Descripción

Amplio pero específico, este programa te llevará al conocimiento concreto que el ingeniero informático necesita para competir entre los mejores del sector”

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La información que se maneja por parte de las empresas o entidades implica disponer de información que, en muchos casos, obliga a manejar datos personales. El Reglamento (UE) 2016/679 del Parlamento Europeo y del Consejo de 27 de abril de 2016 relativo a la protección de las personas físicas en lo que respecta al tratamiento de datos personales y a la libre circulación de estos datos y por el que se deroga la Directiva 95/46/CE (Reglamento general de protección de datos), plantea retos en materia de cumplimiento que deben ser observados en todas las fases del ciclo de vida del dato, al igual que hablamos del ciclo de vida de cualquier proyecto.

Conocer el contexto regulatorio en el que se encuadra la economía data driven contribuirá a centrar el trabajo de los profesionales de la analítica de datos de modo que puedan disponer de criterios de valoración para identificar las obligaciones que impone la normativa; los derechos de los individuos, en relación con el tratamiento de datos personales y detectar los riesgos inherentes y residuales del proyecto que se pretenda abordar, no solo desde el cumplimiento de aspectos legales, sino también desde el diseño e implementación de requisitos técnicos y de seguridad que deben ser observados.

Cualquier proyecto deberá asegurar la legitimación del tratamiento masivo de datos personales, validando tanto los datos captados en origen como los datos derivados o que puedan inferirse de los mismos; existiendo peculiaridades legales asociadas a la generación de perfiles y la monitorización de conductas, el ejercicio de determinados derechos por parte de los individuos y la toma de decisiones basadas, únicamente, en tratamientos automatizados de datos.

Por último, hay que señalar que la protección de datos no solo se limita al cumplimiento de la normativa. Una correcta implementación de los principios de protección de datos en el proyecto también contribuirá a obtener beneficios relacionados con garantizar que el analista de datos, así como otras áreas implicadas como los departamentos de marketing e innovación dispongan de datos de calidad que respeten los plazos de conservación y de retención de datos.

El principal objetivo es capacitar al alumno para que aplique en el mundo real los conocimientos adquiridos en esta capacitación, en un entorno de trabajo que reproduzca las condiciones que se puede encontrar en su futuro, de manera rigurosa y realista.

Con los sistemas de estudio a distancia mejor desarrollados, este Curso Universitario te permitirá aprender de forma contextual, aprendiendo de forma adecuada la parte práctica que necesitas”

Este Curso Universitario en Tratamiento y Seguridad del Dato Empresarial contiene el programa académico más completo y actualizado del panorama universitario. Las características más destacadas del Curso Universitario son:

  • El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Tratamiento y Seguridad del Dato Empresarial
  • Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información científica y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional
  • Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje
  • Su especial hincapié en metodologías innovadoras
  • Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual
  • La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet

Un programa completo y de vanguardia que te permitirá avanzar de forma progresiva y completa en la adquisición de los conocimientos que necesitas para intervenir en este sector”

El programa incluye en su cuadro docente a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos. 

Un intensivo programa de crecimiento profesional que te permitirá intervenir en un sector con una creciente demanda de profesionales"

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Una experiencia de especialización única, clave y decisiva para impulsar tu desarrollo profesional"

Temario

El programa de estudios ha sido diseñado en base a la eficacia formativa, seleccionando cuidadosamente los contenidos para ofrecer un recorrido completo, que incluye todos los campos de estudio imprescindibles para alcanzar el conocimiento real de la materia. Con las actualizaciones y aspectos más novedosos del sector. Se ha establecido así un plan de estudios cuyos módulos ofrecen una amplia perspectiva de las Tratamiento y Seguridad del Dato Empresarial . Desde el primer módulo el alumno verá ampliados sus conocimientos, que le capacitarán para desarrollarse profesionalmente, sabiendo que cuenta, además, con el respaldo de un equipo de expertos.

