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.
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