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Temario del curso

Día 1

Bases y estrategia en la creación de productos de datos
Introducción a los productos de datos contemporáneos
Productos de datos frente a sistemas tradicionales de manejo de información
Los datos como activo estratégico para el negocio
Componentes fundamentales del ecosistema de productos basados en datos
Cómo identificar problemas empresariales susceptibles de resolverse mediante dichos productos
Descripción general del ciclo vital (desde la idea inicial hasta su expansión)
Casos prácticos: éxitos notables al implementar este tipo de soluciones en diversas industrias

Día 2

Diseño y arquitectura de productos basados en información
Principios esenciales en el diseño de estos productos
Cómo comprender a los usuarios y consumidores de tales datos
Modelos de arquitecturas de datos: centralizado, Data Mesh e híbrido
Diseño de pipelines escalables para el flujo de información
Modelado de datos orientado al análisis y uso operativo
Las API como puentes de acceso a los datos
Infraestructura en la nube para este tipo de productos (panorama general de AWS, Azure y GCP)

Día 3

Ingeniería de datos e implementación práctica
Métodos de captura de información: procesamiento por lotes o en tiempo real
Marcos ETL frente a ELT para la gestión de flujos de datos
Elaboración de pipelines confiables para la transmisión de información
Soluciones disponibles para el almacenamiento de dichos datos: lagos, depósitos y Lakehouse
Herramientas para la transformación de la información y su organización
Introducción a procesos analíticos instantáneos
Taller práctico: creación de un pipeline sencillo

Día 4

Analítica, integración de inteligencia artificial y gobernanza en estos productos
Incorporación de técnicas analíticas dentro de los mismos
Paneles visuales, indicadores clave y métodos para facilitar decisiones acertadas
Conceptos básicos sobre la inclusión de IA y aprendizaje automático
Sistemas de recomendación y modelos predictivos desarrollados con esta tecnología
Gestión y supervisión continua de la calidad de los datos suministrados
Consideraciones legales respecto a la privacidad, protección de datos y normativas (en especial el Reglamento GDPR)
Asegurar confianza, seguridad y funcionalidad permanente en estos productos

Día 5

Despliegue, escalabilidad y comercialización
Cómo llevar estas soluciones al mercado para beneficio de los usuarios finales
Estrategias de implementación incluyendo procesos CI/CD específicos
Supervisión continua, optimización del rendimiento y expansión del uso
Gestión integral del ciclo vital de tales productos dentro de la empresa
Técnicas para monetizar dichos recursos basados en datos
Tendencias futuras: IA generativa e innovaciones relativas a productos autogestionables
Presentación final y sesión dedicada al análisis del proyecto realizado por los participantes

Requerimientos

  • Se recomienda tener conocimientos básicos sobre conceptos de datos y elaboración de informes empresariales.
  • Es útil contar con familiaridad en el uso de Excel o cualquier herramienta sencilla de análisis de datos.
  • Tener conciencia de cómo los datos facilitan la toma de decisiones empresariales resultará beneficioso.
  • No se exige experiencia avanzada en programación ni conocimientos técnicos especializados.
  • Resulta fundamental poseer interés en los datos, el análisis y el desarrollo de productos digitales.
 35 Horas

Formación Corporativa a Medida

Soluciones de formación diseñadas exclusivamente para empresas.

  • Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
  • Calendario flexible: Fechas y horarios adaptados a la agenda de su equipo.
  • Modalidad: Online (en directo), In-company (en sus oficinas) o Híbrida.
Inversión

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