План на курса
Ден 1
Основи на данъчните продукти и стратегия
Въведение в модерните данъчни продукти
Данъчни продукти срещу традиционни данъчни системи
Данните като стратегически бизнес актив
Основни компоненти на екосистемата на данъчните продукти
Идентифициране на бизнес проблеми, подходящи за данъчни продукти
Преглед на жизнения цикъл на данъчните продукти (от идеи до мащабиране)
Кейсове: Успешни данъчни продукти в индустрията
Ден 2
Дизайн и архитектура на данъчните продукти
Принципи на дизайна на данъчните продукти
Разбиране на потребителски персони и потребители на данни
Архитектурни модели на данни (Централизирано срещу Data Mesh срещу Хибрид)
Проектиране на мащабируеми данни тръбопроводи
Модел на данни за анализи и оперативни употреби
API и слоеве за достъп до данни
Облачна инфраструктура за данъчни продукти (преглед на AWS / Azure / GCP)
Ден 3
Данъчна инженерия и внедряване
Методи за вграждане на данни (Batch срещу Streaming)
ETL срещу ELT рамки
Изграждане на надеждни данни тръбопроводи
Решения за съхранение на данни (Данни езера, склада, Lakehouse)
Инструменти за трансформация и оркестрация на данни
Въведение в обработката на данни в реално време
Практическа лаборатория: Изграждане на прост данни тръбопровод
Ден 4
Анализи, интеграция на AI и управление
Вграждане на анализи в данъчни продукти
Табло, KPI и интелигентност за вземане на решения
Въведение в AI/ML в данъчни продукти
Системи за препоръки и предиктивни модели
Управление и мониторинг на качеството на данни
Управление на данни, поверителност и съответствие (преглед на концепциите GDPR)
Обезпечаване на доверие, сигурност и надеждност в данъчните продукти
Ден 5
Разгъване, мащабиране и продуктизация
Продуктизация на данни решения за крайни потребители
Стратегии за разгъване и CI/CD за данъчни продукти
Мониторинг, оптимизация на производителността и мащабиране
Управление на жизнения цикъл на данъчните продукти в организации
Стратегии за монетизация на данъчни продукти
Бъдещи тенденции: Генеративен AI и автономни данъчни продукти
Презентация на капитанския проект и сесия за обратна връзка
Изисквания
- Препоръчително е базово разбиране на концепциите за данни и бизнес докладите.
- Познанството с Excel или друг инструмент за основен анализ на данни е полезно.
- Осъзнаването на начина, по който данните подкрепят бизнес вземането на решения, ще бъде благоприятно.
- Не се изисква напреднала програмиращка или техническа подготовка.
- Интерес към данни, анализи и дигитално изграждане на продукти е задължителен.
Отзиви от потребители (2)
Разнообразието на споделената информация и ясното обяснение на термините с прост английски език.
Arisbe Mendoza - Fairtrade International
Курс - GDPR Workshop
Машинен превод
Това е praktičen урок.
Vorraluck Sarechuer - Total Access Communication Public Company Limited (dtac)
Курс - Talend Open Studio for ESB
Машинен превод