연락처 정보

코스 개요

1일차

데이터 제품의 기초 및 전략
모던 데이터 제품 소개
데이터 제품 vs 전통적인 데이터 시스템
데이터를 전략적 비즈니스 자산으로 활용하기
데이터 제품 생태계의 주요 구성 요소
데이터 제품에 적합한 비즈니스 문제 식별하기
데이터 제품 생애 주기 개요 (아이디어 구상부터 스케일링까지)
산업 내 성공적인 데이터 제품 사례 연구

2일차

데이터 제품 설계 및 아키텍처
데이터 제품 설계 원칙
사용자 페르소나 및 데이터 소비자 이해하기
데이터 아키텍처 모델 (중앙집중식 vs 데이터_mesh vs 하이브리드)
확장 가능한 데이터 파이프라인 설계
분석 및 운영적 사용을 위한 데이터 모델링
API 및 데이터 접근성 레이어
데이터 제품을 위한 클라우드 인프라 (AWS / Azure / GCP 개요)

3일차

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

4일차

분석, AI 통합 및 거버넌스
데이터 제품에 분석 기능 내장하기
대시보드, KPI 및 의사 결정 인텔리전스
데이터 제품에서의 AI/ML 소개
추천 시스템 및 예측 모델
데이터 품질 관리 및 모니터링
데이터 거버넌스, 개인정보 보호 및 규정 준수 (GDPR 개념 개요)
데이터 제품의 신뢰성, 보안 및 안정성 확보

5일차

배포, 스케일링 및 제품화
최종 사용자를 위한 데이터 솔루션 제품화하기
데이터 제품에 대한 배포 전략 및 CI/CD
모니터링, 성능 최적화 및 확장
조직 내 데이터 제품 생애 주기 관리
데이터 제품의 수익화 전략
미래 트렌드: 생성형 AI 및 자율적 데이터 제품
최종 프로젝트 발표 및 피드백 세션

요건

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

참가자 수


참가자별 가격

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