Đề cương khóa học
Ngày 1
Nền tảng của Sản phẩm Dữ liệu & Chiến Lược
Giới thiệu về Sản phẩm Dữ liệu Hiện đại
Sản phẩm Dữ liệu so với Hệ thống Dữ liệu Truyền thống
Dữ liệu như một Tài sản Kinh doanh Chiến lược
Các Thành phần Chính của Hệ sinh thái Sản phẩm Dữ liệu
Xác định Các Vấn đề Kinh doanh Phù hợp cho Sản phẩm Dữ liệu
Tổng quan về Vòng đời Sản phẩm Dữ liệu (từ Ý tưởng đến Mở rộng)
Nghiên cứu Tình huống: Các Sản phẩm Dữ liệu Thành công trong Ngành
Ngày 2
Thiết kế & Kiến trúc Sản phẩm Dữ liệu
Các Nguyên tắc Thiết kế Sản phẩm Dữ liệu
Hiểu về Đại diện Người dùng và Người Tiêu thụ Dữ liệu
Mô hình Kiến trúc Dữ liệu (Tập trung hóa so với Data Mesh so với Lai)
Thiết kế Các Đường dẫn Dữ liệu Có thể Mở rộng
Mô hình hóa Dữ liệu cho Phân tích và Sử dụng Vận hành
Các Lớp API và Khả năng Truy cập Dữ liệu
Hạ tầng Đám mây cho Sản phẩm Dữ liệu (Tổng quan về AWS / Azure / GCP)
Ngày 3
Kỹ thuật Dữ liệu & Triển khai
Các Phương pháp Thu thập Dữ liệu (Theo batch so với Truyền tải liên tục)
Các Khung ETL so với ELT
Xây dựng Các Đường dẫn Dữ liệu Đáng tin cậy
Giải pháp Lưu trữ Dữ liệu (Hồ dữ liệu, Nhà kho dữ liệu, Lakehouse)
Công cụ Chuyển đổi và Orchestration Dữ liệu
Giới thiệu về Xử lý Dữ liệu Theo thời gian thực
Bài tập Thực hành: Xây dựng Một Đường dẫn Dữ liệu Đơn giản
Ngày 4
Phân tích, Tích hợp AI & Quản trị Tích hợp Phân tích vào Sản phẩm Dữ liệu Bảng điều khiển (Dashboards), Chỉ số Hiệu suất Chính (KPIs) và Trí tuệ Ra quyết định Giới thiệu về AI/ML trong Sản phẩm Dữ liệu Hệ thống Khuyến nghị và Mô hình Dự báo Quản lý và Giám sát Chất lượng Dữ liệu Quản trị Dữ liệu, Quyền riêng tư và Tuân thủ (Tổng quan về các khái niệm GDPR) Đảm bảo Niềm tin, Bảo mật & Độ tin cậy trong Sản phẩm Dữ liệu
Ngày 5
Triển khai, Mở rộng & Thương mại hóa Thương mại hóa Giải pháp Dữ liệu cho Người dùng Cuối Chiến lược Triển khai và CI/CD cho Sản phẩm Dữ liệu Giám sát, Tối ưu hóa Hiệu suất & Mở rộng Quản lý Vòng đời Sản phẩm Dữ liệu trong Tổ chức Chiến lược Kiếm tiền từ Sản phẩm Dữ liệu Xu hướng Tương lai: AI Tạo sinh & Sản phẩm Dữ liệu Tự động Trình bày Dự án Tổng hợp & Buổi phản hồi
Yêu cầu
- Khuyến nghị người học có hiểu biết cơ bản về khái niệm dữ liệu và báo cáo kinh doanh.
- Việc quen thuộc với Excel hoặc bất kỳ công cụ phân tích dữ liệu cơ bản nào sẽ rất hữu ích.
- Nhận thức về cách dữ liệu hỗ trợ ra quyết định kinh doanh sẽ là một lợi thế.
- Không yêu cầu kiến thức nâng cao về lập trình hay nền tảng kỹ thuật.
- Sở thích đối với dữ liệu, phân tích và phát triển sản phẩm số là điều kiện thiết yếu.
Đánh giá (2)
Đa dạng của thông tin được chia sẻ và sự rõ ràng trong việc giải thích các thuật ngữ bằng ngôn ngữ đơn giản.
Arisbe Mendoza - Fairtrade International
Khóa học - GDPR Workshop
Dịch thuật bằng máy
Đây là một buổi thực hành.
Vorraluck Sarechuer - Total Access Communication Public Company Limited (dtac)
Khóa học - Talend Open Studio for ESB
Dịch thuật bằng máy
