Návrh Školení
Denní 1
Základy datových produktů a strategie
Úvod do moderních datových produktů
Data produkty vs. tradiční datové systémy
Data jako strategický podnikový aktivum
Klíčové komponenty ekosystému datových produktů
Identifikace obchodních problémů vhodných pro datové produkty
Přehled životního cyklu datových produktů (od nápadu po škálování)
Kazuistiky: Úspěšné datové produkty v praxi
Denní 2
Návrh a architektura datových produktů
Zásady návrhu datových produktů
Pojetí uživatelů a spotřebitelů dat
Modely datových architektur (Centralizovaný vs. Datová síť vs. Hybridní)
Návrh škálovatelných datových pipeline
Modelování dat pro analýzy a provozní použití
API a vrstvy přístupnosti dat
Cloudová infrastruktura pro datové produkty (přehled AWS / Azure / GCP)
Denní 3
Datový inženýring a implementace
Metody příjmu dat (Batch vs. Streaming)
Frameworks ETL vs. ELT
Výstavba spolehlivých datových pipeline
Řešení datových úložišť (Data Lake, Warehouse, Lakehouse)
Nástroje pro transformaci dat a jejich orchestraci
Úvod do zpracování reálného času dat
Praktická laboratoř: Výstavba jednoduché datové pipeline
Denní 4
Analýzy, integrace AI a řízení dat
Integrace analýz do datových produktů
Dashboardy, KPI a rozhodovací intelligence
Úvod do AI/ML v datových produktech
Rekomenční systémy a prediktivní modely
Řízení kvality dat a monitorování
Řízení dat, soukromí a soulad s legislativou (přehled konceptů GDPR)
Zajištění důvěry, bezpečnosti a spolehlivosti v datových produktech
Denní 5
Nasazení, škálování a komercializace
Komercializace datových řešení pro koncové uživatele
Strategie nasazení a CI/CD pro datové produkty
Monitorování, optimalizace výkonu a škálování
Řízení životního cyklu datových produktů v organizacích
Strategie monetizace datových produktů
Do budoucna: Generativní AI a autonomní datové produkty
Představení závěrečného projektu a diskuse o zpětné vazbě
Požadavky
- Je doporučena základní znalost konceptů dat a firemního reportingu.
- Ochota pracovat s Excel nebo jakýmkoli základním nástrojem pro analýzu dat je přínosná.
- Vědomí o tom, jak data podporují rozhodování v podnikání, bude přínosné.
- Žádná pokročilá programátorská ani technická kvalifikace není vyžadována.
- Zájem o data, analýzy a rozvoj digitálních produktů je 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