Certificación como Profesional de Automatización Inteligente de Transformación Digital

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Students: 653
Duration: 365 days

Categories: Certificaciones, TRANSFORMACIÓN DIGITAL

Un Profesional de Automatización Inteligente de Transformación Digital de Arcitura Education Inc. tiene conocimiento de las técnicas, prácticas y métodos de aprendizaje de inteligencia artificial (IA), junto con las tecnologías, modelos de automatización empresarial y opciones de integración proporcionadas por la automatización robótica de procesos (RPA).

El curso Transformación Digital: Fundamentos de Automatización Inteligente de Arcitura Education Inc. lo prepara para el examen oficial de Certificación como Profesional de Automatización Inteligente de Transformación Digital.

El examen de certificación Profesional de Automatización Inteligente de Transformación Digital de Arcitura Education Inc. comprende los módulos del curso Transformación Digital: Fundamentos de Automatización Inteligente:

Módulo 1: Fundamentos de Transformación Digital
Módulo 2: La Transformación Digital en la Práctica
Módulo 3: Fundamentos de IA Generativa
Módulo 4: Fundamentos de RPA

Currículum

4 secciones
0 lecciones
365 días

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Módulo 1: Fundamentos de Transformación Digital
Este módulo ofrece una introducción fácil de entender a la Transformación Digital y cómo se relaciona con los negocios, la tecnología, los datos y la gente. La cobertura incluye los beneficios, riesgos y retos de la Transformación Digital, así como sus factores tecnológicos y de negocio.

También se explican las características de la construcción de soluciones de automatización centradas en el cliente, junto con una exploración de los orígenes, las fuentes, los métodos y los tipos de utilización de la inteligencia de datos, así como de la toma de decisiones inteligente manual y automatizada delegada a las personas y las máquinas.

Se cubren los siguientes temas principales:
- Cómo entender la transformación digital
- Beneficios de la transformación digital
- Retos de la transformación digital
- Factores tecnológicos y de negocio de la transformación digital
- Cómo entender la centralidad del cliente
- Relaciones centradas en el producto versus relaciones centradas en el cliente
- Acciones de valor de relación y calidez
- Interacciones con el cliente a través de todos los canales (omnicanal)
- Recorridos del cliente e inteligencia de datos del cliente
- Fundamentos de inteligencia de datos
- Orígenes de los datos y fuentes de los datos
- Métodos de recopilación de datos y tipos de utilización de datos
- Toma de decisiones inteligente
- Toma de decisiones manual asistida por computadora y toma de decisiones automatizada condicional
- Toma de decisiones manual inteligente versus toma de decisiones automatizada inteligente
- Toma de decisiones automatizada directa y toma de decisiones automatizada periódica
- Toma de decisiones automatizada en tiempo real
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Módulo 2: La Transformación Digital en la Práctica
Este módulo profundiza en los ambientes de automatización de Transformación Digital mediante la exploración de las tecnologías contemporáneas clave utilizadas para construir soluciones de automatización de Transformación Digital, incluyendo IA, RPA, IoT, Machine Learning, Blockchain, Computación en la Nube y Big Data.

El módulo comienza estableciendo las formas básicas de ingesta de datos utilizadas para ingresar datos a las organizaciones para su uso por parte de tecnologías de ciencia de datos que proporcionan inteligencia de datos aumentada para las personas encargadas de la toma de decisiones y las soluciones impulsadas por IA con capacidad de toma de decisiones automatizada.

Tras cubrir cada una de las tecnologías principales de Transformación Digital, el módulo concluye con una descripción integral paso a paso de un proceso de negocio tal como es llevado a cabo por una solución de Transformación Digital centrada en el cliente.