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Triunfa de la mano de los mejores y adquiere los conocimientos y competencias que necesitas para embarcarte en el sector de las Tratamiento y Seguridad del Dato Empresarial ”

Módulo 1. Tipos y ciclo de vida del dato 

1.1. La estadística

1.1.1. Estadística: estadística descriptiva, estadística inferencias
1.1.2. Población, muestra, individuo
1.1.3.  Variables: definición, escalas de medida

1.2. Tipos de datos estadísticos

1.2.1. Según tipo

1.2.2.1. Cuantitativos: datos continuos y datos discretos
1.2.2.2. Cualitativos: datos binomiales, datos nominales y datos ordinales

1.2.2. Según su forma

1.2.2.1. Numérico
1.2.2.2. Texto
1.2.2.3. Lógico

1.2.3. Según su fuente

1.2.3.1. Primarios
1.2.3.2. Secundarios

1.3. Ciclo de vida de los datos

1.3.1. Etapas del ciclo
1.3.2. Hitos del ciclo
1.3.3. Principios FAIR

1.4. Etapas iniciales del ciclo

1.4.1. Definición de metas
1.4.2. Determinación de recursos necesarios
1.4.3. Diagrama de Gantt
1.4.4. Estructura de los datos

1.5. Recolección de datos

1.5.1. Metodología de recolección
1.5.2. Herramientas de recolección
1.5.3. Canales de recolección

1.6. Limpieza del dato

1.6.1. Fases de la limpieza de datos
1.6.2. Calidad del dato
1.6.3. Manipulación de datos (con R)

1.7. Análisis de datos, interpretación y valoración de resultados

1.7.1. Medidas estadísticas
1.7.2. Índices de relación
1.7.3. Minería de datos

1.8. Almacén del dato (Datawarehouse)

1.8.1. Elementos que lo integran
1.8.2. Diseño
1.8.3. Aspectos a considerar

1.9. Disponibilidad del dato

1.9.1. Acceso
1.9.2. Utilidad
1.9.3. Seguridad

1.10. Aspectos normativos

1.10.1. Ley de protección de datos
1.10.2. Buenas prácticas
1.10.3. Otros aspectos normativos

Módulo 2. Normativas para gestión de datos

2.1. Marco regulatorio

2.1.1. Marco normativo y definiciones
2.1.2. Responsables, corresponsables y encargados de tratamiento
2.1.3. Próximo marco normativo en materia de inteligencia artificial

2.2. Principios relativos al tratamiento de datos personales

2.2.1. Licitud, lealtad y transparencia y limitación de la finalidad
2.2.2. Minimización de datos, exactitud y limitación del plazo de conservación
2.2.3. Integridad y confidencialidad
2.2.4. Responsabilidad proactiva

2.3. Legitimación y habilitación para el tratamiento

2.3.1. Bases de legitimación
2.3.2. Habilitaciones para el tratamiento de categorías especiales de datos
2.3.3. Comunicaciones de datos

2.4. Derechos de los individuos

2.4.1. Transparencia e información
2.4.2. Acceso
2.4.3. Rectificación y supresión (derecho al olvido), limitación y portabilidad
2.4.4. Oposición y decisiones individuales automatizadas
2.4.5. Límites a los derechos

2.5. Análisis y gestión de riesgos

2.5.1. Identificación de riesgos y amenazas para los derechos y libertades de las personas físicas
2.5.2. Evaluación de riesgos
2.5.3. Plan de tratamiento de riesgos

2.6. Medidas de responsabilidad proactiva

2.6.1. Identificación de técnicas para garantizar y acreditar cumplimiento
2.6.2. Medidas organizativas
2.6.3. Medidas técnicas
2.6.4. Gestión de violaciones de la seguridad de los datos personales
2.6.5. El Registro de actividades de tratamiento

2.7. La evaluación de impacto relativa a la protección de los datos personales (EIPD o DPIA)

2.7.1. Actividades que requieren EIPD
2.7.2. Metodología de evaluación
2.7.3. Identificación de riesgos, amenazas y consulta a la autoridad de control

2.8. Regulación contractual: responsables, encargados y otros sujetos

2.8.1. Contratos en materia de protección de datos
2.8.2. Atribución de responsabilidades
2.8.3. Contratos entre corresponsables

2.9. Transferencias internacionales de datos

2.9.1. Definición y garantías que deben adoptarse
2.9.2. Las cláusulas contractuales tipo
2.9.3. Otros instrumentos para regular transferencias

2.10. Infracciones y sanciones

2.10.1. Infracciones y sanciones
2.10.2. Criterios de graduación en materia sancionadora
2.10.3. El delegado de protección de datos
2.10.4. Funciones de las autoridades de control

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