CADOM

Después de registrarse en la plataforma CADOM para participar en un curso realice pago del Curso en el Banco de Reservas a la cuenta  2450039149 a nombre de Francisco Antonio Rodríguez Bare cedula 001-0466304-2  y envíe comprobante al 829-370-3333 con el nombre del curso que termino.   

• Analizar la institución como sistema y la gestión de los recursos humanos para comprender su impacto en el desempeño organizacional.

• Evaluar la importancia del trabajo como base del funcionamiento de las instituciones y su influencia en la dinámica institucional.

• Diseñar descripciones de cargos y estrategias de salarios y compensación para mejorar la motivación y retención del personal.

• Implementar procesos eficaces de reclutamiento y selección de personal para asegurar la incorporación de candidatos cualificados.

• Desarrollar programas de capacitación y coaching para mejorar las competencias y el desempeño de los empleados y supervisores.

Project Management Body of Knowledge (PMBOK)

COSTO:  RD$ 4500

Después de registrarse en la plataforma CADOM para participar en un curso realice pago del Curso en el Banco de Reservas a la cuenta  2450039149 a nombre de Francisco Antonio Rodríguez Bare cedula 001-0466304-2  y envíe comprobante al 829-370-3333 con el nombre del curso al que desea participar.    

costo 4500

Conocer los Fundamentos de la ISO 9001  

Después de registrarse en la plataforma CADOM para participar en un curso realice pago del Curso en el Banco de Reservas a la cuenta  2450039149 a nombre de Francisco Antonio Rodríguez Bare cedula 001-0466304-2  y envíe comprobante al 829-370-3333 con el nombre del curso al que desea participar. 

Objetivos del Curso de ISO 42001:2023

1. Comprender los Requisitos: Analizar y comprender los requisitos de la norma ISO 42001:2023 para implementar un Sistema de Gestión de Inteligencia Artificial (SGIA).

2. Evaluar el Impacto Ético y Responsable: Evaluar el impacto de la inteligencia artificial en las organizaciones y asegurar el uso ético y responsable de estas tecnologías.

3. Desarrollar Políticas y Procedimientos: Diseñar y desarrollar políticas y procedimientos que cumplan con los estándares establecidos por la norma ISO 42001:2023.

4. Implementar el SGIA: Implementar un Sistema de Gestión de Inteligencia Artificial dentro de la organización, alineado con las mejores prácticas y requisitos de la norma.

5. Monitorear y Mejorar el SGIA: Establecer mecanismos para monitorear y mejorar continuamente el Sistema de Gestión de Inteligencia Artificial, asegurando su efectividad y cumplimiento.

Costo RD 4500

Programa del Curso: Requisitos y Profundización en la Norma ISO 19011:2018

Duración: 35 horas
Modalidad: Presencial o Virtual
Dirigido a: Auditores internos y externos, consultores, gerentes de calidad, profesionales de sistemas de gestión y personas interesadas en la auditoría de sistemas de gestión.

Objetivos del Curso

1. Comprender en profundidad los requisitos y directrices de la norma ISO 19011:2018.

2. Analizar los principios y procesos de auditoría establecidos en la norma.

3. Interpretar los criterios para la gestión de programas de auditoría y la evaluación de competencias de los auditores.

4. Aplicar los requisitos de la norma en la planificación, realización y seguimiento de auditorías.

5. Desarrollar habilidades para la implementación efectiva de la norma en organizaciones.

Programa del Curso: Requisitos y Profundización en la Norma ISO 45001:2018

Duración: 35 horas
Modalidad: Presencial o Virtual
Dirigido a: Profesionales de seguridad y salud en el trabajo, gerentes de sistemas de gestión, auditores internos, consultores y personas interesadas en la implementación de sistemas de gestión de seguridad y salud en el trabajo (SST).

Objetivos del Curso

1. Comprender en profundidad los requisitos y estructura de la norma ISO 45001:2018.

2. Analizar los principios y procesos clave establecidos en la norma.

3. Interpretar los criterios para la implementación de un sistema de gestión de SST conforme a ISO 45001:2018.

4. Desarrollar habilidades para la aplicación efectiva de los requisitos de la norma en organizaciones.

5. Prepararse para auditorías internas y externas basadas en la norma ISO 45001:2018.

Después de registrarse en la plataforma CADOM para participar en un curso realice solicitud al número 8295614812

Después de registrarse en la plataforma CADOM para participar en un curso realice pago del Curso en el Banco de Reservas a la cuenta  2450039149 a nombre de Francisco Antonio Rodríguez Bare cedula 001-0466304-2  y envíe comprobante al 829-370-3333 con el nombre del curso que termino.

