Transición de la Gestión Manual a los Sistemas Auto-optimizadores

Resumen

Explora la evolución desde la gestión manual de datos hasta las plataformas autónomas impulsadas por IA a través de cuatro pilares clave:

inteligencia de metadatos, tuberías de autocuración, optimización predictiva y gobernanza integrada.

Programa de estudio

• Introducción a los Sistemas de Autooptimización
Resumen de la gestión manual de datos
Evolución histórica hacia las plataformas impulsadas por IA
Beneficios clave de los sistemas autónomos
• Inteligencia de Metadatos
Definición e importancia de los metadatos
Técnicas para el enriquecimiento de metadatos
Papel de la IA en la gestión de metadatos
Estudios de caso en la inteligencia de metadatos
• Tuberías Autocurativas
Componentes de las tuberías de datos
Problemas comunes en la gestión manual de tuberías
Diseño de tuberías de datos autocurativas
Uso de aprendizaje automático para detección y corrección de anomalías
• Optimización Predictiva
Fundamentos de la analítica predictiva
Algoritmos para la optimización
Integración de modelos predictivos en sistemas de autooptimización
Aplicaciones de la optimización predictiva en la industria
• Gobernanza Embebida
Definición de gobernanza en sistemas de IA
Importancia del cumplimiento y la ética
Estrategias para integrar políticas de gobernanza
Herramientas para monitorizar y hacer cumplir la gobernanza
• Estudios de Caso y Aplicaciones en la Industria
Ejemplos reales de transiciones a sistemas de autooptimización
Análisis de implementaciones exitosas
Lecciones aprendidas y mejores prácticas
• Tendencias Futuras y Desafíos
Tecnologías emergentes en plataformas autónomas
Desafíos en la adopción y escalamiento
Panorama futuro de los sistemas de autooptimización
• Revisión del Curso y Proyecto Final
Resumen de conceptos clave y pilares
Guías del proyecto: Diseñar un plan de transición de sistemas manuales a autónomos
Sesión de presentación y retroalimentación entre pares

Asignaturas

Ciencias de la Computación