Temario del curso
Día 1
Fundamentos de Productos de Datos y Estrategia
Introducción a los Productos de Datos Modernos
Productos de Datos vs. Sistemas Tradicionales de Datos
Los Datos como Activo Estratégico Empresarial
Componentes Clave del Ecosistema de un Producto de Datos
Identificación de Problemas Empresariales Adecuados para Productos de Datos
Visión General del Ciclo de Vida de los Productos de Datos (Desde la Ideación hasta 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 Personas (Personas) y los Consumidores de Datos
Modelos de Arquitectura de Datos (Centralizado vs. Data Mesh vs. Híbrido)
Diseño de Pipelines de Datos Escalables
Modelado de Datos para Análisis y Usos Operativos
APIs y Capas de Accesibilidad a los Datos
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 (Lote vs. Streaming)
Marco de Trabajo ETL vs. ELT
Construcción de Pipelines de Datos Confiables
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 Pipeline de Datos Sencillo
Día 4
Análisis, Integración de IA y Gobernanza
Inclusión de 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 los Datos
Gobernanza, Privacidad y Cumplimiento Normativo (Visión general de conceptos de GDPR)
Garantía de Confianza, Seguridad y Confiabilidad en 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 Escalabilidad
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 y Sesión de Retroalimentación
Requerimientos
- Se recomienda tener un conocimiento básico de conceptos de datos e informes comerciales.
- Estar familiarizado con Excel o cualquier herramienta básica de análisis de datos resulta útil.
- Tener conciencia sobre cómo los datos respaldan la toma de decisiones empresariales será beneficioso.
- No se requiere conocimientos avanzados de programación ni experiencia técnica previa.
- Es fundamental demostrar interés por los datos, el análisis y el desarrollo de productos digitales.
Testimonios (3)
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