Especialización: Liderazgo Femenino STEM
En alianza con:
En BAC estamos comprometidos con el empoderamiento y desarrollo del liderazgo femenino, esto nos motiva y reafirma nuestro compromiso de ser un banco triple valor positivo, centrado en la vida de nuestros colaboradores.
Es por ello que en esta ocasión te invitamos a participar en la nueva Especialización Liderazgo Femenino STEM diseñado a la medida para colaboradoras de BAC. En este programa podrás desarrollar habilidades tecnológicas STEM, que permitirán a más mujeres avanzar en su desarrollo profesional y personal.
En esta Especialización aprenderás de los siguientes temas:
• Ciberseguridad.
• Fundamentos de computación en la nube.
• Fundamentos de ciencia de datos y estadística descriptiva e Inferencial.
• Introducción a la inteligencia de negocios y analítica de grandes datos (Big Data).
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* El programa es gratuito para colaboradoras de BAC Credomatic Costa Rica.
Líderes formando líderes
El programa será impartido por Lead University, universidad denegocios delpaís,creadahace más de 5 años porempresarios derenombreparael desarrollode líderes enelsectorempresarial.
Cuentan con un amplio conocimiento y experiencia en temas como ciberseguridad, computación en la nube, ciencia de datos y estadística descriptiva e Inferencial, Iinteligencia de negocios y analítica de grandes datos (Big Data), PowerBI, Inteligencia artificial empresarial y Machine learning. Además, cuentan con la experiencia en cuanto a las actividades de formación empresarial.
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Metodología de la Especialización
La especialización se impartirá de la siguiente manera:
Bienvenida e Introducción a la Especialización: 1 sesión virtual de 2 horas.
Se utilizará la metodología de aprendizaje experiencial, práctica y de alto impacto para que el participante traslade lo aprendido en sus actividades regulares.
A través de una metodología activa, vivencial y participativa, se generará un ciclo de aprendizaje que posibilita la aplicación de conceptos y herramientas en el accionar cotidiano. Promueve la participación mediante talleres, casos, discusiones, videos, diagnósticos, proyectos y planes de acción
Clases Virtuales: 29 sesiones en vivo de 2 horas cada una, 58 horas en total.
Recursos Virtuales: material virtual con diversas actividades (asignaciones, lecturas, entre otros) que implica 58 horas asincrónicas en total.
Cierre del programa: 1 sesión de 2 horas. Presentación final de los proyectos, entrega del plan estratégico y graduación.
Total: 116 horas académicas, de las cuales 58 horas son sincrónicas (29 sesiones virtuales, en vivo, de 2 horas cada una) y 58 horas asincrónicas (actividades que se pueden realizar en cualquier horario).
Sesiones sincrónicas: Clases virtuales, por Teams, los días miércoles y jueves de 4:30pm a 6:30pm.
Recursos virtuales: Actividades a realizarse en horario flexible por cuenta propia. El material para estas actividades estará disponible en la plataforma Moodle.
Sesiones opcionales de tutoría para consultas.
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Contenido de la especialización
Modulo I: Bienvenida e introducción Al programa
▪ Bienvenida e introducción al programa.
▪ Importancia e impacto de la incorporación de las mujeres en el mundo tecnológico.
▪ Tendencias en competencias laborales y sus implicaciones para las mujeres.
▪ Diagnóstico de habilidades y competencias digitales.
▪ Estrategias para cerrar la brecha y acelerar la formación en tecnología.
▪ Presentación del plan estratégico a desarrollar.
▪ Presentación de la metodología para desarrollar el proyecto.
▪ Organización de parejas de trabajo.
▪ Presentación de patrocinadores.
Modulo I: Ciberseguridad
Nivel básico
▪ Fundamentos de ciberseguridad y cibercrimen:
▪ Conceptos generales
▪ Tipos de ataques y countermeasure.
▪ Seguridad en capas.
▪ Control de accesos.
▪ Perímetro de seguridad (organización y diagrama)
▪ Seguridad en redes:
▪ Transmisiones seguras.
▪ Protocolos y estándares.
▪ Dispositivos de seguridad en redes: IDS, HIDS, FW, NIDS, Honeypots, Honeynets Web Application FW y Network Firewall.
▪ Protección avanzada de malware (AMP).
▪ Sistema de prevención de intrusiones de próxima generación(NGIPS)
▪ Filtrado de URLs
▪ Firewalls de próxima generación
▪ Seguridad integral en redes
▪ Arquitectura de redes seguras y casos prácticos
Modulo II: Fundamentos de computación en la nube
▪ ¿Qué es la computación en la nube?
