Calidad y Gobernanza de Datos para IA — ISO/IEC 5259

A quién va dirigido

Equipos de gobierno de datos, ciencia de datos y calidad responsables de garantizar la calidad de los datos utilizados en el desarrollo y la operación de sistemas de inteligencia artificial.

Objetivo del curso

Proporcionar a los participantes los criterios de calidad de datos descritos en la serie ISO/IEC 5259 para evaluar, medir y mejorar los datos utilizados en el entrenamiento y la operación de sistemas de inteligencia artificial, en apoyo a un sistema de gestión de IA.

Competencias en formación

• Explicar la estructura y el alcance de la serie ISO/IEC 5259
• Identificar las dimensiones de calidad de datos aplicables a la IA
• Evaluar la calidad de un conjunto de datos utilizado para entrenamiento de modelos
• Definir criterios de gobernanza de datos a lo largo de su ciclo de vida
• Documentar el linaje y la trazabilidad de los datos utilizados en sistemas de IA
• Establecer procesos de mejora continua de la calidad de los datos

Temario propuesto

1. Estructura general de la serie ISO/IEC 5259
2. Dimensiones de calidad de datos aplicadas al aprendizaje automático
3. Medición y evaluación de la calidad de conjuntos de datos
4. Gobernanza de datos a lo largo del ciclo de vida de la IA
5. Linaje, trazabilidad y documentación de los datos
6. Tratamiento de datos incompletos, desbalanceados o desactualizados
7. Relación entre la calidad de datos e ISO/IEC 42001
8. Taller de evaluación de calidad de un conjunto de datos

Método de evaluación

Se evalúa mediante un taller práctico en el que los participantes aplican criterios de calidad de datos de ISO/IEC 5259 a un conjunto de datos de ejemplo y documentan sus hallazgos.