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 de un Ecosistema de Productos de Datos
Identificación de Problemas Empresariales Adecuados para Productos de Datos
Visión General del Ciclo de Vida de un Producto de Datos (desde la Ideación hasta la Escalabilidad)
Estudios de Casos: 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 los Consumidores de Datos
Modelos de Arquitectura de Datos (Centralizado frente a Data Mesh frente a 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 (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 Fiables
Soluciones de Almacenamiento de Datos (Data Lakes, Data Warehouses, Lakehouse)
Herramientas de Transformación y Orquestación de Datos
Introducción al Procesamiento de Datos en Tiempo Real
Laboratorio Práctico: Construcción de un Pipeline de Datos Sencillo
Día 4
Análisis, Integración de IA y Gobernanza
Integración del Análisis en Productos de Datos
Tableros de Control, KPIs e Inteligencia para la Toma de Decisiones
Introducción a la IA/ML en Productos de Datos
Sistemas de Recomendación y Modelos Predictivos
Gestión y Monitoreo de la Calidad de los Datos
Gobernanza de Datos, Privacidad y Cumplimiento (visión general de conceptos de GDPR)
Garantía de Confianza, Seguridad y Fiabilidad en los Productos de Datos
Día 5
Implementación, 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 Escalabilidad
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 y Sesión de Retroalimentación
Requerimientos
- Se recomienda tener una comprensión básica de los conceptos de datos e informes empresariales.
- Es útil familiaridad con Excel o cualquier herramienta básica de análisis de datos.
- Ser consciente de cómo los datos apoyan la toma de decisiones empresariales será beneficioso.
- No se requiere un conocimiento avanzado de programación ni formación técnica.
- Es fundamental el interés por los datos, el análisis y el desarrollo de productos digitales.
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- 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.
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Testimonios (2)
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