Why Analytics for Games (Indonesian)

via AWS Skill Builder

Resumen

Por Qué la Analítica para Juegos (Indonesio)

Descripción del Curso

Este curso discute el uso del análisis en casos de uso de juegos. Los estudiantes explorarán los beneficios del análisis y cómo los conocimientos pueden ser utilizados para mejorar el diseño del juego, aumentar la eficiencia operativa del juego e informar las decisiones financieras y estratégicas. Los estudiantes verán varias fuentes y tipos de datos de juegos que se utilizarán para la inteligencia empresarial y cómo se puede usar una canalización de análisis para traducir los datos de juegos en respuestas.

Público Objetivo

Este curso está dirigido a:

Líderes empresariales
Desarrolladores de juegos
Otros profesionales en la industria de los juegos

Objetivos del Curso

Este curso está diseñado para enseñarte a:

Explicar el caso comercial para el análisis en la industria de los videojuegos
Identificar y explicar las preguntas comerciales sobre los juegos y las fuentes de datos para proporcionar respuestas
Identificar y explicar los tipos de datos para proporcionar respuestas a las preguntas comerciales
Explicar los componentes clave de una canalización de análisis

Requisitos Previos

Se recomienda que los participantes de este curso tengan:

Comprensión básica de la computación en la nube y Amazon Web Services (AWS), equivalente a la certificación Cloud Practitioner Essentials
Conocimientos básicos sobre análisis de datos y servicios de Análisis de AWS, equivalente a Data Analytics Fundamentals

Duración

60 Minutos

Plan de Estudios

Módulo 0: Bienvenida y Resumen
- Introducción
Módulo 1: Caso Comercial para el Análisis en Juegos
- El análisis apoya grandes juegos
- Costos de Desarrollo
- Juegos gratuitos y juegos como servicio
- Razones para analizar
- Impacto de no tener un plan de recopilación de datos
- Análisis en la Nube
Módulo 2: Definir Qué Medir
- Qué medir en tu juego
- Preguntas comunes para obtener conocimientos sobre el desarrollo de juegos
- Definir la velocidad de los conocimientos
- Analizar datos en tiempo real con análisis de streaming
- Analizar datos a lo largo del tiempo con análisis por lotes
- Planificar tu solución
Módulo 3: Comprender Tipos de Datos
- Comprender los diferentes tipos de datos
Módulo 4: Componentes de la Canalización de Análisis
- Explorar la canalización de análisis
- Desafíos potenciales
- Servicios de AWS para análisis