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课程大纲
第一天
数据产品基础与策略
现代数据产品简介
数据产品与传统数据系统对比
数据作为战略业务资产
数据产品生态系统的关键组成部分
识别适合数据产品的业务问题
数据产品生命周期概述(从构思到扩展)
案例研究:行业中的成功数据产品
第二天
数据产品设计与架构
数据产品设计原则
理解用户角色与数据消费者
数据架构模型(集中式 vs 数据网格 vs 混合式)
设计可扩展的数据管道
为分析和操作使用进行数据建模
API与数据可访问层
数据产品的云基础设施(AWS / Azure / GCP概述)
第三天
数据工程与实施
数据摄取方法(批量 vs 流式)
ETL vs ELT框架
构建可靠的数据管道
数据存储解决方案(数据湖、数据仓库、湖仓一体)
数据转换与编排工具
实时数据处理简介
动手实验:构建简单的数据管道
第四天
分析、AI集成与治理
将分析嵌入数据产品
仪表板、KPI与决策智能
数据产品中的AI/ML简介
推荐系统与预测模型
数据质量管理与监控
数据治理、隐私与合规(GDPR概念概述)
确保数据产品的信任、安全与可靠性
第五天
部署、扩展与产品化
为最终用户产品化数据解决方案
数据产品的部署策略与CI/CD
监控、性能优化与扩展
组织中的数据产品生命周期管理
数据产品的货币化策略
未来趋势:生成式AI与自主数据产品
结业项目展示与反馈环节
要求
- 建议具备基本的数据概念和业务报告知识。
- 熟悉Excel或任何基本的数据分析工具有帮助。
- 了解数据如何支持业务决策将有益。
- 无需高级编程或技术背景。
- 对数据、分析和数字产品开发感兴趣是必要的。
35 小时
客户评论 (2)
分享的信息种类丰富,并以简洁明了的英语解释术语。
Arisbe Mendoza - Fairtrade International
课程 - GDPR Workshop
机器翻译
这是一个实践环节。
Vorraluck Sarechuer - Total Access Communication Public Company Limited (dtac)
课程 - Talend Open Studio for ESB
机器翻译