Съдържание и теми, включени в курса
Ден 1
Основи на продуктите на данни и стратегия
Въведение в съвременните продукти на данни
Продукти на данни срещу традиционни системи за данни
Данните като стратегически бизнес актив
Ключови компоненти на екосистемата за продукти на данни
Идентифициране на бизнес проблеми, подходящи за продукти на данни
Преглед на жизнения цикъл на продукта на данни (от идея до мащабиране)
Казуси: Успешни продукти на данни в индустрията
Ден 2
Дизайн и архитектура на продукти на данни
Принципи на дизайна на продукти на данни
Разбиране на потребителските персони и потребителите на данни
Модели на архитектура на данни (централизирана с/у Data Mesh с/у хибридна)
Проектиране на мащабируеми канали за данни
Моделиране на данни за анализ и оперативна употреба
API и слоеве за достъп до данни
Облачна инфраструктура за продукти на данни (преглед на AWS / Azure / GCP)
Ден 3
Инженеринг на данни и внедряване
Методи за поглъщане на данни (пакетно с/у поточно)
ETL срещу ELT рамки
Изграждане на надеждни канали за данни
Решения за съхранение на данни (езера от данни, складове за данни, Lakehouse)
Инструменти за трансформация и оркестрация на данни
Въведение в обработката на данни в реално време
Практическа лаборатория: Изграждане на прост канал за данни
Ден 4
Анализи, интеграция с изкуствен интелект и управление
Вграждане на анализи в продукти на данни
Табла, KPI и интелигентност при вземане на решения
Въведение в AI/ML в продуктите на данни
Препоръчителни системи и прогнозни модели
Управление на качеството на данните и наблюдение
Управление на данни, поверителност и съответствие (преглед на концепциите за GDPR)
Осигуряване на доверие, сигурност и надеждност в продуктите на данни
Ден 5
Внедряване, мащабиране и превръщане в продукт
Превръщане на решения за данни в продукти за крайни потребители
Стратегии за внедряване и CI/CD за продукти на данни
Наблюдение, оптимизация на производителността и мащабиране
Управление на жизнения цикъл на продуктите на данни в организациите
Стратегии за монетизация на продукти на данни
Бъдещи тенденции: Генеративен изкуствен интелект и автономни продукти на данни
Представяне на капстоун проект и сесия за обратна връзка
Изисквания
- Препоръчва се основно разбиране на концепциите за данни и бизнес отчитане.
- Познаването на Excel или който и да е основен инструмент за анализ на данни е полезно.
- Осъзнаването на това как данните подпомагат вземането на бизнес решения ще бъде от полза.
- Не се изисква напреднало програмиране или технически опит.
- Интерес към данните, анализите и разработването на дигитални продукти е от съществено значение.
Отзиви от участници (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