Description
Adquirir los conocimientos relacionados con Datawarehouse, la metodología Datamarting y las herramientas de SQL server para la integración de servicios, utilizando herramientas de inteligencia aplicada a los negocios para la extracción de datos de producción y económicos, relacionados con la empresa del almacén de datos, generando cubos OLAP y estructuras de minería de datos.
Competencias
Aprender sobre los fundamentos del Datawarehouse, los análisis OLAP, así como sus servidores y los procesos de minería de datos.
Conocer lo necesario para poder gestionar y planificar un proyecto, así como los riesgos que esto conlleva.
Adquirir conocimiento sobre la Arquitectura de un proyecto business intelligence incluyendo los procesos de extracción, almacén de datos y diferentes herramientas de consulta y visualización.
Revisa el esquema del curso:
El programa del curso está diseñado para abordarse en 30 horas distribuidas en un máximo de dos (2) meses y medio de manera asincrónica, donde puedes elegir el momento más adecuado para abordarlo. Se recomienda dedicar un mínimo de cinco (5) horas semanales para alcanzar los objetivos del curso. Es conveniente asignar un horario definido para realizar las actividades del curso y elegir un espacio donde tengas una buena conexión a internet y te encuentres cómodo.
- Inteligencia de negocios.
1.Introducción.
1.2.La pirámide organizacional.
1.3.Herramientas de inteligencia de negocios.
1.4.Fundamentos del Datawarehouse.
1.5.Características.
1.6.Ventajas.
1.7.Sistemas OLTP.
1.8.Implementación del Datawarehouse
1.9.Análisis OLAP (Drill Down, Drill Up).
1.10.Servidores OLAP (ROLAP, MOLAP, HOLAP, Minería de Datos, Definiciones de Data Mining).
1.11.Categorías de Data Mining.
1.12.Proceso de Minería de Datos.
1.13.Metodología.
1.14.Reportes.
1.15.Consultas.
1.16.Alertas.
1.17.Análisis.
1.18.Pronósticos. - La gestión de proyectos de business intelligence.
2.1.Gestión de Proyectos.
2.2.Planificación del proyecto.
2.3.Riesgos. - Arquitectura de un proyecto de business intelligence.
3.1.Procesos de Extracción, Transformación y Carga.
3.2.El almacén de Datos.
3.3.Herramientas de Visualización y consulta: Reportes.
3.4.Herramientas de Visualización y consulta: DashBoards.
3.5.Herramientas de Visualización y consulta: OLAP.
3.6.Herramientas de Visualización y consulta: Data Mining.
3.7.Procesos ETL.
3.8.Creación de cubos multidimensionales.
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