Cursusaanbod
Dag 1
Fundamenten van dataproducten & strategie
Inleiding tot moderne dataproducten
Dataprodunten versus traditionele datasystemen
Data als strategisch zakelijk activa
Belangrijke componenten van een data-productecosysteem
Het identificeren van bedrijfsproblemen die geschikt zijn voor dataproducten
Overzicht van de levenscyclus van dataproducten (van idee tot schaalbaarheid)
Case studies: succesvolle dataproducten in de industrie
Dag 2
Ontwerp & architectuur van dataproducten
Beginselen van dataproductontwerp
Verkennen van gebruikerspersona's en datagebruikers
Data-architectuurmodellen (gecentraliseerd versus data mesh versus hybride)
Het ontwerpen van schaalbare datapipelines
Datamodellering voor analyse en operationeel gebruik
API's en datatoegankelijkheidslagen
Cloud-infrastructuur voor dataproducten (overzicht AWS / Azure / GCP)
Dag 3
Data engineering & implementatie
Data-ingestiemethoden (batch versus streaming)
ETL- versus ELT-richtlijnen
Bouwen van betrouwbare datapipelines
Dataoplossingen voor dataopslag (Data Lakes, Data Warehouses, Lakehouses)
Hulpmiddelen voor datatransformatie en orkestratie
Inleiding tot real-time databewerking
Hands-on lab: het bouwen van een eenvoudige datapipeline
Dag 4
Analyse, AI-integratie & governance
Analyse integreren in dataproducten
Dashboards, KPI's en beslissingsintelligentie
Inleiding tot AI/ML in dataproducten
Aanbevelingssystemen en voorspellende modellen
Datakwaliteitsmanagement en -monitoring
Datagovernance, privacy en compliance (overzicht van GDPR-concepten)
Zorgen voor vertrouwen, veiligheid & betrouwbaarheid in dataproducten
Dag 5
Implementatie, schaalbaarheid & productisering
Dataproducten aan eindgebruikers aanbieden als producten
Implementatiestrategieën en CI/CD voor dataproducten
Monitorng, prestatieoptimalisatie & schaalbaarheid
Levenscyclusbeheer van dataproducten binnen organisaties
Verdienmodellen voor dataproducten
Toekomstige trends: Generative AI & autonome dataproducten
Presentatie van het capstoneproject en feedbacksessie
Vereisten
- Er wordt aanbevolen om basiskennis te hebben van dataconcepten en zakelijke rapportage.
- Het is handig als u vertrouwd bent met Excel of een ander basis datanalisegereedschap.
- Het begrip van hoe data ondersteunend werkt bij het nemen van zakelijke beslissingen, is van groot voordeel.
- Er is geen gevorderde programmeer- of technische achtergrond vereist.
- Interesse in data, analyse en de ontwikkeling van digitale producten is essentieel.
Getuigenissen (3)
docent kent zijn onderwerp goed
Pascal - NOOUS pour Atos/Eviden
Cursus - EBX5 for Developers
Automatisch vertaald
De variëteit van de gedeelde informatie en de duidelijkheid waarmee termen in eenvoudig Nederlands worden uitgelegd.
Arisbe Mendoza - Fairtrade International
Cursus - GDPR Workshop
Automatisch vertaald
Het is een praktijkles.
Vorraluck Sarechuer - Total Access Communication Public Company Limited (dtac)
Cursus - Talend Open Studio for ESB
Automatisch vertaald