▪ ¿Por qué la computación en la nube?
▪ Virtualización y Nube.
▪ Computación en la nube versus en red.
▪ Adopción de computación en la nube.
▪ Paisaje de computación en la nube.
▪ Metodologías de gestión de proyectos.
▪ Herramientas de clientes en la nube.
▪ Backend como servicio (BAAS).
▪ El centro de datos definido por software (SDDC).
▪ ¿Es rentable la nube?
▪ Revisión de avances de los proyectos (1 sesión).
Modulo III: Fundamentos de ciencia de datos y estadística descriptiva e Inferencial
▪ Fundamentos de Ciencia de Datos.
▪ Roles y Responsabilidades
▪ Herramientas de Ciencia de Datos.
▪ Estructura de Ciencia de Datos
▪ Calidad del Dato.
▪ Introducción a la estadística descriptiva y exploración de los datos.
▪ Producción de datos y muestreo
▪ Fundamentos de probabilidad.
▪ Regresiones.
▪ Intervalos de confianza.
▪ Variabilidad del muestreo y teorema de límite central.
▪ Prueba de Hipótesis.
▪ Significancia vs nivel de confianza.
▪ Exactitud vs. Precisión.
▪ Predicciones según los datos.
▪ Manejo de riesgos informáticos, identificación de riesgos y mitigación, *Continua en la siguiente página.
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Contenido de la especialización
Modulo IV: Introducción a la inteligencia de Negocios y fundamentos de big data
▪ Introducción a la inteligencia de negocio.
▪ Almacén de datos (data warehouse) y de procesos ETL .
▪ Tipos de soluciones en inteligencia de negocios.
▪ Metodología de pensamiento de diseño (Design Thinking) para proyectos analíticos.
▪ Gobierno de Información.
▪ Herramientas de análisis de datos comerciales.
▪ Herramientas de código abierto.
▪ Herramientas NoCode / LowCode.
▪ Herramientas de Big Data.
▪ Aplicación de caso de estudio con algunas herramientas vistas.
▪ Lista de posibles herramientas (Rapid Miner, Knime, Alteryx, R, Python, SPSS Modeler, entre otras).
▪ ¿Qué es Big Data?
▪ Fuentes de información.
▪ Simulador: toma de decisiones basada en datos.
Modulo V: POWER BI
Nivel básico
▪ ¿Qué es Power Bi?
▪ Ámbito de trabajo.
▪ Power BI y la Inteligencia de Negocio.
▪ Principales Componentes de Power BI.
▪ Conexión a orígenes de datos en Power BI Desktop.
▪ De archivos.
▪ De bases de datos.
▪ De elementos en línea.
▪ Conexión de datos de Excel.
▪ Características de las tablas de origen.
▪ Limpieza de los datos antes de la importación.
▪ Conexión de datos desde SQL server.
▪ Determinar las características de los datos a importar.
▪ Procesamiento de datos en SQL server.
▪ Creación de vistas para ser procesadas Power BI.
▪ Tipos de conexiones con SQL Server.
Modulo V:
POWER BI
Nivel básico
▪ Actualizaciones de datos.
▪ Limpieza y transformación de los datos con el editor de consultas.
▪ Transformaciones y orígenes de datos más avanzados.
▪ Limpieza de datos con formato irregular.
▪ Introducción al modelado de datos.
▪ Administración de las relaciones de datos.
▪ Creación de columnas calculadas.
▪ Optimización de los modelos de datos para disfrutar de mejores objetos visuales.
▪ Creación de medidas y uso de funciones basadas en tiempo.
▪ Creación de tablas calculadas. Introducción a los objetos visuales en Power BI.
▪ Creación y personalización de visualizaciones simples.
▪ Uso de los gráficos combinados.
▪ Creación de segmentaciones.
▪ Uso de visualizaciones de mapas.
▪ Uso de tablas y matrices.
Modulo V:
POWER BI
Nivel básico
• Introducción al Power BI Services.
• Como publicar paginas hechas en PBI escritorio.
• Como crear un Panel.
• Uso de gráficos de cascada y embudo.
• Uso de medidores y tarjetas con un solo número.
• Modificación de los colores de gráficos y objetos visuales.
• Uso de medidores y tarjetas con un solo número.
• Modificación de los colores de gráficos y objetos visuales.
• Personalización de sus informes con formas, cuadros de texto e imágenes.
• Personalización de informes con opciones de formato y diseño de página.
• Creación de interacciones complejas entre visualizaciones.
