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Schulungsübersicht

Tag 1

 Grundlagen von Datenprodukten & Strategie
Einführung in moderne Datenprodukte
Datenprodukte im Vergleich zu traditionellen Datensystemen
Daten als strategische Geschäftskomponente
Wesentliche Komponenten eines Datenprodukt-Ökosystems
Identifizierung geschäftlicher Probleme, die sich für Datenprodukte eignen Überblick über den Lebenszyklus von Datenprodukten (von der Idee bis zur Skalierung) Fallbeispiele: Erfolgreiche Datenprodukte in der Branche

Tag 2

 Design & Architektur von Datenprodukten
Prinzipien des Datenprodukt-Designs
Verstehen von User-Personas und Datenkonsumenten
Datenarchitekturmodelle (Zentralisiert vs. Data Mesh vs. Hybrid)
Entwurf skalierbarer Datenpipelines Datenmodellierung für Analysen und operative Zwecke APIs und Schichten der Datenzugänglichkeit Cloud-Infrastruktur für Datenprodukte (AWS / Azure / GCP – Überblick)

Tag 3

Data Engineering & Implementierung Dateninkontionsmethoden (Batch vs. Streaming)
ETL vs. ELT-Frameworks
Erstellung zuverlässiger Datenpipelines Datenlösungen für die Speicherung (Data Lakes, Data Warehouses, Lakehouse)
Tools zur Datenumwandlung und -orchestrierung
Einführung in die Echtzeit-Datenverarbeitung
Praxislabor: Aufbau einer einfachen Datenpipeline

Tag 4

Analysen, KI-Integration & Governance Einbetten von Analysen in Datenprodukte
Dashboards, KPIs und Entscheidungsintelligenz
Einführung in KI / ML in Datenprodukten
Empfehlungssysteme und prädiktive Modelle
Management und Überwachung der Datenqualität
Datengovernance, Datenschutz und Compliance (Übersicht über GDPR-Konzepte)
Sicherstellung von Vertrauen, Sicherheit & Zuverlässigkeit in Datenprodukten

Tag 5

Bereitstellung, Skalierung & Produktierung Produktierung von Datenlösungen für Endanwender
Strategien zur Bereitstellung und CI/CD für Datenprodukte
Überwachung, Leistungsoptimierung & Skalierung
Verwaltung des Lebenszyklus von Datenprodukten in Organisationen
Monetarisierungsstrategien für Datenprodukte Zukunftstrends: Generative KI & autonome Datenprodukte
Abschlusspräsentation des Kapstone-Projekts & Feedbacksession

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse in Datenkonzepten und Unternehmensberichterstattung werden empfohlen.
  • Kenntnisse in Excel oder einem anderen grundlegenden Datenanalyse-Tool sind von Vorteil.
  • Das Verständnis dafür, wie Daten die unternehmerische Entscheidungsfindung unterstützen, ist nützlich.
  • Keine fortgeschrittenen Programmier- oder technischen Vorkenntnisse sind erforderlich.
  • Ein echtes Interesse an Daten, Analysen und der digitalen Produktentwicklung ist essenziell.
 35 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (2)

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