM Rail & Smart Cities Institute y profesora responsable de las áreas de ingeniería ferroviaria, señalización, sistemas de control del tráfico, movilidad urbana, transporte inteligente, infraestructuras conectadas y planificación de ciudades inteligentes.
Director Académico del SEN — SEIUM Energy & Networks Institute
Profesor de Sistemas Eléctricos de Potencia, Smart Grids, Energías Renovables, Almacenamiento y Digitalización de Redes
El Dr. Carlos Navarro Sanz, de nacionalidad española, es Director Académico del SEN — SEIUM Energy & Networks Institute y responsable de sistemas eléctricos, redes inteligentes, renovables, almacenamiento, operación, protecciones, subestaciones, digitalización y planificación energética.
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