Schița de curs
Ziua 1
Bazele Produselor de Date & Strategie
Introducere în Produsele de Date Moderne
Produse de Date vs Sisteme Tradiționale de Date
Datele ca Activ Strategic de Afaceri
Componente Cheie ale unui Ecosistem de Produse de Date
Identificarea Problemelor de Afaceri Potrivite pentru Produse de Date
Prezentare Generală a Ciclului de Viață al Produselor de Date (De la Idee la Scalare)
Studii de Caz: Produse de Date de Succes în Industrie
Ziua 2
Design & Arhitectura Produselor de Date
Principii de Design al Produselor de Date
Înțelegerea Persoanelor Utilizator și a Consumatorilor de Date
Modele de Arhitectură a Datelor (Centralizată vs Data Mesh vs Hibridă)
Proiectarea Conductelor de Date Scalabile
Modelarea Datelor pentru Analize și Utilizare Operațională
API-uri și Straturi de Acces la Date
Infrastructura Cloud pentru Produse de Date (Prezentare AWS / Azure / GCP)
Ziua 3
Ingineria Datelor & Implementare
Metode de Ingestie a Datelor (Batch vs Streaming)
Cadre ETL vs ELT
Construirea Conductelor de Date Fiabile
Soluții de Stocare a Datelor (Lacuri de Date, Depozite, Lakehouse)
Instrumente de Transformare și Orchestrare a Datelor
Introducere în Prelucrarea Datelor în Timp Real
Laborator Practic: Construirea unei Conducte de Date Simple
Ziua 4
Analize, Integrare AI & Guvernanță
Integrarea Analizelor în Produsele de Date
Panouri de Bord, KPI-uri și Inteligență Decizională
Introducere în AI/ML în Produsele de Date
Sisteme de Recomandare și Modele Predictive
Managementul Calității Datelor și Monitorizarea
Guvernanța Datelor, Confidențialitate și Conformitate (Prezentare GDPR)
Asigurarea Încrederii, Securității & Fiabilității în Produsele de Date
Ziua 5
Implementare, Scalare & Productizare
Transformarea Soluțiilor de Date în Produse pentru Utilizatori Finali
Strategii de Implementare și CI/CD pentru Produse de Date
Monitorizare, Optimizare a Performanței & Scalare
Managementul Ciclului de Viață al Produselor de Date în Organizații
Strategii de Monetizare a Produselor de Date
Tendințe Viitoare: AI Generativă & Produse de Date Autonome
Prezentarea Proiectului de Capstone & Sesiune de Feedback
Cerințe
- Este recomandată o înțelegere de bază a conceptelor de date și a raportării de afaceri.
- Cunoașterea Excel sau a oricărui instrument de bază de analiză a datelor este utilă.
- Conștientizarea modului în care datele sprijină luarea deciziilor de afaceri va fi benefică.
- Nu este necesară o pregătire avansată în programare sau un fundament tehnic.
- Un interes pentru date, analize și dezvoltarea de produse digitale este esențial.
Mărturii (2)
Varietatea informațiilor împărtășite și claritatea explicării termenilor în limbaj simplu.
Arisbe Mendoza - Fairtrade International
Curs - GDPR Workshop
Tradus de catre o masina
Este o sesiune practică.
Vorraluck Sarechuer - Total Access Communication Public Company Limited (dtac)
Curs - Talend Open Studio for ESB
Tradus de catre o masina