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 Tradicionales de Datos
Los Datos como Activo Empresarial Estratégico
Componentes Clave de un Ecosistema de Productos de Datos
Identificación de Problemas Empresariales Aptos para Productos de Datos
Visión General del Ciclo de Vida de un Producto de Datos (De la Ideación al Escalamiento)
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 Perfiles de Usuario y Consumidores de Datos
Modelos de Arquitectura de Datos (Centralizada vs. Data Mesh vs. Híbrida)
Diseño de Pipelines 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 (Lotes vs. Transmisión en Tiempo Real)
Frameworks ETL vs. ELT
Construcción de Pipelines de Datos Confiables
Soluciones de Almacenamiento de Datos (Lagos de Datos, Bodegas de Datos, Lakehouse)
Herramientas de Transformación y Orquestación de Datos
Introducción al Procesamiento de Datos en Tiempo Real
Laboratorio Práctico: Construcción de un Pipeline de Datos Simples
Día 4
Análisis, Integración de IA y Gobernanza
Integración de Análisis en Productos de Datos
Tableros (Dashboards), KPIs e Inteligencia para Decisiones
Introducción a la IA/IA 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 Productos de Datos
Día 5
Despliegue, Escalamiento 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 Escalamiento
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 (Capstone) y Sesión de Retroalimentación
Requerimientos
- Se recomienda tener una comprensión básica de los conceptos de datos e informes empresariales.
- Es útil familiarizarse con Excel o cualquier herramienta básica de análisis de datos.
- Ser consciente de cómo los datos apoyan la toma de decisiones empresariales será beneficioso.
- No se requiere un conocimiento avanzado de programación o experiencia técnica previa.
- El interés por los datos, el análisis y el desarrollo de productos digitales es fundamental.
Testimonios (3)
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