Temario del curso
Día 1
• Fundamentos de los Productos de Datos y Estrategia
• Introducción a los Productos de Datos Modernos
• Diferencias entre Productos de Datos y Sistemas de Datos Tradicionales
• Los Datos como Activo Empresarial Estratégico
• Componentes Clave del Ecosistema de un Producto de Datos
• Identificación de Problemas Empresariales Adecuados para Productos de Datos
• Visión General del Ciclo de Vida del Producto de Datos (Ideación hasta la Escalabilidad)
• Estudios de Caso: 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 Personajes de Usuario y 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
• 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 Ingesta de Datos (Lote vs. Streaming)
• Marcos ETL versus 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 Simple
Día 4
• Análisis, Integración de IA y Gobernanza
• Incorporación del Análisis en Productos de Datos
• Cuadros de Mando, KPIs e Inteligencia Decisoria
• 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 de Datos (Visión general de conceptos GDPR)
• Garantía de Confianza, Seguridad y Confiabilidad en Productos de Datos
Día 5
• Despliegue, Escalabilidad 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 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 los conceptos de datos e informes empresariales.
- La familiaridad con Excel o cualquier herramienta básica de análisis de datos es útil.
- Tener conocimiento sobre cómo los datos respaldan la toma de decisiones empresariales será beneficioso.
- No se requiere experiencia avanzada en programación ni formación técnica previa.
- Es fundamental mostrar interés por los datos, el análisis y el desarrollo de productos digitales.
Testimonios (3)
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