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 Estratégico Empresarial
Componentes Clave del Ecosistema de un Producto de Datos
Identificación de Problemas Empresariales Adecuados para Productos de Datos
Visión General del Ciclo de Vida de los Productos de Datos (De la Ideación a la Escalabilidad)
Casos de Estudio: Éxitos en la Industria con Productos de Datos
Día 2
Diseño y Arquitectura de Productos de Datos
Principios del Diseño de Productos de Datos
Comprensión de los Perfiles de Usuario y Consumidores de Datos
Modelos de Arquitectura de Datos (Centralizada frente a Malla de Datos frente a Híbrida)
Diseño de Pipelines de Datos Escalables
Modelado de Datos para Análisis y Usos Operativos
APIs y Capas de Accesibilidad de Datos
Infraestructura en la Nube para Productos de Datos (Resumen de AWS / Azure / GCP)
Día 3
Ingeniería de Datos e Implementación
Métodos de Ingestión de Datos (Lotes frente a Streaming)
Frameworks ETL frente a ELT
Construcción de Pipelines de Datos Confiables
Soluciones de Almacenamiento de Datos (Lagos de Datos, Almacenes de Datos y Lago de Datahouses)
Herramientas de Transformación y Orquestación de Datos
Introducción al Procesamiento de Datos en Tiempo Real
Laboratorio Práctico: Construcción de un Pipeline de Datos Simple
Día 4
Análisis, Integración de IA y Gobernanza
Integración de Análisis en Productos de Datos
Paneles (Dashboards), KPIs e Inteligencia para la Toma de Decisiones
Introducción a la IA/IA 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 (Resumen de conceptos de GDPR)
Aseguramiento de Confianza, Seguridad y Confiabilidad en los Productos de Datos
Día 5
Despliegue, 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 conocimientos básicos de conceptos de datos e informes empresariales.
- Conocer Excel u otras herramientas básicas de análisis de datos será útil.
- Tener conciencia de cómo los datos respaldan la toma de decisiones empresariales resultará beneficioso.
- No se requiere conocimientos avanzados de programación ni experiencia técnica previa.
- Es esencial mostrar interés por los datos, el análisis y el desarrollo de productos digitales.
Testimonios (3)
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