Después de realizar el curso en la plataforma CADOM si desea el certificado  realice pago de RD$ 1,000  en el Banco de Reservas a la cuenta  2450039149 a nombre de Francisco Antonio Rodríguez Bare cedula 001-0466304-2  y envíe comprobante.

Después de registrarse en la plataforma CADOM para participar en un curso realice pago del Curso en el Banco de Reservas a la cuenta  2450039149 a nombre de Francisco Antonio Rodríguez Bare cedula 001-0466304-2  y envíe comprobante al 829-370-3333 con el nombre del curso que termino.

OBJETIVO GENERAL: Capacitar al participante para que adquiera los conocimientos Avanzados de Microsoft Excel. 

OBJETIVO GENERAL:

Conocer los conceptos básicos que permitan la gestión, uso y aplicación de la Inteligencia artificial en cualquier contexto empresarial y de negocios. 

OBJETIVOS ESPECIFICOS:

• Conocer los fundamentos, normas y conceptos de la inteligencia artificial.
• Conocimiento de procesos para la gestión y principales algoritmos.
• Aprender el monitorio, control y uso responsable de la inteligencia artificial.
• Aplicar la Inteligencia artificial en los Negocios.
• Conocer diferentes Herramientas con Inteligencia Artificial para Gestionar la empresa.  

Después de realizar el curso en la plataforma CADOM si desea el certificado  realice pago de RD$ 1,000  en el Banco de Reservas a la cuenta  2450039149 a nombre de Francisco Antonio Rodríguez Bare cedula 001-0466304-2  y envíe comprobante al 829-370-3333 con el nombre del curso que termino.

OBJETIVO GENERAL:

OBJETIVO GENERAL: Capacitar al participante para que adquiera los conocimientos Avanzados de Microsoft Excel. 

PROGRAMA DEL CURSO: FUNDAMENTOS DE CIENCIA DE DATOS

OBJETIVO GENERAL

Proporcionar a los participantes los conocimientos esenciales sobre la ciencia de datos, comprendiendo su ciclo de vida, las técnicas fundamentales de análisis, las herramientas más utilizadas y su aplicación práctica para la extracción de conocimiento y la toma de decisiones basada en datos en contextos organizacionales.

RESULTADOS ESPERADOS

Al finalizar el curso, los participantes estarán en capacidad de:

1. Comprender los conceptos fundamentales de la ciencia de datos, su importancia en la sociedad actual y el rol del científico de datos en las organizaciones .

2. Identificar y aplicar técnicas de preprocesamiento, limpieza y transformación de datos para garantizar la calidad de la información base del análisis .

3. Realizar análisis exploratorio de datos utilizando técnicas de visualización que permitan descubrir patrones, tendencias y relaciones significativas .

4. Diferenciar entre modelos de aprendizaje supervisado y no supervisado, conociendo los algoritmos fundamentales y sus aplicaciones prácticas .

5. Aplicar los fundamentos aprendidos para estructurar un proyecto básico de ciencia de datos siguiendo metodologías estandarizadas como CRISP-DM .

MÓDULO 1: INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE DATOS Y SU CICLO DE VIDA

1.1 ¿Qué es la Ciencia de Datos? Importancia en la sociedad actual
1.2 El perfil del científico de datos y roles en un equipo de datos
1.3 Metodologías para proyectos de datos: CRISP-DM
1.4 Tipos de datos y fuentes de información
1.5 Ética, privacidad y gobierno del dato

MÓDULO 2: PREPARACIÓN, EXPLORACIÓN Y VISUALIZACIÓN DE DATOS

2.1 Introducción a Python para ciencia de datos
2.2 Importación, limpieza y transformación de datos
2.3 Análisis exploratorio de datos (EDA)
2.4 Técnicas de visualización de datos
2.5 Reducción de dimensionalidad y selección de características

MÓDULO 3: FUNDAMENTOS DE MODELADO Y APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

3.1 Aprendizaje supervisado vs. no supervisado
3.2 Modelos de clasificación: kNN, árboles de decisión y Naive Bayes
3.3 Modelos de regresión: regresión lineal y sus extensiones
3.4 Modelos de agrupamiento (clustering): k-means y jerárquico
3.5 Evaluación de modelos y validación cruzada

MÓDULO 4: APLICACIONES AVANZADAS Y PROYECTO FINAL

4.1 Introducción a redes neuronales y deep learning
4.2 Ensambles de modelos: Random Forest y Gradient Boosting
4.3 Procesamiento del lenguaje natural (NLP) básico
4.4 Ética aplicada: sesgos, explicabilidad y transparencia
4.5 Proyecto final: aplicación práctica de un ciclo completo de ciencia de datos