Temario del curso
Día 1
Fundamentos de Productos de Datos y Estrategia
Introducción a Productos de Datos Modernos
Productos de Datos vs. Sistemas Tradicionales de Datos
Los Datos como un Acto Empresarial Estratégico
Componentes Clave de un Ecosistema de Producto de Datos
Identificación de Problemas Empresariales Adecuados para Productos de Datos
Visión General del Ciclo de Vida del Producto de Datos (Desde la Idea hasta la Escalabilidad)
Casos de Éxito: 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 Operacional
APIs y Capas de Accesibilidad a 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. Streaming)
Frameworks ETL vs. ELT
Construcción de Pipelines de Datos Confiables
Soluciones de Almacenamiento de Datos (Lagos de Datos, Data Warehouses, Lakehouse)
Herramientas de Transformación y Orquestación de Datos
Introducción al Procesamiento de Datos en Tiempo Real
Laboratorio Práctico: Construcción de un Pipeline Simple de Datos
Día 4
Análisis, Integración de IA y Gobernanza
Integración de Análisis en Productos de Datos
Tableros (Dashboards), KPIs e Inteligencia para la Toma de Decisiones
Introducción a IA/ML en Productos de Datos
Sistemas de Recomendación y Modelos Predictivos
Gestión y Monitoreo de la Calidad de los Datos
Gobernanza, Privacidad y Cumplimiento de Datos (Visión General de Conceptos GDPR)
Asegurando Confianza, Seguridad y Confiabilidad 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 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 una comprensión básica de conceptos de datos e informes empresariales.
- Conocer Excel o alguna herramienta básica de análisis de datos será útil.
- Tener conciencia de cómo los datos respaldan la toma de decisiones empresariales será beneficioso.
- No se requiere un conocimiento avanzado de programación ni experiencia técnica previa.
- Es fundamental tener interés en datos, análisis y desarrollo de productos digitales.
Testimonios (3)
En si los contenidos estan bien.
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Curso - Microsoft Purview: Data Governance and Compliance
La variedad de la información compartida y la claridad para explicar los términos en un lenguaje sencillo.
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Curso - GDPR Workshop
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Es una sesión práctica.
Vorraluck Sarechuer - Total Access Communication Public Company Limited (dtac)
Curso - Talend Open Studio for ESB
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