In-house verze kurzu Blockchain Bootcamp for Data Scientists, který vysvětluje, proč je blockchain budoucností data science. Technický tým a datové vedení čelí řadě rozhodnutí a problémů — kurz účastníkům umožní tato rozhodnutí efektivně dělat, ofenzivně i defenzivně, na základě reálné situace vaší organizace.
Pro koho je workshop určen
❏ Technické vedení, které rozhoduje o architektuře data science, analytickém prostředí a předávání datových insightů v organizaci
Proč in-house a na míru
Otevřený kurz probírá blockchain use casy pro data science na obecných odvětvových příkladech. V in-house realizaci lze diskusi o data maturity auditu, prioritizaci projektů a rozhodnutí build-or-buy nasměrovat na skutečný stav datové architektury a analytického prostředí vaší organizace, takže technické vedení odchází s konkrétním, ne obecným akčním plánem.
► Akreditované kurzy jsou fajn, ale praktická implementace nás baví a má okamžitou návratnost investice.
Jediné ACO pro tři pilíře implementace
❏ Simulace — Praktické workshopy, ve kterých si tým vyzkouší reálná architektonická rozhodnutí ještě před nasazením do produkce.
❏ Embedding — Implementace metodiky přímo do organizace — přístup funguje i poté, co lektor odejde ze sálu.
❏ Tailoring — Přizpůsobení metodiky konkrétnímu projektu, technologickému stacku a omezením firmy — žádná obecná prezentace.
Přístupy k realizaci
► Agilně — Inkrementální zavádění — dovednosti a architektonické vzory se zabudovávají modul po modulu, v souladu s dodávkovými sprinty.
► Big-bang — Umíme řídit i velké změny — kompletní přenastavení architektury dodané v koncentrovaném, intenzivním formátu.
► Ad-hoc — Bonboniéra toho nejlepšího — sestavená na míru z modulů workshopu podle konkrétní a naléhavé potřeby.
Cíle workshopu
❏ Jak jsme se dostali tam, kde jsme: digitální transformace dat
❏ Kam směřuje data science: nadcházející "datapokalypsa"
❏ Proč je blockchain řešením pro data science
❏ Příklady úspěšných blockchain data science projektů
❏ Jak začít s prvním blockchain data science projektem
Praktické výstupy
❏ Pochopení, proč tradiční centralizovaný přístup k datům naráží na limity a jak blockchain řeší problémy datové kompletnosti a důvěryhodnosti
❏ Přehled use casů podle odvětví, typu organizace i oddělení, relevantní pro kontext vaší organizace
❏ Konkrétní ofenzivní i defenzivní strategie pro start prvního blockchain data science projektu (audit datové vyspělosti, prioritizace, rozhodnutí build vs. buy)
Ukázková struktura workshopu (přizpůsobitelná potřebám firmy)
| Modul 1 — Jak jsme se dostali tam, kde jsme: digitální transformace dat | Původ datově řízených přístupů ve státní správě, akademii a byznysu; pokrok v datových trzích (konektivita, úložiště, zpracování); kvantifikace všeho (IoT, chytrá města, wearables); odvážný nový svět dokonalé informace. |
| Modul 2 — Kam směřuje data science: nadcházející datapokalypsa | Závislost data science na teorii variance; proč centralizace dat zabije tradiční data science; proč většina organizací není připravena na nadcházející vlnu dat; proč většina organizací není připravena na blockchain data. |
| Modul 3 — Proč je blockchain řešením pro data science | Blockchain jako řešení pro data engineering (definovaná kvantifikace, kompletnost dat, důvěryhodnost dat); blockchain jako řešení pro datovou analytiku (přístup k datům a příprava, zlepšení rozsahu a úplnosti dat, nové rámce data science). |
| Modul 4 — Příklady úspěšných blockchain data science projektů | Use casy podle odvětví (finance, e-commerce, zdravotnictví, fintech a SaaS); podle typu organizace (malé a střední podniky, korporace, veřejná správa, neziskovky); podle oddělení (business intelligence, marketing, customer experience, nákup a fulfillment). |
