Temario del curso
Día 1
Fundamentos de los Productos de Datos y Estrategia
Introducción a los Productos Modernos de Datos
Productos de Datos frente a Sistemas Tradicionales de Datos
Los Datos como Activo Estratégico Comercial
Componentes Clave de un Ecosistema de Productos de Datos
Identificación de Problemas Comerciales 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: 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 los Perfiles de Usuario y Consumidores de Datos
Modelos de Arquitectura de Datos (Centralizado frente a Data Mesh vs Híbrido)
Diseño de Canales 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 (Por Lotes vs Flujo Continuo)
Frameworks ETL frente a ELT
Construcción de Canales de Datos Fiables
Soluciones de Almacenamiento de Datos (Lagos de Datos, Almacenes de Datos, Lakehouse)
Herramientas de Transformación y Orquestación de Datos
Introducción al Procesamiento de Datos en Tiempo Real
Taller Práctico: Construcción de un Canal de Datos Sencillo
Día 4
Análisis, Integración de IA y Gobernanza
Integración del Análisis en Productos de Datos
Paneles 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 GDPR)
Aseguramiento de Confianza, Seguridad y Fiabilidad 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 una comprensión básica de los conceptos de datos y los informes comerciales.
- Es útil tener familiaridad con Excel o cualquier herramienta básica de análisis de datos.
- Ser consciente de cómo los datos respaldan la toma de decisiones empresariales será beneficioso.
- No se requiere conocimientos avanzados de programación ni formación técnica.
- Es fundamental tener interés en los datos, el análisis y el desarrollo de productos digitales.
Testimonios (3)
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