Temario del curso
Día 1
Fundamentos de los Productos de Datos y Estrategia
Introducción a los Productos de Datos Modernos
Productos de Datos frente a Sistemas de Datos Tradicionales
Los Datos como Acto Estratégico Empresarial
Componentes Clave de un Ecosistema de Producto de Datos
Identificación de Problemas Empresariales Adecuados para Productos de Datos
Visión General del Ciclo de Vida de un 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 los Perfiles de Usuario (Personas) y Consumidores de Datos
Modelos de Arquitectura de Datos (Centralizado frente a Data Mesh frente a 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 Ingestión de Datos (Lotes frente a Flujo Continuo)
Marco ETL frente a ELT
Construcción de Canales de Datos Fiables
Soluciones de Almacenamiento de Datos (Data Lakes, Data Warehouses, Lakehouse)
Herramientas de Transformación y Orquestación de Datos
Introducción al Procesamiento de Datos en Tiempo Real
Laboratorio Práctico: Construcción de un Canal de Datos Simple
Día 4
Análisis, Integración de IA y Gobernanza
Incorporación de Análisis en los Productos de Datos
Paneles (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, Privacidad y Cumplimiento de Datos (visión general de conceptos de GDPR)
Garantía 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 e Integración Continua/Delivery Continuo (CI/CD) para Productos de Datos
Monitoreo, Optimización del Rendimiento y Escalamiento
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 Integrador y Sesión de Retroalimentación
Requerimientos
- Se recomienda tener una comprensión básica de los conceptos de datos y de los informes empresariales.
- Es útil contar con familiaridad con Excel o cualquier herramienta básica de análisis de datos.
- Tener consciencia sobre cómo los datos respaldan la toma de decisiones empresariales será beneficioso.
- No se requiere experiencia avanzada en programación ni antecedentes técnicos.
- Es esencial tener interés en los datos, el análisis y el desarrollo de productos digitales.
Testimonios (3)
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