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코스 개요

1일차

데이터 제품의 기초 및 전략
현대적 데이터 제품 소개
데이터 제품과 기존 데이터 시스템 비교
데이터를 전략적 비즈니스 자산으로 활용하기
데이터 제품 생태계의 핵심 구성 요소
데이터 제품에 적합한 비즈니스 문제 식별
데이터 제품 수명 주기 개요 (아이디어 구상부터 확장까지)
산업계 성공 사례 분석

2일차

데이터 제품 설계 및 아키텍처
데이터 제품 설계 원칙
사용자 페르소나와 데이터 소비자 이해
데이터 아키텍처 모델 (중앙 집중식 vs 데이터 메시 vs 하이브리드)
확장 가능한 데이터 파이프라인 설계
분석 및 운영용 데이터 모델링
API와 데이터 접근성 레이어
데이터 제품을 위한 클라우드 인프라 (AWS / Azure / GCP 개요)

3일차

데이터 엔지니어링 및 구현
데이터 수집 방법 (배치 처리 vs 스트리밍)
ETL과 ELT 프레임워크
신뢰할 수 있는 데이터 파이프라인 구축
데이터 저장 솔루션 (데이터 레이크, 데이터 웨어하우스, 레이커하우스)
데이터 변환 및 오케스트레이션 도구
실시간 데이터 처리 소개
실습: 간단한 데이터 파이프라인 구축

4일차

분석, AI 통합 및 거버넌스
데이터 제품에 분석 기능 내재화
대시보드, KPI 및 의사결정 인텔리전스
데이터 제품에서 AI/ML 소개
추천 시스템 및 예측 모델
데이터 품질 관리 및 모니터링
데이터 거버넌스, 개인정보 보호 및 규정 준수 (GDPR 개념 개요)
데이터 제품에서의 신뢰, 보안 및 신뢰성 확보

5일차

배포, 확장 및 상품화
최종 사용자를 위한 데이터 솔루션 상품화
데이터 제품 배포 전략 및 CI/CD
모니터링, 성능 최적화 및 확장
조직 내 데이터 제품 수명 주기 관리
데이터 제품 수익화 전략
향후 트렌드: 생성형 AI 및 자율형 데이터 제품
마무리 프로젝트 발표 및 피드백 세션

요건

  • 데이터 개념과 비즈니스 리포팅에 대한 기본 이해가 권장됩니다.
  • Excel 또는 기타 기본 데이터 분석 도구에 대한 친숙함이 도움이 됩니다.
  • 데이터가 비즈니스 의사결정에 어떻게 기여하는지에 대한 인식이 유익합니다.
  • 고급 프로그래밍이나 기술 배경이 필요하지 않습니다.
  • 데이터, 분석 및 디지털 제품 개발에 대한 관심이 필수적입니다.
 35 시간

참가자 수


참가자별 가격

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예정된 코스

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