코스 개요
1일차
데이터 제품 기초 및 전략
현대적 데이터 제품 소개
전통적인 데이터 시스템과의 비교 분석
데이터를 전략적 자산으로 활용하는 방법
데이터 제품 생태계 구성 요소 이해
데이터 제품 개발에 적합한 비즈니스 문제 파악
데이터 제품의 라이프사이클 개요(기획부터 확장까지)
업계 내 성공적인 데이터 제품 사례 연구
2일차
데이터 제품 설계 및 아키텍처
데이터 제품 설계의 핵심 원칙
사용자 페르소나와 데이터 소비자 파악 방법
중앙 집중식/데이터 메시/하이브리드 등 다양한 아키텍처 모델 이해
확장 가능한 데이터 파이프라인 설계
분석 및 운영 활용을 위한 데이터 모델링 기법
API와 데이터 접근성 확보 방안
AWS/Azure/GCP 등 클라우드 인프라의 특징 개요
3일차
데이터 엔지니어링 및 구현 실무
배치 처리와 스트림 처리 방식 비교
ETL과 ELT 프레임워크의 특징 분석
신뢰성 있는 데이터 파이프라인 구축법
데이터 레이크, 웨어하우스 및 레이크하우스 등 저장소 종류 이해
데이터 변환 및 오케스트레이션 도구 활용법
실시간 데이터 처리 개념 소개
실습: 간단한 데이터 파이프라인 구축 연습
4일차
분석, 인공지능 통합 및 거버넌스 관리
데이터 제품 내 분석 기능 통합 방법
대시보드, 핵심 성과 지표(KPI) 및 의사결정 지원 기법
데이터 제품에 활용되는 인공지능/머신러닝 기술 소개
추천 시스템 및 예측 모델 설계 접근법
데이터 품질 관리와 모니터링 방안
데이터 거버넌스, 개인정보 보호 규정(GDPR 관련 개념 포함) 및 준수 절차
데이터 제품의 신뢰성과 보안 강화 전략
5일차
배포, 확장성 확보 및 제품화 과정
최종 사용자를 위한 데이터 솔루션 제품화 방법
데이터 제품 배포 방안 및 CI/CD 활용 기술
모니터링 체계 구축과 성능 최적화 기법
조직 내 데이터 제품 라이프사이클 관리 전략
데이터 제품을 통한 수익 창출 방안
미래 트렌드: 생성형 인공지능 및 자율 운영형 데이터 제품 발전 전망
최종 프로젝트 발표와 피드백 세션
요건
- 데이터 개념과 비즈니스 보고서 작성에 대한 기초 지식이 있으면 유용합니다.
- 엑셀이나 기본적인 데이터 분석 도구 사용 경험도 도움이 됩니다.
- 데이터가 어떻게 비즈니스 의사결정을 지원하는지 이해하고 있다면 더욱 좋습니다.
- 고급 프로그래밍이나 전문 기술적 배경은 반드시 필요하지 않습니다.
- 데이터, 분석 및 디지털 제품 개발에 대한 관심이 필수적입니다.
회원 평가 (2)
공유되는 정보의 다양성과 평이한 영어로 용어를 설명하는 명료함.
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기계 번역됨