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Struttura del corso

Giorno 1

 Fondamenti dei Prodotti Dati e Strategia
Introduzione ai Prodotti Dati Moderni
Prodotti Dati vs Sistemi Dati Tradizionali
I Dati come Asset Strategico per il Business
Componenti Chiave di un Ecosistema di Prodotti Dati
Identificare Problemi Aziendali Adatti a Soluzioni Basate su Prodotti Dati
Sinossi del Ciclo di Vita di un Prodotto Dati (dall'ideazione alla scalabilità)
Casi di Studio: Prodotti Dati di Successo nel Settore

Giorno 2

 Progettazione e Architettura del Prodotto Dati
Principi di Progettazione dei Prodotti Dati
Comprendere i Person Utente e i Consumatori dei Dati
Modelli di Architettura Dati (Centralizzato vs Data Mesh vs Ibrido)
Progettare Pipeline Dati Scalabili Modello Dati per Analytics e Utilizzi Operativi API e Livelli di Accessibilità ai Dati Infrastruttura Cloud per Prodotti Dati (panoramica su AWS / Azure / GCP)

Giorno 3

Data Engineering & Implementazione Metodi di Ingestione dei Dati (Batch vs Streaming) Framework ETL vs ELT Realizzazione di Pipeline Dati Affidabili Soluzioni di Memorizzazione Dati (Data Lakes, Data Warehouse, Lakehouse)
Strumenti per la Trasformazione e l'Orchestrazione dei Dati
Introduzione al Processing dei Dati in Tempo Reale
Lab Pratico: Realizzazione di una Semplice Pipeline Dati

Giorno 4

Analytics, Integrazione AI e Governance Incorporare l'Analytics nei Prodotti Dati Dashboard, KPI e Decision Intelligence
Introduzione all'AI/ML nei Prodotti Dati
Sistemi di Raccomandazione e Modelli Predittivi Gestione e Monitoraggio della Qualità dei Dati
Governance, Privacy e Conformità (panoramica sui concetti GDPR)
Garantire Fiducia, Sicurezza e Affidabilità nei Prodotti Dati

Giorno 5

Distribuzione, Scalabilità e Productization Produtizzazione delle Soluzioni Dati per gli Utenti Finali Strategie di Distribuzione e CI/CD per Prodotti Dati Monitoraggio, Ottimizzazione delle Prestazioni e Scalabilità Gestione del Ciclo di Vita dei Prodotti Dati all'interno delle Organizzazioni Strategie di Monetizzazione dei Prodotti Dati
Tendenze Future: Generative AI & Prodotti Dati Autonomi
Presentazione del Progetto Finale (Capstone) & Sessione di Feedback

Requisiti

  • Si consiglia una conoscenza di base dei concetti relativi ai dati e alla reporting aziendale.
  • L'esperienza con Excel o altri strumenti base di analisi dei dati è utile.
  • E' vantaggiosa la consapevolezza di come i dati supportino le decisioni aziendali.
  • Non sono richieste competenze avanzate di programmazione o background tecnico.
  • È essenziale l'interesse verso i dati, l'analisi e lo sviluppo di prodotti digitali.
 35 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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