
Comprende la ética y el manejo de datos en el ámbito de la ciencia de datos y la inteligencia artificial. Aborda la protección de datos personales, normativas vigentes y dilemas éticos relevantes, explorando escándalos históricos y su impacto social.
Clases del curso
Retos éticos en la actualidad
Data for good
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Conoce quién enseña el curso

Sílvia Ariza Sentís
Founder & CEO de Eina Data
🌟 Founder & CEO de Eina Data
💻 Apasionada por proyectos de Data4Good
🚑 Voluntaria para la Cruz Roja
🙋🏻♀️ Habla 6 idiomas
Proyecto del curso

Guía de retos y reflexiones de ética en datos e IA
Lleva un seguimiento de tu aprendizaje y proceso de reflexión sobre dilemas éticos y beneficios al manejar datos para data science e inteligencia artificial. Al completar esta guía tendrás un panorama más claro sobre un uso ético de la información en tu organización.
Ver proyecto4.8 · 1666 opiniones


Juan Camilo Escandón López
Un muy buen curso. Siempre es necesario tener un punto de vista social y ético en contraste con los conocimientos técnicos, pues esto nos forma no solo como profesionales sino también como personas en una sociedad.

Felipe Roel
Me gusto mucho este curso, a mi parecer es excelente la forma en la que la profesora explica y la segmentación de las clases.


Jaime Castañeda
La docente espectacular, clara en los conceptos, explicaciones asertivas y el curso interesante para enterder la etica en los datos

Excelente curso! Lo disfruté mucho. Me gustan los cursos que sirven para ilustrar, sin necesidad de una linea de código, para que sirven las tecnologías que estudiamos. Muy buena profesora! La quiero ver en más cursos.


Monica Irina Romero
La docente excelente, realmente pude entender y se notaba que no estaba leyendo un guión, sino que preparó la clase y sabe bastante del tema.

Alexandra Sarmiento Niño
Silvia es increíble y transmite muy bien los retos del manejo de datos con ejemplos, amo sus cursos.


RICARDO ANDRÉS BUSTAMANTE GUTIÉRREZ
Excelente curso para tomar conciencia del manejo ético de los datos, buenos ejemplos y explicación de la instructora.


José Carlos Vázquez Míguez
Me ha gustado muchísimo este curso, te hace ver los datos desde otros puntos de vista. Me ha gustado mucho la parte en que explica el uso de los datos para las políticas públicas. 100% recomendado. Gracias!


Juan Guillermo Alvarez Hernandez
Super Contenido


Ana Giselly Leon
nos muestra el camino correcto para el uso de la tecnología es poner la ética siempre en primer lugar


Héctor Javier Huérfano
Un curso concreto directo y muy bien manejado


Irina Margarita Urueta de la cruz
espectacular

Luis Hernando Pulgarin Aguirre
adquirir conocimiento sobre la reglamentación ética

RODRIGO MOGOLLON HORTUA
Excelente curso, muchas gracias.


Astrid Amanda Toloza Herrera
Los ejemplos basados en hechos reales, nos permite entender mejor los conceptos.

Diego Alejandro Montoya Ceballos
Excelente curso.


YEIMY CARINA MURCIA URIBE
excelente tema

SANDRA ROCIO LOPEZ AYURE
Gracias por la excelente información que nos brindó en el curso. Las enseñanzas han sido muy valiosas para lo profesional y personal


Derly Jisel Munoz Arteaga
Excelente información y curso.

Andres Felipe Duque Ospina
Buen contexto


Alvaro Carbonell Colina
Aprender a comprender el uso de datos y los usos que se le pueden dar.


Remberto Herrera López
Excelente curso para tener en cuenta las consideraciones éticas sobre el manejo de datos


Jorge Andres Alvarez Ochoa
ninguna


Leydy Yohana Velásquez Valderrama
El contenido y lo explicado

Esteban Noriega
Gracias!


José Fernando Campos
Como siempre muy entretenida la clase presentando datos relevantes


erney lopez marulanda
MUY UTIL LOS CURSOS DE PLATZI


Angela Rocio Caballero Acosta
Excelete material


Giovanny Tobon Florez
excelente


Excelente contenido.
Este curso es parte de estas rutas de aprendizaje




Fundamentos de Data e Inteligencia Artificial
Aprende los conocimientos mínimos indispensables y los fundamentos matemáticos para iniciar una ruta de aprendizaje en data.




Data Analyst
Analiza datos estructurados para identificar patrones y tendencias. Crea reportes y visualizaciones estratégicas.




Bases para Analítica y Ciencia de Datos
Descubre roles y herramientas de análisis y ciencia de datos desde cero. Aprende matemáticas esenciales, Excel, estadística y probabilidad.




Data e Inteligencia Artificial
Domina data science para sacar valor a los datos e incrementar su potencial con machine learning para integrar inteligencia artificial a productos de software.




Nivel 2: Analista de Inteligencia Artificial
Esta ruta te prepara para analizar con criterio, decidir con fundamentos y actuar con responsabilidad ética. Aprenderás los conceptos matemáticos clave, tomarás decisiones estratégicas basadas en datos y entenderás los dilemas éticos del uso de IA. Al completarla, estarás listo para entender y aportar en proyectos de ciencia de datos e inteligencia artificial, cuidando tanto los resultados como el impacto social de tus decisiones.




Fundamentos de Data Science y AI
Adquiere las bases matemáticas, de programación y de ingeniería de software necesarias para iniciar en el mundo de la ciencia de datos y la inteligencia artificial.




Inteligencia Artificial para la Productividad
Aprende a utilizar modelos de lenguaje grande (LLMs) y herramientas de IA para automatizar tareas, generar contenido, analizar información y mejorar la productividad diaria en roles no técnicos.




Data Scientist
¡Conviértete en Data Scientist! Domina el análisis de negocios, redes neuronales y más con cursos prácticos en Python, ML y Bases de Datos.




Inteligencia Artificial Aplicada al Marketing
Integra herramientas de Inteligencia Artificial (IA) en tus estrategias de marketing para generación de contenido (texto, imágenes, video), optimización de campañas SEO y Ads, análisis de datos y personalización de la experiencia del cliente.




Fundamentos y Cultura Organizacional en RRHH
Implementa procesos de gestión del talento en startups y corporaciones, aplicando comunicación asertiva y métricas de RRHH para fortalecer cultura y desempeño organizacional.




Machine Learning Engineer
Integra inteligencia artificial en el software de un producto y mejora su desempeño con sistemas de machine learning.




Nivel 2 adopción IA: Observador Crítico de IA
Aplica IA de forma técnica y práctica. Aprende fundamentos clave, domina herramientas como ChatGPT, Python y TensorFlow, y aplica IA en áreas como marketing, finanzas, automatización y recursos humanos, creando soluciones reales con agentes inteligentes y flujos automatizados.




Nivel 1 adopción IA: Explorador de IA
Domina la Inteligencia Artificial desde sus fundamentos hasta aplicaciones prácticas. Aprende conceptos clave como modelos de lenguaje, ética, matemáticas, estadística y toma de decisiones con datos. Explora herramientas como ChatGPT, Python y TensorFlow, y aplica la IA en áreas como marketing, finanzas, servicio al cliente y recursos humanos. Además, desarrolla habilidades para automatizar procesos, crear agentes inteligentes y liderar proyectos de IA en entornos empresariales.
La comunidad es nuestro super poder
Contenido adicional creado por la comunidad que nunca para de aprender