El Diplomado en Compliance de Datos y Auditoría de Modelos Predictivos explora la aplicación de marcos regulatorios y técnicos para el manejo ético y legal de datos, integrando el análisis de modelos predictivos y inteligencia artificial (IA). Se enfoca en la implementación de estrategias para la gestión de riesgos, la protección de la privacidad de datos y la auditoría de algoritmos, garantizando el cumplimiento normativo en sectores como finanzas, salud y marketing. Incluye el estudio de normativas internacionales (como GDPR), técnicas de anonimización y herramientas para la monitorización continua de modelos, esenciales para la toma de decisiones basada en datos.
El programa proporciona conocimientos prácticos en seguridad de datos, ética de la IA y auditoría de modelos, preparándote para roles profesionales en compliance officer, analistas de riesgos, auditores de IA y especialistas en privacidad de datos. Se asegura la comprensión de la gobernanza de datos y la ciberseguridad, claves para la gestión responsable de información en un entorno digital en constante evolución.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): Compliance, protección de datos, modelos predictivos, auditoría de algoritmos, privacidad de datos, GDPR, IA, ética de la IA.
425 €
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. El Arte del Compliance de Datos: Auditoría y el Futuro de los Modelos Predictivos
5. Análisis Profundo de la Gobernanza de Datos y Auditoría Predictiva: Implementación Estratégica
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.
1. Auditoría y Cumplimiento de Modelos Predictivos: Introducción y Marco General
1.1 Conceptos Clave en Auditoría de Modelos Predictivos.
1.2 Fundamentos del Cumplimiento Normativo en el Contexto de Datos.
1.3 El Ciclo de Vida de un Modelo Predictivo: Fases y Puntos de Control.
1.4 Identificación y Evaluación de Riesgos en Modelos.
1.5 Principios de Gobernanza de Datos y su Impacto en la Auditoría.
1.6 Marco Regulatorio: Leyes y Normativas Relevantes (Ej. GDPR, CCPA).
1.7 Ética en la Inteligencia Artificial y Modelos Predictivos.
1.8 Herramientas y Técnicas de Auditoría de Modelos.
1.9 Documentación y Reportes de Auditoría: Estándares y Mejores Prácticas.
1.10 Casos de Estudio: Ejemplos de Auditorías Exitosas y Fallidas.
2.2 Fundamentos del Compliance: Marco Regulatorio y Ético.
2.2 Introducción a la Auditoría Predictiva: Conceptos Clave y Beneficios.
2.3 El Ciclo de Vida de los Modelos Predictivos: Diseño, Desarrollo y Validación.
2.4 Riesgos en Modelos Predictivos: Sesgos, Precisión y Transparencia.
2.5 Herramientas y Técnicas de Auditoría: Introducción.
2.6 Ética en la Inteligencia Artificial y Modelos Predictivos.
2.7 Casos de Estudio: Ejemplos Prácticos de Compliance y Auditoría.
2.8 Marco Regulatorio en Auditoría de Modelos Predictivos
2.9 Ciberseguridad y Protección de Datos en la Auditoría Predictiva.
2.20 Tendencias Futuras en Compliance y Auditoría de Modelos Predictivos.
3.3 Fundamentos de la Auditoría y el Compliance de Modelos Predictivos
3.2 Marco legal y regulatorio del Compliance de Datos
3.3 Ética y sesgos en modelos predictivos
3.4 Tipos de modelos predictivos y sus riesgos
3.5 Herramientas y técnicas de auditoría de modelos
3.6 Diseño de un programa de Compliance para modelos predictivos
3.7 Gobernanza de datos y gestión de riesgos
3.8 Implementación de controles y monitoreo
3.9 Informes de auditoría y recomendaciones
3.30 Casos de estudio y ejemplos prácticos
4.4 Introducción al Compliance de Datos: Marco Regulatorio y Principios Clave
4.2 Auditoría de Modelos Predictivos: Metodología y Enfoques
4.3 Gobernanza de Datos: Establecimiento de Estándares y Políticas
4.4 Evaluación de Riesgos en Modelos Predictivos
4.5 Técnicas de Auditoría: Análisis de Datos y Validación de Modelos
4.6 Herramientas y Tecnologías para la Auditoría de Datos
4.7 Ética y Sesgos en la Inteligencia Artificial: Impacto en la Auditoría
4.8 Cumplimiento Normativo: GDPR, CCPA y otras regulaciones
4.9 Informes de Auditoría: Comunicación de Resultados y Recomendaciones
4.40 El Futuro de la Auditoría Predictiva: Tendencias y Desafíos
5.5 Principios de la Gobernanza de Datos y su Importancia
5.5 Marco Regulatorio y Estándares en Auditoría Predictiva
5.3 Diseño y Implementación de Políticas de Datos
5.4 Técnicas de Auditoría para Modelos Predictivos
5.5 Evaluación de Riesgos y Mitigación en la Gobernanza de Datos
5.6 Análisis del Ciclo de Vida de los Datos y su Impacto
5.7 Herramientas y Tecnologías para la Auditoría Predictiva
5.8 Estudios de Caso: Implementación y Desafíos en la Práctica
5.9 Integración de la Gobernanza de Datos en la Estrategia Empresarial
5.50 Tendencias Futuras y el Rol del Auditor en Modelos Predictivos
6.6 Fundamentos del Compliance de Datos: Introducción y Principios Clave
6.2 Auditoría de Modelos Predictivos: Metodología y Enfoques
6.3 Marco Regulatorio y Legal: GDPR, CCPA y Normativas Relevantes
6.4 Gobernanza de Datos: Estructura y Roles en la Auditoría
6.5 Evaluación de Riesgos en Modelos Predictivos: Identificación y Mitigación
6.6 Técnicas de Auditoría: Revisión de Código, Datos y Modelos
6.7 Herramientas y Tecnologías para la Auditoría de Datos
6.8 Implementación de Controles de Compliance: Estrategias y Mejores Prácticas
6.9 Análisis de Casos Prácticos: Auditorías Reales y Lecciones Aprendidas
6.60 El Futuro del Compliance y la Auditoría Predictiva: Tendencias y Desafíos
7.7 Fundamentos de la Gobernanza de Datos: Principios y Marcos Regulatorios
7.2 Auditoría Predictiva: Metodologías y Técnicas de Evaluación
7.3 Diseño e Implementación de Políticas de Gobernanza de Datos
7.4 Proceso de Auditoría Predictiva: Planificación y Ejecución
7.7 Calidad de Datos: Evaluación y Mejora para Modelos Predictivos
7.6 Riesgos en Modelos Predictivos: Identificación y Mitigación
7.7 Herramientas y Tecnologías para la Gobernanza de Datos
7.8 Reportes y Comunicación de Hallazgos en Auditorías Predictivas
7.9 Marco Legal y Cumplimiento Normativo Aplicable
7.70 Caso de Estudio: Implementación de la Gobernanza y Auditoría en un Modelo Específico
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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