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 Activo Empresarial Estratégico
Componentes Clave del Ecosistema de Productos de Datos
Identificación de Problemas Comerciales Adecuados para Productos de Datos
Visión General del Ciclo de Vida del Producto de Datos (Desde la Ideación hasta el 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 las Personas de Usuario y Consumidores de Datos
Modelos de Arquitectura de Datos (Centralizado vs. Malla de Datos vs. Híbrido)
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 (Panorama general de AWS / Azure / GCP)
Día 3
Ingeniería de Datos e Implementación
Métodos de Ingesta de Datos (Por Lotes vs. Streaming)
Marco de Trabajo ETL frente a 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
Taller Práctico: Construcción de un Pipeline Simple
Día 4
Análisis, Integración de IA y Gobernanza
Incorporación de Análisis en Productos de Datos
Paneles, 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 Datos
Gobernanza de Datos, Privacidad y Cumplimiento (Panorama 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 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 los conceptos de datos e informes empresariales.
- El conocimiento previo de Excel o cualquier herramienta básica de análisis de datos resulta útil.
- Tener conciencia de cómo los datos respaldan la toma de decisiones comerciales será beneficioso.
- No se requiere un background avanzado en programación ni técnico.
- Es esencial el interés por los datos, el análisis y el desarrollo de productos digitales.
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Testimonios (3)
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