Plan Szkolenia
Dzień 1
Podstawy produktów danych i strategii
Wprowadzenie do nowoczesnych produktów danych
Produkty danych a tradycyjne systemy danych
Dane jako strategiczny zasób biznesowy
Kluczowe komponenty ekosystemu produktów danych
Identyfikacja problemów biznesowych odpowiednich dla produktów danych
Przegląd cyklu życia produktu danych (od pomysłu do skalowania)
Studia przypadków: udane produkty danych w branży
Dzień 2
Projektowanie i architektura produktów danych
Zasady projektowania produktów danych
Zrozumienie person użytkowników i konsumentów danych
Modele architektury danych (centralizowane vs Data Mesh vs hybrydowe)
Projektowanie skalowalnych potoków danych
Modelowanie danych do celów analitycznych i operacyjnych
API i warstwy dostępu do danych
Przegląd infrastruktury chmurowej dla produktów danych (AWS / Azure / GCP)
Dzień 3
Inżynieria danych i wdrażanie
Metody pozyskiwania danych (batch vs streaming)
ETL vs ELT
Tworzenie niezawodnych potoków danych
Rozwiązania do przechowywania danych (Data Lakes, Magazyny danych, Lakehouse)
Narzędzia do transformacji i orkiestracji danych
Wprowadzenie do przetwarzania danych w czasie rzeczywistym
Laboratorium: Budowa prostego potoku danych
Dzień 4
Analityka, integracja AI i zarządzanie danymi
Integracja analityki w produktach danych
Pulpity nawigacyjne, KPI i decyzje oparte na danych
Wprowadzenie do AI/ML w produktach danych
Systemy rekomendacyjne i modele predykcyjne
Zarządzanie jakością danych i monitorowanie
Zarządzanie danymi, prywatność i zgodność (przegląd koncepcji GDPR)
Zapewnienie zaufania, bezpieczeństwa i niezawodności w produktach danych
Dzień 5
Wdrażanie, skalowanie i produktyzacja
Produktyzacja rozwiązań danych dla użytkowników końcowych
Strategie wdrażania i CI/CD dla produktów danych
Monitorowanie, optymalizacja wydajności i skalowanie
Zarządzanie cyklem życia produktów danych w organizacjach
Strategie monetyzacji produktów danych
Trendy przyszłości: generatywna AI i autonomiczne produkty danych
Prezentacja projektu końcowego i sesja feedbacku
Wymagania
- Zalecana jest podstawowa znajomość pojęć związanych z danymi i raportowaniem biznesowym.
- Znajomość Excela lub innych podstawowych narzędzi do analizy danych jest pomocna.
- Świadomość, w jaki sposób dane wspierają podejmowanie decyzji biznesowych, będzie korzystna.
- Nie jest wymagana zaawansowana znajomość programowania ani techniczna.
- Niezbędne jest zainteresowanie danymi, analityką i rozwojem cyfrowych produktów.
Opinie uczestników (4)
duzo interakcji z trenerem
Emilia - ATOS PGS sp. z o.o.
Szkolenie - RODO / GDPR - zmiany prawne, wprowadzenie teoretyczne, praktyczne aspekty
wiedza, wzorcowe prowadzenie szkolenia
Krzysztof Kantorski - Santander
Szkolenie - Oracle GoldenGate
Różnorodność udostępnianych informacji oraz jasność wyjaśniania terminów w zrozumiały sposób.
Arisbe Mendoza - Fairtrade International
Szkolenie - GDPR Workshop
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
To jest sesja praktyczna.
Vorraluck Sarechuer - Total Access Communication Public Company Limited (dtac)
Szkolenie - Talend Open Studio for ESB
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję