Đề cương khóa học
Ngày 1
Nền Tảng Của Sản Phẩm Dữ Liệu & Chiến Lược
Giới thiệu về Các Sản Phẩm Dữ Liệu Hiện Đại
So sánh Sản Phẩm Dữ Liệu với Hệ Thống Dữ Liệu Truyền Thống
Dữ Liệu như một Tài Sản Chiến Lược Kinh doanh
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 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 Hồ Sơ Người Dùng và Người Tiêu Thụ Dữ Liệu
Các Mô Hình Kiến Trúc Dữ Liệu (Tập Trung vs Data Mesh vs Lai)
Thiết Kế Các Đường Dẫn Dữ Liệu Có Khả Năng Mở Rộng
Mô Hình Hóa Dữ Liệu Cho Phân Tích và Sử Dụng Vận Hành
Lớp Kết Nối 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 vs Streaming)
Các Khung ETL so với ELT
Xây Dựng Các Đường Dẫn Dữ Liệu Đáng Tin Cậy
Các Giải Pháp Lưu Trữ Dữ Liệu (Hồ Dữ Liệu, Kho Dữ Liệu, Lakehouse)
Công Cụ Chuyển Đổi và Điều Phối Dữ Liệu
Giới thiệu về Xử Lý Dữ Liệu Theo Thời Gian Thực
Phòng Lab Thực Hành: Xây Dựng Một Đường Dẫn Dữ Liệu Đơn Giản
Ngày 4
Phân Tích, Tích Hợp AI & Quản Trị Dữ Liệu
Tích Hợp Phân Tích Vào Sản Phẩm Dữ Liệu
Bảng Điều Khiển, KPI và Trí Tuệ Ra Quyết Định
Giới thiệu về AI/ML trong Sản Phẩm Dữ Liệu
Hệ Thống Đề Xuất 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 Sự Tin Cậy, An Ninh & Độ Tin Cậy Cho Sản Phẩm Dữ Liệu
Ngày 5
Triển Khai, Mở Rộng & Thương Mại Hóa
Thương Mại Hóa Các Giải Pháp Dữ Liệu Cho Người Dùng Cuối
Các 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 Các Tổ Chức
Các Chiến Lược Kiếm Lợi Từ Sản Phẩm Dữ Liệu
Xu Hướng Tương Lai: AI Tạo Sinh & Các Sản Phẩm Dữ Liệu Tự Hành
Trình bày Dự Án Tổng Hợp & Phiên Thảo Luận Phản Hồi
Yêu cầu
- Nên có kiến thức cơ bản về các khái niệm dữ liệu và báo cáo kinh doanh.
- Kiến thức sơ bộ về Excel hoặc bất kỳ công cụ phân tích dữ liệu cơ bản nào sẽ là lợi thế.
- Hiểu biết về cách dữ liệu hỗ trợ việc ra quyết định trong kinh doanh sẽ rất hữu ích.
- Không yêu cầu kiến thức nâng cao về lập trình hay kỹ thuật.
- Cần có sự quan tâm đến dữ liệu, phân tích và phát triển sản phẩm số.
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
