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Temario del curso

Día 1 

 Fundamentos de 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 del Ecosistema de un Producto de Datos
Identificación de Problemas Comerciales Adecuados para Productos de Datos
Visión General del Ciclo de Vida del Producto de Datos (De la Ideación al Escalamiento)
Casos de Estudio: Productos de Datos Exitosos en la Industria

Día 2 

 Diseño y Arquitectura del Producto de Datos
Principios del Diseño de Productos de Datos
Comprensión de las Personas de Usuario y los Consumidores de Datos
Modelos de Arquitectura de Datos (Centralizada vs. Data Mesh vs. Híbrida)
Diseño de Pipelines de Datos Escalables
Modelado de Datos para Análisis y Usos Operativos
Capas de Accesibilidad de Datos mediante APIs
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. Streaming)
Frameworks ETL vs. ELT
Construcción de Pipelines de Datos Confiables
Soluciones de Almacenamiento de Datos (Lagos de Datos, Bodegas de Datos, Lakehouse)
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
Incorporación del Análisis en Productos de Datos
Tableros (Dashboards), 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 Datos
Gobernanza de Datos, Privacidad y Cumplimiento (Visión general de conceptos GDPR)
Aseguramiento de Confianza, Seguridad y Confiabilidad en los Productos de Datos

Día 5

Despliegue, Escalamiento 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 Escalamiento
Gestión del Ciclo de Vida del Producto 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 conceptos de datos e informes empresariales.
  • La familiaridad con Excel o cualquier herramienta básica de análisis de datos es útil.
  • Tener conciencia de cómo los datos respaldan la toma de decisiones comerciales será beneficioso.
  • No se requiere experiencia avanzada en programación ni conocimientos técnicos específicos.
  • Es esencial el interés por los datos, el análisis y el desarrollo de productos digitales.
 35 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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