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Temario del curso

Día 1

Fundamentos de los Productos de Datos y Estrategia
Introducción a los Productos de Datos Modernos
Productos de Datos vs. Sistemas de Datos Tradicionales
Los Datos como Activo Estratégico Empresarial
Componentes Clave de un Ecosistema de Productos de Datos
Identificación de Problemas Empresariales Aptos para Productos de Datos
Descripción General del Ciclo de Vida de un Producto 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 las Personalidades de Usuario y los Consumidores de Datos
Modelos de Arquitectura de Datos (Centralizado vs. Malla de Datos vs. Híbrido)
Diseño de Canalizaciones de Datos Escalables
Modelado de Datos para Análisis y Uso Operativo
APIs y Capas de Accesibilidad a los 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 (Lote vs. Streaming)
Frameworks ETL vs. ELT
Construcción de Canalizaciones de Datos Confiables
Soluciones de Almacenamiento de Datos (Lagos de Datos, Depósitos de Datos, Lakehouse)
Herramientas de Transformación y Orquestación de Datos
Introducción al Procesamiento de Datos en Tiempo Real
Laboratorio Práctico: Construcción de una Canalización de Datos Simple

Día 4

Análisis, Integración de IA y Gobernanza
Incorporación de Análisis en Productos de Datos
Tableros de Control, 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 los Datos
Gobernanza de Datos, Privacidad y Cumplimiento (panorama general de los conceptos GDPR)
Garantía de Confianza, Seguridad y Confiabilidad en 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 de 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.
  • La familiaridad con Excel o cualquier herramienta básica de análisis de datos es útil.
  • Estar consciente de cómo los datos apoyan la toma de decisiones comerciales será beneficioso.
  • No se requiere experiencia previa en programación avanzada ni conocimientos técnicos.
  • Es fundamental tener interés en los datos, el análisis y el desarrollo de productos digitales.
 35 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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