Temario del curso
Día 1
Fundamentos de los Productos de Datos y Estrategia
Introducción a los Productos de Datos Modernos
Productos de Datos frente a Sistemas de Datos Tradicionales
Los Datos como un Activo Empresarial Estratégico
Componentes Clave de un Ecosistema de Productos de Datos
Identificación de Problemas Empresariales Adecuados para Productos de Datos
Descripción General del Ciclo de Vida del Producto de Datos (de la Ideación al Escalamiento)
Casos de Estudio: Productos de Datos Exitosos en la Industria
Día 2
Diseño y Arquitectura del Producto de Datos
Principios del Diseño de Productos de Datos
Comprensión de las Personas (Personas) de Usuario y Consumidores de Datos
Modelos de Arquitectura de Datos (Centralizada frente a Data Mesh frente a Híbrida)
Diseño de Tuberías 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. Streaming)
Marco ETL frente a ELT
Construcción de Tuberías de Datos Confiables
Soluciones de Almacenamiento de Datos (Data Lakes, Warehouses, 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
Análisis, Integración de IA y Gobernanza
Integración del Análisis en Productos de Datos
Paneles (Dashboards), KPIs e Inteligencia para Decisiones
Introducción a la IA / ML en Productos de Datos
Sistemas de Recomendación y Modelos Predictivos
Gestión y Monitoreo de Calidad de Datos
Gobernanza, Privacidad y Cumplimiento de Datos (visión general de conceptos GDPR)
Asegurar Confianza, Seguridad y Fiabilidad en los 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 los Productos de Datos en las 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 conceptos de datos e informes empresariales.
- Es útil familiarizarse con Excel o cualquier herramienta básica de análisis de datos.
- Conocer cómo los datos apoyan la toma de decisiones empresariales será beneficioso.
- No se requiere experiencia avanzada en programación ni conocimientos técnicos profundos.
- Es fundamental el interés por los datos, el análisis y el 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)
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