Computational Thinking
En el entorno digital actual, el Pensamiento Computacional es una competencia esencial para resolver problemas complejos de manera eficiente, estructurada y creativa. Esta área de formación ofrece un marco sistemático aplicable en diversas disciplinas, desde programación básica hasta educación STEM, ayudando a desarrollar habilidades clave como el pensamiento lógico y la creatividad.
Nuestros cursos en Computational Thinking
Objetivos principales
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Filtrar información irrelevante
Identificar y centrar la atención en los elementos críticos de un problema.
/02
Generar modelos
Establecer una cultura de experimentación y análisis continuo para mantener una ventaja competitiva.
/03
Identificar componentes
Detección de oportunidades de negocio para crear valor en el negocio.
/04
Analizar sub-problemas
Optimizar procesos empresariales, reduciendo costes y aumentando la productividad.
/05
Identificar similitudes
Automatizar tareas repetitivas y rutinarias.
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Aplicar soluciones previas
Transformar formas de trabajo, utilizando la IA con una visión crítica, donde la persona continúe estando en el centro de la solución.
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Diseñar procedimientos
Conocer los aspectos básicos de los modelos de aprendizaje automático (Machine Learning) y aprendizaje profundo (Deep Learning) que permiten predecir tendencias y comportamientos.
/08
Optimizar soluciones
/09
Identificar y corregir errores
Áreas clave
de formación
Abstracción de la situación
- Filtración de información irrelevante y creación de modelos abstractos que faciliten la resolución de problemas.
Descomposición de problemas
- Desglosar problemas complejos en componentes manejables, evaluando cada parte para identificar soluciones viables.
Reconocimiento de patrones
- Identificar similitudes en problemas y aplicar soluciones previas para abordar nuevos desafíos.
Desarrollo de algoritmos
- Diseño y optimización de algoritmos para resolver problemas de manera eficiente y reproducible.
Evaluación y depuración
- Testing, validación y corrección de errores en algoritmos para asegurar precisión y eficiencia.
Perfiles profesionales
Computational Thinker Leader
Líder en la descomposición de problemas complejos y desarrollo de soluciones algorítmicas.
Data Abstraction Specialist
Especialista en filtrado de información y creación de modelos representativos.
Problem Decomposer
Experto en desglosar problemas complejos en partes manejables, facilitando la solución.
Pattern Recognizer
Identifica patrones en datos para aplicar soluciones previas de manera eficiente.
Algorithm Designer
Diseñador de algoritmos precisos y optimizados.
Debugger
Especialista en identificación y corrección de errores en algoritmos.
Ventajas de formarse en Gestión de Servicios
Nuestros cursos ofrecen una experiencia de aprendizaje integral, combinando teoría y práctica. A través de casos de estudio reales, desarrollarás habilidades para desglosar problemas complejos, abstraer información crítica, reconocer patrones y crear algoritmos eficientes. Esta formación es ideal para aquellos interesados en STEM, programación básica y pensamiento crítico.
Nuestras certificaciones
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