コース概要
1日目
データ製品の基盤と戦略
モダンなデータ製品への入門
データ製品 vs 従来のデータシステム
データを経営戦略上の資産として捉える
データ製品エコシステムの主要な構成要素
データ製品に適したビジネス課題の特定
データ製品のライフサイクルの概要(アイデア創出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製品
2日目
データ製品の設計とアーキテクチャ
データ製品設計の原則
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
分析および運用用途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
データ製品向け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と実装
データ取り込み方法(バッチ処理 vs ストリーミング)
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、レイクハウス)
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
ハンズオンラボ:シンプルなデータパイプラインの構築
4日目
分析、AI統合とガバナンス
データ製品への分析機能の埋め込み
ダッシュボード、KPI、および意思決定インテリジェンス
データ製品におけるAI/MLへの入門
レコメンデーション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)
データ製品における信頼性、セキュリティ、信頼の確保
5日目
展開、スケーリング、および製品化
エンドユーザー向けのデータソリューションの製品化
データ製品向けの展開戦略とCI/CD
モニタリング、パフォーマンス最適化、およびスケーリング
組織におけるデータ製品ライフサイクル管理
データ製品の新規創出戦略(Monetization)
今後のトレンド:生成AIと自律型データ製品
キャプストーンプロジェクトの発表とフィードバックセッション
要求
- データ概念やビジネスレポートの基本的理解を推奨します。
- Excelや基本的なデータ分析ツールの経験があれば役立ちます。
- データがビジネスの意思決定をどのように支援するかに関する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要ありません。
- データ、分析、デジタル製品開発への関心が不可欠です。
お客様の声 (2)
共有される情報の多様性と、平易な日本語で用語を説明する明瞭さ。
Arisbe Mendoza - Fairtrade International
コース - GDPR Workshop
機械翻訳
実践的なセッションです。
Vorraluck Sarechuer - Total Access Communication Public Company Limited (dtac)
コース - Talend Open Studio for ESB
機械翻訳