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Temario del curso

Día 1 

 Fundamentos de Productos de Datos y Estrategia
Introducción a Productos Modernos de Datos
Productos de Datos vs. Sistemas Tradicionales de Datos
Los Datos como Activo Empresarial Estratégico
Componentes Clave de un Ecosistema de Producto de Datos
Identificación de Problemas Empresariales Adecuados para Productos de Datos
Vista General del Ciclo de Vida del Producto de Datos (De la Ideación a la Escalabilidad)
Casos de Estudio: Productos de Datos Exitosos en la Industria

Día 2 

 Diseño y Arquitectura de Productos de Datos
Principios del Diseño de Productos de Datos
Comprensión de los Perfiles de Usuario y Consumidores de Datos
Modelos de Arquitectura de Datos (Centralizado vs. Data Mesh vs. Híbrido)
Diseño de Tuberías de Datos Escalables
Modelado de Datos para Analíticas y Uso Operativo
APIs y Capas de Accesibilidad de Datos
Infraestructura en la Nube para Productos de Datos (Visión general de AWS / Azure / GCP)

Día 3

Ingeniería de Datos e Implementación
Métodos de Ingesta de Datos (Por Lotes vs. Transmisión en Tiempo Real)
Frameworks ETL vs ELT
Construcción de Tuberías de Datos Confiables
Soluciones de Almacenamiento de Datos (Lagos de Datos, Almacenes de Datos, Lakehouse)
Herramientas de Transformación y Orquestación de Datos
Introducción al Procesamiento de Datos en Tiempo Real
Laboratorio Práctico: Construcción de una Tubería de Datos Simple

Día 4

Analíticas, Integración de IA y Gobernanza
Incorporación de Analíticas en Productos de Datos
Tableros (Dashboards), KPIs e Inteligencia para la Decisión
Introducción a IA/ML en Productos de Datos
Sistemas de Recomendación y Modelos Predictivos
Gestión y Monitoreo de la Calidad de los Datos
Gobernanza de Datos, Privacidad y Cumplimiento (Vista general de conceptos GDPR)
Aseguramiento de Confianza, Seguridad y Fiabilidad en Productos de Datos

Día 5

Despliegue, Escalabilidad y Comercialización
Comercialización de Soluciones de Datos para Usuarios Finales
Estrategias de Despliegue y CI/CD para Productos de Datos
Monitoreo, Optimización del Rendimiento y Escalabilidad
Gestión del Ciclo de Vida del Producto de Datos en Organizaciones
Estrategias de Monetización para Productos de Datos
Tendencias Futuras: IA Generativa y Productos de Datos Autónomos
Presentación del Proyecto Final y Sesión de Retroalimentación

Requerimientos

  • Se recomienda tener un conocimiento básico de conceptos de datos e informes empresariales.
  • La familiaridad con Excel o cualquier herramienta básica de análisis de datos es útil.
  • La conciencia sobre cómo los datos respaldan la toma de decisiones empresariales será beneficiosa.
  • No se requiere experiencia avanzada en programación ni conocimientos técnicos previos.
  • El interés por los datos, el análisis y el desarrollo de productos digitales es esencial.
 35 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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