¡Descubre la esencia del sesgo en los datos! Explora su impacto en la toma de decisiones y desentraña sus distintas formas, desde la recopilación hasta el análisis. Sumérgete en los sesgos cognitivos y sistémicos para prepararte y navegar por el complejo panorama del sesgo en los datos.

Desentrañar el dilema de los datos

Entender el sesgo en los datos

Identificar el sesgo en los datos

Impacto del sesgo de datos en la toma de decisiones

Ética de los datos y sesgos

Opciones

Trato injusto y discriminación

Refuerzo de estereotipos

Obstaculización del rendimiento y la innovación

Clasificar el impacto del sesgo en los datos

Tipos de sesgo en los datos

Entender el sesgo cognitivo

Sesgo cognitivo

Sesgo sistémico

¡Sesgos cognitivos y sistémicos en acción!

¡Profundiza en las complejidades del sesgo en la recopilación de datos! Desde el sesgo de selección y el sesgo histórico hasta el sesgo de medición, descubre los matices que influyen en la interpretación. Conoce estrategias para identificar y mitigar sesgos, y así garantizar la integridad de tus conjuntos de datos.

Sesgo de selección

Seleccionar candidatos para entrevistas

Identificar los tipos de sesgo de selección

Sesgo histórico

Sesgo histórico en datos de interacción de usuarios

Explorar los sesgos contextual y tecnológico

Sesgo de medición

Detectar sesgo de medición en una app de fitness

¡El sesgo de medición en acción!

Cómo mitigar el sesgo en la recogida de datos

Identificar sesgos en la recopilación de datos

Prácticas para mitigar el sesgo de selección

Estrategias para abordar el sesgo en la recolección de datos

Sesgo en la recopilación de datos

Navega por el mundo del sesgo en el análisis de datos. Comprende cómo los sesgos cognitivos, como el de confirmación o el de anclaje, afectan a la interpretación de resultados, y aprende sobre el problema generalizado del sesgo de notificación. Adéntrate en el sesgo algorítmico para ver cómo puede infiltrarse en los modelos e impactar en los resultados. Por último, domina técnicas para detectar y mitigar el sesgo, asegurando transparencia y equidad en tus prácticas de análisis de datos.

Sesgos cognitivos

Ignorar datos contradictorios

Detectar tipos de sesgos cognitivos

Sesgo de publicación

Destapar los sesgos de reporte

Clasificar tipos de sesgo de reporte

Sesgo en los algoritmos

Datos de entrenamiento sesgados

Cómo navegar los sesgos de los algoritmos

Cómo mitigar el sesgo en el análisis de datos

Abordar los sesgos cognitivos y de publicación

Estrategias para abordar el sesgo en el análisis de datos

Cierre

Sesgo en el análisis de datos

Aprende a aprovechar todo el potencial de tus datos identificando y mitigando el sesgo, algo clave para un análisis preciso y el desarrollo de modelos robustos.<br><br>

Empieza explorando las distintas formas de sesgo en los datos y su impacto en la toma de decisiones. Profundiza en la recopilación de datos para destapar sesgos ocultos en los métodos de muestreo, los datos históricos y las herramientas de medición. Después, pasa al análisis de datos y al desarrollo de modelos, y descubre cómo los sesgos cognitivos, de notificación y algorítmicos pueden distorsionar las interpretaciones. El curso te proporciona conocimientos y herramientas para detectar y mitigar estos sesgos, garantizando prácticas de análisis transparentes y justas.<br><br>

Al terminar, serás una persona experta en sesgo de datos, lista para combatirlo y descubrir información fiable en tus conjuntos de datos.

<h2>La importancia de abordar el sesgo en los datos</h2>

Con este interesante curso, descubre el poder de los datos superando los sesgos en tus conjuntos de datos. En el mundo actual, basado en datos, comprender y mitigar los sesgos es esencial para realizar análisis precisos y fiables y desarrollar modelos.<br><br> 

<h2>Exploración de los impactos del sesgo de datos</h2>

En este curso, explorarás el complejo panorama del sesgo de datos, comenzando por analizar sus diversas formas y cómo afecta a los procesos de toma de decisiones. A continuación, profundizarás en los matices de la recopilación de datos, descubriendo los sesgos ocultos que se esconden en los métodos de muestreo, los datos históricos y las herramientas de medición.<br><be> 

<h2>Análisis y desarrollo de modelos</h2>

Con una sólida comprensión del sesgo en la recopilación de datos, pasarás al ámbito del análisis de datos y el desarrollo de modelos, donde los sesgos cognitivos, los sesgos de información y los sesgos algorítmicos pueden distorsionar la interpretación y llevar a conclusiones erróneas. ¡Pero no te preocupes! El curso te proporciona los conocimientos y las herramientas necesarios para detectar y mitigar estos sesgos, garantizando prácticas de análisis transparentes y justas.<br><br> 

A lo largo del curso, participarás en actividades prácticas, casos prácticos reales y ejercicios interactivos que reforzarán tu aprendizaje y te permitirán aplicar estos conceptos en tus propios proyectos. Al final, te convertirás en un experto en sesgos de datos, equipado con las habilidades necesarias para superar los sesgos y descubrir la información real que se esconde en tus conjuntos de datos.


Introduction to Data Literacy

Impulsa el potencial de tus datos dominando la detección y mitigación de sesgos en este curso dinámico.

Cómo vencer el sesgo en los datos

Libera todo el potencial de tus datos aprendiendo a detectar y mitigar los sesgos para obtener análisis precisos y modelos fiables.

Fundamentos de la ciencia de la decisión

Durante el análisis de datos, el director de ventas enfatiza las tendencias positivas en los datos de ventas mientras resta importancia a las negativas, incluso cuando ambas son significativas

Quienes toman decisiones priorizan las quejas recientes de clientes por retrasos en entregas frente a las valoraciones mayoritarias de satisfacción a la hora de decidir

El algoritmo de recomendación tiende a priorizar suculentas y cactus frente a otros tipos de plantas, lo que genera sugerencias de productos sesgadas para los usuarios

Los datos históricos de PlantGo incluyen mayoritariamente comentarios de clientes de áreas urbanas, dejando de lado las preferencias y experiencias de clientes rurales

El algoritmo usado para la publicidad segmentada muestra de forma desproporcionada anuncios de plantas raras y exóticas a usuarios de barrios acomodados

¡Sesgos cognitivos y sistémicos en acción!

Cómo vencer el sesgo en los datos

Ejercicio interactivo práctico