| Modul 5 — Jak začít s prvním blockchain data science projektem | Ofenzivní strategie (audit datové vyspělosti, prioritizace projektů, rozhodnutí build vs. buy); defenzivní strategie (konkurenční zpravodajství a sekundární výzkum, korelace makro metrik pro blockchain data science modely, teorie her a "best response" akce). |
Doporučené předpoklady
❏ Žádné konkrétní formální předpoklady nejsou na zdrojové stránce uvedeny; kurz je určen technickému vedení s rozhodovací odpovědností za datovou architekturu
Detaily workshopu
❏ Formát: in-house, prezenčně nebo virtuálně
❏ Kurz je určen technickému vedení odpovědnému za data science architekturu a analytické prostředí
❏ Use casy a strategie lze přizpůsobit odvětví, typu organizace a datové vyspělosti vaší firmy
Profil konzultanta / lektora
Workshop vede senior konzultant TAYLLORCOX s AWS akreditací a praxí v implementaci cloudové architektury u klientů napříč obory. Konzultant kombinuje roli lektora a implementačního poradce — cílem je, aby po workshopu zůstala v týmu použitelná architektura, ne jen zápisky.
Časté dotazy
1. Pro koho je kurz určen?
Pro technické vedení, které rozhoduje o architektuře data science, analytickém prostředí a předávání datových insightů v organizaci.
2. Je to spíš teoretické, nebo praktické?
Kurz kombinuje koncepční rámec (proč je blockchain řešením pro data science) s prakticky orientovanými ofenzivními a defenzivními strategiemi pro start konkrétního projektu.
3. Jaká témata jsou zahrnuta?
Digitální transformace dat, limity tradičního centralizovaného data science, blockchain jako řešení pro data engineering i analytiku, use casy napříč odvětvími a typy organizací, a strategie pro start prvního blockchain data science projektu.
4. Co znamená "datapokalypsa" v tomto kontextu?
Odkazuje na blížící se limity tradičního, centralizovaného přístupu k datům — kurz vysvětluje, proč na tyto limity narazí většina organizací a jak blockchain nabízí alternativu.
5. Jaké zkušenosti účastníci potřebují?
Kurz je určen technickým lídrům s rozhodovací odpovědností za datovou architekturu; specifické formální předpoklady nejsou na stránce uvedeny.
6. Zahrnuje kurz konkrétní use casy?
Ano — příklady jsou uspořádané podle odvětví (finance, e-commerce, zdravotnictví, fintech/SaaS), typu organizace (SMB, korporace, veřejná správa, neziskovky) i oddělení (BI, marketing, customer experience, nákup).
7. Jaký je rozdíl mezi "ofenzivními" a "defenzivními" strategiemi v kurzu?
Ofenzivní strategie se týkají aktivního zahájení blockchain data science projektu (audit vyspělosti, prioritizace, build vs. buy); defenzivní strategie se týkají konkurenčního zpravodajství, korelace metrik a teorie her při rozhodování.
8. Jaký je přínos pro organizaci?
Technické vedení se sdíleným rámcem pro posouzení, kde a jak blockchain data science skutečně pomůže vaší organizaci, plus konkrétní kroky pro start prvního projektu.
9. Lze obsah přizpůsobit naší organizaci?
Ano — use casy a strategie lze nasměrovat na odvětví, typ organizace a aktuální stav datové vyspělosti vaší firmy.
10. Jak je to s cenou a termínem?
Cena, termíny a podmínky storna závisí na velikosti skupiny a formátu. Kontaktujte nás prosím telefonicky nebo přes kontaktní formulář pro nabídku na míru.
Jak nás hodnotí klienti
★★★★★
Na základě zpětné vazby klientů ze všech realizovaných AWS workshopů TAYLLORCOX.
Zdroj obsahu: https://www.tx.cz/blockchain/blockchain-bootcamp-for-data-scientists
