Curso
Gestión responsable de datos en AI
IntermedioNivel de habilidad
Actualizado 5/2026
TheoryArtificial Intelligence1 h16 vídeos51 Ejercicios3,500 XP9,364Certificado de logros
Crea tu cuenta gratuita
Continuar con GoogleMostrar más opcioneso
Al continuar, aceptas nuestros Términos de uso, nuestra Política de privacidad y que tus datos se almacenen en los EE. UU.
Preferido por estudiantes en miles de empresas
¿Formando un equipo?
Prueba para empresasDescripción del curso
Más información sobre el cumplimiento normativo y las licencias
Con una comprensión de la teoría fundamental, utilizarás estos conocimientos para evaluar tus requisitos de cumplimiento y licencia (buscando asesoramiento legal cuando sea necesario). Aprenderás algunas de las normativas sobre datos más importantes, como la HIPAA y el RGPD, algunos de los tipos de licencia más comunes y cómo utilizar un plan de gestión de datos para garantizar que tu proyecto de IA siempre cumpla con la normativa.Utiliza los datos de forma responsable
Las prácticas responsables en materia de datos también incluyen cómo y dónde obtienes tus datos. Comprenderás si una fuente es ética o no, las limitaciones que puede tener y cómo integrar datos de diferentes fuentes.Audita tus datos
Por último, aprenderás sobre la auditoría de datos y cómo aplicar estrategias de validación y mitigación de datos para garantizar que tus datos no contengan sesgos. Con todas estas habilidades, podrás evaluar de forma crítica y gestionar de manera responsable los datos de cualquier proyecto de IA. Además, podrás utilizar estas habilidades en cualquier proyecto futuro relacionado con los datos, lo que te hará sentir adaptable y preparado para cualquier cosa que se te presente.Requisitos previos
Supervised Learning with scikit-learn1
Introducción a la gestión responsable de datos en AI
Aprende la teoría fundamental detrás de la gestión responsable de datos en AI. Revisarás dimensiones clave como seguridad, transparencia, equidad y más, antes de conceptualizar las métricas y los retos asociados a estas dimensiones y comprender cómo equilibrar la AI responsable con otros requisitos empresariales y técnicos.
2
Cumplimiento normativo y licencias
La regulación de datos es esencial para la legalidad de cualquier proyecto de AI. Conoce las principales normativas, las licencias de terceros y las estrategias de cumplimiento para el consentimiento informado y los acuerdos de intercambio de datos (con asesoría legal). Por último, aprenderás a desarrollar estrategias sólidas de gobierno del dato y planes de gestión para asegurar que tu proyecto siga cumpliendo la normativa durante todo su ciclo de vida.
3
Adquisición de datos
Aprende a seleccionar e integrar fuentes de datos de forma responsable entendiendo la importancia del origen, la naturaleza y la temporalidad de los datos, haciendo hincapié en el cumplimiento legal, la diversidad y la equidad. Al explorar los tipos de sesgo y sus orígenes, analizarás la equidad y la representación de los datos para crear un conjunto de datos completo para el modelado.
4
Validación de datos y estrategias de mitigación de sesgos
Comprende las auditorías de datos, la validación de datos y la mitigación de sesgos. El preprocesamiento de datos y la detección de sesgos en el modelado puede que no suenen divertidos, pero vamos a simplificarlos con enfoques comunes y técnicas fiables.
Gestión responsable de datos en AI
Curso completo
Obtener certificado de logros
Añade esta certificación a tu perfil de LinkedIn o a tu currículum.Compártelo en redes sociales y en tu evaluación de desempeño.Inscríbete ahora
¡Únete a 19 millones de estudiantes y empieza Gestión responsable de datos en AI hoy mismo!
Crea tu cuenta gratuita
Continuar con GoogleMostrar más opcioneso
Al continuar, aceptas nuestros Términos de uso, nuestra Política de privacidad y que tus datos se almacenen en los EE. UU.
Desarrolla tus habilidades de datos con la aplicación móvil de DataCamp
Progresa desde cualquier dispositivo móvil con nuestros cursos y desafíos de programación diarios de 5 minutos.