• Duplicación de una página de informe.
• Generar una publicación compartida en un grupo de Power BI.
• Manejar permisos en las publicaciones. Revisión de avance de proyectos
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*Continua en la siguiente página.
Contenido de la especialización
Modulo VI: Fundamentos de inteligencia artificial empresarial
▪ Introducción a la Inteligencia Artificial Empresarial
▪ Fundamentos de aprendizaje de máquinas/automático (Machine Learning)
▪ Fundamentos de Aprendizaje profundo bajo el enfoque empresarial
▪ Motores de recomendación empresariales
▪ Robots Físicos
▪ El futuro de la Inteligencia Artificial
▪ ¿Cómo está cambiando la Inteligencia
Artificial las diferentes industrias?
▪ ¿Cómo está cambiando la Inteligencia
Artificial los procesos de negocios?
▪ ChatGPT
▪ Revisión de avances y consultas acerca de los proyectos.
Modulo VII: Aprendizaje automático (machine learning). Cierre del programa
▪ Introducción al aprendizaje automático
▪ Tipos de aprendizaje
▪ Algoritmos que aprenden
▪ Herramientas no Code para aplicar el aprendizaje profundo
▪ Caso de estudio para el análisis del aprendizaje
▪ Entrega final de los proyectos (2 sesiones)
▪ Entrega final del plan estratégico-Taller
▪ Entrega de certificados y graduación (1 sesión)
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Inversión de tu tiempo: grupo 1
Tiempo de inversión: 116 horas (incluyendo las asignaciones entre sesiones)
27 horas promedio al mes durante 4 meses
01 al 14 de junio: Bienvenida e inicio modulo I Ciberseguridad.
28 de Junio al 10 de julio: Modulo III Fundamentos de ciencia de datos y Estadística descriptiva e inferencial
26 de Julio al 21 de Agosto: Modulo V POWER BI (Básico)
13 al 25 de Setiembre: Modulo VII Aprendizaje automático (Machine Learning)
19 al 26 de junio: Modulo II Fundamentos de computación en la nube.
12 al 24 de Julio: Modulo IV: Introducción a la inteligencia de negocios y analítica de grandes datos (big data).
23 de Agosto al 11 de Setiembre: Modulo VI Fundamentos de inteligencia artificial empresarial.
Nota: El abordaje de los temas o fechas especificas podría estar sujeto a cambios de ser necesario y se comunicará con antelación.
26 al 28 de Setiembre: Cierre del programa: Presentación de proyectos, entrega del plan estratégico y graduación.
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Inversión de tu tiempo: grupo 2
Tiempo de inversión: 116 horas (incluyendo las asignaciones entre sesiones).
27 horas promedio al mes durante 4 meses
01 al 15 de junio: Bienvenida e inicio modulo I Ciberseguridad.
29 de Junio al 11 de julio: Modulo III Fundamentos de ciencia de datos y estadística descriptiva e inferencial
27 de Julio al 22 de Agosto: Modulo V POWER BI (Básico)
14 al 25 de Setiembre: Modulo VII Aprendizaje automático (Machine Learning)
20 al 27 de junio: Modulo II Fundamentos de computación en la nube.
13 al 25 de Julio: Modulo IV: Introducción a la inteligencia de negocios Y analítica de grandes datos (big data)
24 de Agosto al 12 de Setiembre: Modulo VI Fundamentos de inteligencia artificial Empresarial
26 al 27 de Setiembre: Cierre del programa: Presentación de proyectos, entrega del plan estratégico y graduación
Nota: El abordaje de los temas o fechas especificas podría estar sujeto a cambios de ser necesario y se comunicará con antela ción.
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Compromiso y condiciones de la especialización
Te compartimos los compromisos y condiciones de esta especialización
Requisitos para realizar la Especialización:
• Asistir a la Bienvenida e Introducción a la Especialización.
• Documentar en el PDI tu objetivo de desarrollo relacionado a este programa, incluyendo acciones y avances.
• Completar las asignaciones entre sesiones.
Asistencia:
• Asistencia y cumplimiento de entregables de al menos 85% de la especialización.
• En caso de ausencia, coordinar previamente con los encargados de Talento y Cultura.
• Debés asistir puntualmente a cada sesión.
Conclusión:
• Una vez que completés todas las sesiones de la especialización y hayas participados al menos del 85% de las sesiones recibirás un certificado por parte de la Universidad Lead University.
Contacto
Si tenés consultas o comentarios podés comunicarte con:
• Yerardin Castillo maria.castillos@baccredomatic.cr
