Struttura del corso
Giorno 1
Fondamenti dei prodotti dati e strategia
Introduzione ai moderni prodotti dati
Prodotti dati vs sistemi tradizionali di gestione dati
I dati come risorsa strategica aziendale
Componenti chiave dell’ecosistema dei prodotti dati
Identificazione dei problemi aziendali adatti ai prodotti dati
Panoramica del ciclo di vita dei prodotti dati (dall’ideazione alla scalabilità)
Casi studio: successi dei prodotti dati nel settore
Giorno 2
Progettazione e architettura dei prodotti dati
Principi fondamentali della progettazione di prodotti dati
Comprensione delle figure utente e dei consumatori di dati
Modelli di architettura dati (centralizzata, data mesh e ibrida)
Progettazione di pipeline dati scalabili
Modellazione dati per finalità analitiche ed operative
Livelli di accessibilità dei dati e API
Infrastrutture cloud per i prodotti dati (panoramica su AWS, Azure e GCP)
Giorno 3
Ingegneria dei dati e implementazione
Metodi di ingestione dati (in batch vs in tempo reale)
Frameworks ETL ed ELT
Realizzazione di pipeline dati affidabili
Soluzioni di archiviazione dati (data lake, data warehouse, lakehouse)
Strumenti per la trasformazione e l’orchestrazione dei dati
Introduzione all’elaborazione dati in tempo reale
Esercitazione pratica: creazione di una semplice pipeline dati
Giorno 4
Analisi, integrazione AI e governance dei dati
Integrazione dell’analitica nei prodotti dati
Dashboard, KPI e intelligenza decisionale
Introduzione all’utilizzo di AI/ML nei prodotti dati
Sistemi di raccomandazione e modelli predittivi
Gestione e monitoraggio della qualità dei dati
Governance dei dati, privacy e conformità (concetti generali sulla normativa GDPR)
Mantenimento della fiducia, sicurezza e affidabilità nei prodotti dati
Giorno 5
Distribuzione, scalabilità e produzione dei prodotti
Realizzazione di soluzioni dati pronte per l’utilizzo da parte degli utenti finali
Strategie di distribuzione e pratiche CI/CD per i prodotti dati
Monitoraggio, ottimizzazione delle prestazioni e scalabilità
Gestione del ciclo di vita dei prodotti dati in ambito aziendale
Strategie di monetizzazione dei prodotti dati
Tendenze future: intelligenza generativa AI e prodotti dati autonomi
Presentazione del progetto finale e sessione di feedback
Requisiti
- È consigliabile avere una conoscenza di base dei concetti legati ai dati e della reportistica aziendale.
- La familiarità con Excel o qualsiasi strumento base per l’analisi dei dati risulta utile.
- Sarà vantaggiosa una consapevolezza riguardo al modo in cui i dati supportano il processo decisionale aziendale.
- Non è richiesta alcuna competenza avanzata di programmazione o conoscenze tecniche approfondite.
- L’interesse verso i dati, l’analisi e lo sviluppo di prodotti digitali è indispensabile.
Recensioni (2)
La varietà delle informazioni condivise e la chiarezza nel spiegare i termini in linguaggio semplice.
Arisbe Mendoza - Fairtrade International
Corso - GDPR Workshop
Traduzione automatica
È una sessione pratica.
Vorraluck Sarechuer - Total Access Communication Public Company Limited (dtac)
Corso - Talend Open Studio for ESB
Traduzione automatica