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コース概要

1日目

データプロダクトの基礎と戦略
モダンなデータプロダットの概要
データプロダクト vs 従来のデータシステム
データを経営上の重要な資産として捉える
データプロダクトエコシステムの主要コンポーネント
データプロダクトに適したビジネス課題の特定
データプロダクトのライフサイクル概要(アイデア段階からスケーリングまで)
ケーススタディ:業界における成功したデータプロダクト

2日目

データプロダクトの設計とアーキテクチャ
データプロダクト設計の原則
ユーザーペルソナとデータ消費者の理解
データアーキテクチャモデル(集中型 vs データメッシュ vs ハイブリッド)
スケーラブルなデータパイプラインの設計
分析および運用目的のためのデータモデリング
APIとデータアクセシビリティレイヤー
データプロダクト用のクラウドインフラストラクチャ(AWS / Azure / GCPの概要)

3日目

データエンジニアリング&実装
データ取り込み方法(バッチ処理 vs ストリーミング処理)
ETLとELTのフレームワーク
信頼性の高いデータパイプラインの構築
データストレージソリューション(データレイク、データウェアハウス、Lakehouse)
データ変換およびオーケストレーションツール
リアルタイムデータ処理への入門
実習ラボ:シンプルなデータパイプラインの構築

4日目

分析、AI統合&ガバナンス
データプロダクトへの分析機能の埋め込み
ダッシュボード、KPI、および意思決定支援
データプロダクトにおけるAI/MLへの入門
推薦システムと予測モデル
データ品質管理とモニタリング
データガバナンス、プライバシー、コンプライアンス(GDPR概念の概要)
データプロダクトにおける信頼性、セキュリティ、および安定性の確保

5日目

展開、スケーリング&製品化
エンドユーザー向けのデータソリューションの製品化
データプロダクト用の展開戦略とCI/CD
モニタリング、パフォーマンス最適化&スケーリング
組織におけるデータプロダクトライフサイクル管理
データプロダクトの収益化戦略
将来のトレンド:生成AIおよび自律型データプロダクト
サポートプロジェクト発表&フィードバックセッション

要求

  • データ概念とビジネスレポートの基礎的な理解が推奨されます。
  • Excelまたは基本データ分析ツールの使用経験があると有利です。
  • データがビジネス意思決定をどのように支えるかについての認識があると有益です。
  • 高度なプログラミングや技術的な背景は必須ではありません。
  • データ、分析、デジタルプロダクト開発への関心が不可欠です。
 35 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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