Ta kontakt

Kursplan

Dag 1

 Grunnleggende om dataprodukter og strategi
Innføring i moderne dataprodukter
Dataprodukter vs. tradisjonelle datasystemer
Data som et strategisk forretningsaktivum
Nøkkelskomponenter i et dataprodukt-økosystem
Identifisering av forretningsproblemer egnet for dataprodukter
Oversikt over livssyklusen til dataprodukter (ideering til skalering)
Studier: Svært vellykkede dataprodukter i industrien

Dag 2

 Design og arkitektur for dataprodukter
Prinsipper for design av dataprodukter
Forstå brukerpersontyper og dataforbrukere
Dataarkitekturmønstre (sentralisert vs. datamengde vs. hybrid)
Designe skalérbare data-rørledninger
Data-modellering for analyse og operativ bruk
API-er og tilgjengelighetslag for data
Skype infrastruktur for dataprodukter (AWS / Azure / GCP oversikt)

Dag 3

Datatingeniørarbeid og implementering Data-inngangsmetoder (batch vs. streaming) ETL vs. ELT-rammeverk Bygge pålitelige data-rørledninger Lagringsløsninger for data (datamaler, lagere, lakehouse) Data-transformasjon og orkestreringsverktøy Innføring i sanntidsdatabehandling Praktisk lab: Bygge en enkel datarørledning

Dag 4

Analyse, AI-integrasjon og governans Integrere analyse i dataprodukter Plassbord, nøkkeltall og beslutningsintelligens Innføring av AI/ML i dataprodukter Anbefalingssystemer og predictive modeller Håndtering og overvåking av datakvalitet Datagovernance, personvern og compliance (GDPR-prinsipper oversikt) Sikre tillit, sikkerhet og pålitelighet i dataprodukter

Dag 5

Implementering, skalering og produktisering Produktisere dataløsninger for sluttbrukerne Deployeringsstrategier og CI/CD for dataprodukter Overvåking, ytelsesoptimalisering og skalering Livssyklusledelse av dataprodukter i organisasjoner Monetiseringsstrategier for dataprodukter Fremtidige trender: Generativ AI og autonome dataprodukter Presentasjon og tilbakemelding på capstone-prosjekt

Krav

  • Det anbefales grunnleggende forståelse av datakonsepter og forretningsrapportering.
  • Kunnskap om Excel eller et annet enkelt dataverktøy er nyttig.
  • Innsikt i hvordan data støtter forretningsbeslutninger vil være en fordel.
  • Ingen avansert programmerings- eller teknisk bakgrunn kreves.
  • Interesse for data, analyse og utvikling av digitale produkter er avgjørende.
 35 Timer

Antall deltakere


Pris per deltaker

Referanser (2)

Kommende kurs

Relaterte kategorier