Návrh Školení
Den 1
Základy datových produktů a strategie
Úvod do moderních datových produktů
Rozdíly mezi datovými produkty a tradičními datovými systémy
Data jako strategický obchodní aktivum
Hlavní složky ekosystému datových produktů
Identifikace problémů, které lze řešit prostřednictvím datových produktů
Přehled životního cyklu datových produktů (od nápadu po rozšíření)
Příklady úspěšných datových produktů v praxi
Den 2
Návrh a architektura datových produktů
Principy navrhování datových produktů
Pochopení cílových uživatelů a spotřebitelů dat
Modely datové architektury (centralizovaná, Data Mesh či hybridní)
Návrh škálovatelných datových pipeline
Modelování dat pro účely analytiky i provozu
Rozhraní API a vrstvy umožňující přístup k datům
Cloudové infrastruktury určené k tvorbě datových produktů (přehled AWS, Azure či GCP)
Den 3
Datové inženýrství a implementace
Metody načítání dat (dávkové vs streamovací)
Rámce ETL a ELT
Vytváření spolehlivých datových pipeline
Možnosti ukládání dat (data lakes, datové sklady či lakehouse)
Nástroje pro transformaci a orchestraci dat
Základní informace o reálném zpracování dat
Praktická laboratoř: Vytvoření jednoduché datové pipeline
Den 4
Analytika, integrace AI a správa dat
Začlenění analytiky do datových produktů
Dashboardy, KPI a podpora rozhodování na základě dat
Seznámení s využitím umělé inteligence/Machine Learningu v datových produktech
Doporučovací systémy a prediktivní modely
Správa kvality a monitorování dat
Správa dat, ochrana osobních údajů a shoda s předpisy (např. GDPR)
Zajištění důvěryhodnosti, bezpečnosti a spolehlivosti datových produktů
Den 5
Nasazení, škálování a uvedení produktu na trh
Převzetí datových řešení do komerčního provozu určeného koncovým uživatelům
Strategie nasazení a využití CI/CD pro datové produkty
Monitorování, optimalizace výkonu a škálování
Správa životního cyklu datových produktů v organizaci
Možnosti monetizace datových produktů
Budoucí trendy: Generativní AI a autonomní datové produkty
Prezentace závěrečného projektu a zpětná vazba od lektora
Požadavky
- Doporučuje se základní orientace v datových konceptech a obchodní reportování.
- Praktická znalost Excelu nebo jakéhokoli jednoduchého nástroje pro analýzu dat je výhodou.
- Vědomí o tom, jak data podporují rozhodovací procesy v byznysu, bude užitečné.
- Není nutná pokročilá programátorská či technická znalost – toto není předpokladem.
- Zájem o data, analytiku a vývoj digitálních produktů je však nezbytný.
Reference (2)
Rozmanitost sdílených informací a jasnost vysvětlování termínů běžnou češtinou.
Arisbe Mendoza - Fairtrade International
Kurz - GDPR Workshop
Přeloženo strojem
Je to praktická sezení.
Vorraluck Sarechuer - Total Access Communication Public Company Limited (dtac)
Kurz - Talend Open Studio for ESB
Přeloženo strojem