16 módulos. Cada um com resultado aplicável na semana seguinte.
Três ciclos: Nivelamento prepara quem não vem de dados, Fundação Estratégica constrói a base que falta, Arsenal e Convergência entrega as ferramentas para operar na mesa executiva.
Nivelamento
Vocabulário, papéis e leitura crítica de IA. Constrói a base que o restante do programa assume. Quem já trabalha com dados pula direto para a Fundação Estratégica.
Vocabulário Técnico
Pipeline, ETL, data lake, feature store, modelo. O que cada termo significa na prática e por que importa pra quem decide.
Papéis e Disciplinas
Quem faz o quê num time de dados. Engenheiro, analista, cientista, DPM, arquiteto. Onde os conflitos surgem e como o Translator navega entre eles.
ML e IA sem Hype
O que machine learning realmente faz, onde agrega e onde é teatro. Modelos, agentes, automação. Repertório para avaliar propostas técnicas sem depender de tradução.
Fundação Estratégica
O aluno sai com mapa de carreira pessoal, diagnóstico organizacional, Radar aprofundado nos 8 eixos e capacidade de articular o perfil Data Translator para qualquer audiência.
Trilha de Carreira: O Mapa
5 trilhas de entrada, cargos reais com levels, zona de convergência até CDO. Template de pitch pro gestor.
O Gap de Tradução
A lacuna entre quem entrega dados e quem decide com dados. Por que DPMs, TPMs e Analytics PMs cobrem parte do problema, mas não todo.
Identidade do Data Translator
6 responsabilidades-chave. Posicionamento na tríade Produto-Engenharia-Negócio. Exercício das 3 frases.
Leitura Sistêmica da Organização
Cases reais de empresas brasileiras. Estruturas híbridas, M&As, silos de BU. Domain-Driven Design aplicado a dados.
Strategic Framing e Decisão
Framing executivo, priorização por valor organizacional, vanity metrics vs decision metrics, DoR e DoD para dados.
Radar de Competências: Aprofundamento
8 eixos dissecados com situações reais e analogias que funcionam pro seu perfil de entrada.
Arsenal e Convergência
O aluno sai com data product thinking, framework operacional L5, playbook com 6 cenários reais de stakeholder management e Radar final comparativo.
Data Product Thinking
O que é data product, specs, métricas de adoção, ciclo de vida. A diferença entre produto digital e produto de dados.
Framework L5
Layout, Lift, Launch & Land, Learn. Framework proprietário. Como o DPM usa no squad e como o Translator expande na organização.
Competências Absorvidas e Elevadas
Roadmaps orientados a impacto, métricas estratégicas, leitura crítica de data products, governança como decisão de negócio.
Orquestração, Change Management e Adoção
Tradução bidirecional, gestão de desalinhamento, estratégias de adoção, feedback loops com L5.
Economia de Dados e Governança de Outcomes
Outputs vs outcomes, ROI real, custos invisíveis, impacto em P&L, business cases para investimento.
Playbook: Stakeholder Management e Ética
6 cenários reais: VP que pede o errado, diretores com prioridades conflitantes, modelo que ninguém usa, pressão pra confirmar decisão.
IA, Agentes e Futuro + Radar Final
Automação, agentes, o que IA não faz. O Translator como papel antifrágil. Radar final comparativo.
Antes de escolher módulos, descubra seus gaps.
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