Temario del curso
Día 1
Fundamentos de los Productos de Datos y Estrategia
Introducción a los Productos de Datos Modernos
Productos de Datos vs. Sistemas de Datos Tradicionales
Los Datos como Activo Estratégico Empresarial
Componentes Clave de un Ecosistema de Productos de Datos
Identificación de Problemas Comerciales Adecuados para Productos de Datos
Visión General del Ciclo de Vida de un Producto de Datos (desde la Ideación hasta el Escalado)
Casos de Estudio: Productos de Datos Exitosos en la Industria
Día 2
Diseño y Arquitectura del Producto de Datos
Principios de Diseño de Productos de Datos
Comprensión de las Personas de Usuario y los Consumidores de Datos
Modelos de Arquitectura de Datos (Centralizado vs. Data Mesh vs. Híbrido)
Diseño de Canalizaciones de Datos Escalables
Modelado de Datos para Análisis 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 (Lote vs. Transmisión Continua)
Frameworks ETL vs. ELT
Construcción de Canalizaciones de Datos Fiables
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 Canalización de Datos Sencilla
Día 4
Análisis, Integración de IA y Gobernanza
Integración de Análisis en Productos de Datos
Tableros de Control, KPIs e Inteligencia para la Toma de Decisiones
Introducción a la 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 (Visión General de conceptos GDPR)
Aseguramiento de Confianza, Seguridad y Fiabilidad en los Productos de Datos
Día 5
Despliegue, Escalado 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 Escalado
Gestión del Ciclo de Vida de Productos 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 comerciales.
- Es útil estar familiarizado con Excel o cualquier herramienta básica de análisis de datos.
- Ser consciente de cómo los datos respaldan la toma de decisiones comerciales será beneficioso.
- No se requiere experiencia avanzada en programación ni conocimientos técnicos profundos.
- Es esencial tener interés en los datos, el análisis y el desarrollo de productos digitales.
Testimonios (2)
La variedad de la información compartida y la claridad para explicar los términos en un lenguaje sencillo.
Arisbe Mendoza - Fairtrade International
Curso - GDPR Workshop
Traducción Automática
Es una sesión práctica.
Vorraluck Sarechuer - Total Access Communication Public Company Limited (dtac)
Curso - Talend Open Studio for ESB
Traducción Automática