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DataOps - Mejores prácticas para desarrollo y despliegue de productos de datos

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Conforme las empresas maduran en sus procesos de innovación basada en datos, es cada vez más importante la adecuada gestión de los pasos necesarios para continuar desarrollando y desplegando más productos de datos.

Típicamente el equipo de analistas y expertos en datos que desarrollan el producto necesitan tener experiencia no solamente en temas de analisis de datos, pero tambien con los procesos de gestión de desarrollo de software. Pero los retos específicos a los proyectos de datos son similares, pero diferentes.

Además de charlas interactivas mediante las que compartiremos conocimiento sobre mejores prácticas y herramientas para el desarrollo y despliegue de productos de datos, tendremos espacio para aprendizaje colaborativo y discusión entre los participantes sobre los problemas que han encontrado y como lo han solucionado.

Este curso no es solamente para personas enfocadas en la parte técnica de al innovaciòn basa en datos. La discusión necesariamente incluirá los retos de cómo liderar y gestionar desarrollo de productos de datos, y cual es el rol de un líder de equipo, que aunque es menos técnico, tiene su contribución al proceso.

Para darle contexto y estructura a esta discusión dividimos la mañana en varios temas.

- Gestión de proyecto - Dividir una idea en tareas que se pueden ejecutar. El reto de asignar horas a tareas de análisis y modelado. ¿Cómo lidiar con atrasos causados por requisitos de cálculo (la entrega era para hoy, pero mi compu lleva 2 días calculando)?

- Gestión de código - ¿Cuál es una sana práctica para la gestión de versiones de código? Comparamos git, subversion y fossil. ¿Cual es el rol de un manager para garantizar la calidad del código?

- Gestión de equipo - ¿Qué tipo de reuniones se requieren para hacer funcionar un equipo de análisis? ¿Cómo dividimos tareas entre proyectos?, y ¿cómo logramos un diálogo interno que garantiza la calidad, fomenta el aprendizaje continuo, pero a la vez respeta las capacidades y formas de trabajar de cada integrante del equipo?

Audiencia
Para sacar provecho de este curso es necesario que tengas un enfoque técnico en tu día a día. Pero si es importante que estés liderando o seas parte de un equipo enfocado en análisis de datos. Buscamos compartir experiencias profesionales, pero de una forma informal.

Sesión pre-Curso
En la sesión pre-curso nos enfocamos en la parte técnica del curso para asegurar que todos tenemos un punto de partida similar. Vamos a dar una demo de un flujo de trabajo de desarrollo y despliegue en git y en fossil-scm. Organizamos un a sesión de forma remota para facilitar la asistencia de todos. Esta sesión se dará el jueves 6 de diciembre de 19:00 a 20:00 en linea (de forma remota).

Programa
08:30 - 09:00 Llegada (café)
09:00 - 09:30 Introducción a Data Ops
09:30 - 10:00 Mejores prácticas para la gestión de proyectos de datos
10:00 - 10:30 Mejores prácticas para la gestión de código en proyectos de datos
10:30 - 11:00 Pausa (café & networking)
11:00 - 11:30 Discusión
11:30 - 12:30 Mejores prácticas para la gestión de equipos en proyectos de datos
12:30 - 13:00 Resumen, discusión y cierre
13:00 - 14:30 Almuerzo y Networking

Nota: Comenzamos a tiempo; a las 9:00 en punto arranca la sesión.

Inscripción
La participación tiene un costo de CRC[masked]. Generalmente tenemos mucho más interés para participar en el curso de Data Latam de los puestos que podemos acomodar. Para participar seguimos el siguiente proceso: El 30 de noviembre a las 12:00 (8 días antes del curso) cerramos la inscripción y seleccionamos los participantes. Les llegará un correo con la invitación para participar y los detalles de pago. Tienes 2 dias para efectuar el pago bancaria, si no lo recibimos a confirmación de la transferencia bancaria a tiempo pasamos la posibilidad de inscripción al siguiente en la lista. Para preguntas y confirmación del pago contacta [masked].