Se cubren los siguientes temas principales:
- Fundamentos del diseño de soluciones distribuidas
- Fundamentos de la ingesta de datos, incluyendo File Pull, File Push, API Pull, API Push y Flujo de datos
- Introducción a las tecnologías de automatización de transformación digital
- Fundamentos de computación en la nube y la computación en la nube como parte de las soluciones de transformación digital
- Riesgos y retos comunes de la computación en la nube
- Fundamentos de blockchain y blockchain como parte de las soluciones de transformación digital
- Riesgos y retos comunes de blockchain
- Fundamentos del internet de las cosas (IoT) y IoT como parte de las soluciones de transformación digital
- Riesgos y retos comunes de IoT
- La automatización robótica de procesos (RPA) y RPA como parte de las soluciones de transformación digital
- Riesgos y retos comunes de RPA
- Introducción a las tecnologías de la ciencia de datos de transformación digital
- Big Data y analíticas de datos, y Big Data como parte de las soluciones de transformación digital
- Riesgos y retos comunes de Big Data
- Fundamentos de Machine Learning y Machine Learning como parte de las soluciones de transformación digital
- Riesgos y retos comunes de Machine Learning
- Fundamentos de inteligencia artificial (IA) e IA como parte de las soluciones de transformación digital
- Riesgos y retos comunes de IA
- Dentro de una solución de transformación digital centrada en el cliente (una exploración completa, paso a paso)
- Cómo relacionar las tecnologías individuales de transformación digital con el procesamiento de soluciones
- Seguimiento a la manera en que se recopila y utiliza la inteligencia de datos en una solución de transformación digital
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Módulo 3: Fundamentos de IA Generativa
Este módulo explora la aplicación de la IA generativa en una gama de escenarios empresariales y ofrece una cobertura fundamental de los conceptos, modelos, mejores prácticas y redes neuronales de la IA generativa, incluyendo los modelos de Redes Generativas Adversariales (GANs), Autocodificadores Variacionales (VAEs) y Transformadores. Todo el contenido está escrito en español sencillo y fácil de entender.

Se cubren los siguientes temas principales:
- Factores de negocio y tecnológicos de la IA generativa
- Beneficios de la IA generativa
- Riesgos y retos comunes del uso de la IA generativa
- Categorías de problemas empresariales que aborda la IA generativa
- Cómo entender los modelos, los algoritmos y las redes neuronales
- Tipos de IA generativa
- Entrenamiento de modelos generativos y cómo entender el ciclo de entrenamiento
- Cómo entender las Redes Generativas Adversariales (GANs)
- Cómo entender los Autocodificadores Variacionales (VAEs)
- Cómo entender los Transformadores
- Pasos para construir sistemas de IA
- Buenas prácticas de la IA generativa
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Módulo 4: Fundamentos de RPA
Este módulo establece los componentes y modelos que componen los ambientes contemporáneos de automatización robótica de procesos (RPA). Se explican distintos tipos de bots de RPA, junto con distintas arquitecturas y modelos de utilización de bots de RPA. Este módulo también proporciona escenarios detallados que demuestran distintos despliegues de bots de RPA y otros componentes en relación con distintos requerimientos de automatización empresarial.

Se cubren los siguientes temas principales:
- Cómo entender la Automatización robótica de procesos
- Factores de negocio y tecnológicos de RPA
- Objetivos y beneficios de RPA
- Riesgos y retos de RPA
- Integración front-end y back-end
- Componentes y corredores de bots de RPA
- Capas y modelos de arquitectura de RPA
- Ciclo de vida de RPA
- Integración front-end con bots de RPA
- Integración back-end con controladores y APIs de RPA
- Captura de datos automatizada
- Enrutamiento automatizado
- Búsqueda web automatizada
- Búsqueda y recuperación de datos automatizada
- Digitalización automatizada
- Escenario de uso de prueba de aceptación del usuario automatizada
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Arcitura INC

¿Qué obtengo al adquirir el examen de certificación?

Obtienes:

Acceso a la plataforma de exámenes donde deberás crear tu cuenta de candidato
Un (01) código de voucher Pearson VUE para rendir el examen, personal e intransferible, y redimible una sola vez, válido por doce (12) meses

¿Cuáles son las características del examen de certificación?

Las características del examen de certificación son las siguientes:

Se rinde en línea
Es personal
Se rinde sin compañía alguna y a libro cerrado
Está prohibido el uso de anotaciones, audios, vídeos, celulares
Es supervisado por Pearson VUE
El idioma es el español
La duración es de 90 minutos

¿Cómo y cuándo obtengo los resultados del examen de certificación?

Los resultados se presentan al finalizar el examen y se reciben por correo electrónico en un plazo de dos (02) días hábiles.

¿Qué recibo tras aprobar el examen de certificación?

Tras aprobar el examen de certificación recibes:

Un (01) Certificado Digital oficial de la calificación obtenida, emitido por Arcitura Education Inc.
Una (01) Insignia Digital de Certificación otorgada por Acclaim/Credly, con una cuenta que soporta la verificación en línea del estado de la certificación.