DEBIZ (Examen DEB-110): Ética de Datos para Profesionales de Negocios

Resumen

The power of extracting value from data utilizing artificial intelligence (AI), data science (DS), and machine learning (ML) exposes the learning differences between humans and machines. Humans can apply ethical principles throughout the decision-making process to avoid discrimination, societal harm, and marginalization to maintain and even enhance acceptable norms.

Machines make decisions autonomously. So, how do we train them to apply ethical principles as they learn from decisions they make?

This course provides business professionals and consumers of technology with the core concepts of ethical principles, how they can be applied to emerging data driven technologies, and the impact to an organization which ignores ethical use of technology. This course is designed for business leaders and decision makers, including C-level executives, project and product managers, HR leaders, Marketing and Sales leaders, and technical sales consultants, who have a vested interest in the representation of ethical values in technology solutions.

Other individuals who want to know more about data ethics are also candidates for this course. This course is also designed to assist learners in preparing for the CertNexus® DEBIZ™ (Exam DEB-110) credential.

In this course, you will:

gain fundamental knowledge of what data ethics is, investigate ethical principles, identify sources of ethical risk, and identify business considerations related to data ethics.

Programa

• Introducción a la Ética de Datos
Esta lección introduce la terminología e ideas que volverás a abordar a lo largo del curso.
• Aplicando Principios Éticos
Con definiciones sólidas de términos relevantes, puedes comenzar a aplicar principios éticos a los datos organizacionales.
• Fuentes de Riesgo Ético
La inteligencia artificial (IA) y los algoritmos de aprendizaje automático (ML) no son las únicas fuentes de riesgo ético que las empresas deben monitorear y abordar. Esta lección presenta varias fuentes de riesgos éticos que los líderes deben conocer.
• Consideraciones Empresariales
Ahora que entiendes qué es la ética de datos, sus principios y las principales fuentes de riesgo ético, es el momento de examinar otras consideraciones empresariales que están en juego al implementar principios éticos en una organización impulsada por datos que utiliza tecnologías emergentes para extraer valor. Esta lección abarca tres áreas adicionales que los profesionales de negocios necesitarán considerar al evaluar compensaciones.
• Finalizando el Curso
Concluirás las actividades y luego validarás lo que has aprendido en este curso al tomar el examen de acreditación.

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Impartido por

Bill Rosenthal

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Materias

Data Science