Curso Gratuito Curso Superior en DataWarehouse y Business Intelligence

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Para qué te prepara:

<p>Este Curso Superior en DataWarehouse y Business Intelligence, te permitirá conocer las herramientas necesarias para crear bases de datos óptimas para la gestión y análisis de grandes volúmenes de datos. Serás capaz de asimilar las técnicas y habilidades para obtener una visión global de un almacén de datos y aplicarlo tanto en entornos relacionales como NoSQL.</p>

A quién va dirigido:

<p>El Curso Superior en DataWarehouse y Business Intelligence, está dirigido a todo profesional de entornos Big Data, así como estadísticos, informáticos y gestores interesados en afianzar conocimientos sobre la preparación y almacenamiento de los datos para entornos Big Data.</p>

Titulación:

Título Propio del Instituto Europeo de Estudios Empresariales (INESEM) “Enseñanza no oficial y no conducente a la obtención de un título con carácter oficial o certificado de profesionalidad.”

Objetivos:

<ul> <li>Obtener una visión global del Big Data y las diferentes fases de un proyecto </li> <li>Diseñar e Implementar BBDD relacionales y NoSQL</li> <li>Usar diferentes herramientas para la creación de BBDD para entornos de Big Data</li> <li>Asimilar los conceptos y técnicas de creación y gestión de un DataMart o un Datawarehouse</li></ul>

Salidas Laborales:

<p>Desarrolla tu carrera profesional en el ámbito del Big Data y adquiere una formación avanzada y especializada de carácter multidisciplinar que te ayude a desarrollar y ampliar tu labor y proyecto profesional atendiendo aquellas necesidades de limpieza y almacenamiento de grandes volúmenes de datos.</p>

Resumen:

<p>El desarrollo de las nuevas tecnologías y el auge de las redes sociales y entornos web, han generado un incremento en el volumen de datos al que tiene acceso una entidad, datos que si explota de la forma adecuada pueden dar un valor añadido a la estrategia empresarial. Estos datos que se recogen de diferentes fuentes pueden ser de distinta índole y deferir entre sí, de ahí la necesidad de estructurarlos y almacenarlos de forma adecuada antes de analizarlos.<br> <br>Con esta acción formativa se cubren los objetivos y técnicas necesarias para crear y estructurar las BBDD y almacenes de datos acorde a las necesidades de los datos que se manejan.<br><br>En INESEM podrás trabajar en un Entorno Personal de Aprendizaje donde el alumno es el protagonista, avalado por un amplio grupo de tutores especialistas en el sector.</p>

Metodología:

Con nuestra metodología de aprendizaje online, el alumno comienza su andadura en INESEM Business School a través de un campus virtual diseñado exclusivamente para desarrollar el itinerario formativo con el objetivo de mejorar su perfil profesional. El alumno debe avanzar de manera autónoma a lo largo de las diferentes unidades didácticas así como realizar las actividades y autoevaluaciones correspondientes. La carga de horas de la acción formativa comprende las diferentes actividades que el alumno realiza a lo largo de su itinerario. Las horas de teleformación realizadas en el Campus Virtual se complementan con el trabajo autónomo del alumno, la comunicación con el docente, las actividades y lecturas complementarias y la labor de investigación y creación asociada a los proyectos. Para obtener la titulación el alumno debe aprobar todas la autoevaluaciones y exámenes y visualizar al menos el 75% de los contenidos de la plataforma. Por último, es necesario notificar la finalización de la acción formativa desde la plataforma para comenzar la expedición del título.

Temario:

MÓDULO 1. BIG DATA INTRODUCTION

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA
  1. ¿Qué es Big Data?
  2. La era de las grandes cantidades de información. Historia del big data
  3. La importancia de almacenar y extraer información
  4. Big Data enfocado a los negocios
  5. Open Data
  6. Información pública
  7. IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)
UNIDAD DIDÁCTICA 2. FUENTES DE DATOS
  1. Definición y relevancia de la selección de las fuentes de datos
  2. Naturaleza de las fuentes de datos Big Data
UNIDAD DIDÁCTICA 3. OPEN DATA
  1. Definición, Beneficios y Características
  2. Ejemplo de uso de Open Data
UNIDAD DIDÁCTICA 4. FASES DE UN PROYECTO DE BIG DATA
  1. Diagnóstico inicial
  2. Diseño del proyecto
  3. Proceso de implementación
  4. Monitorización y control del proyecto
  5. Responsable y recursos disponibles
  6. Calendarización
  7. Alcance y valoración económica del proyecto
UNIDAD DIDÁCTICA 5. BUSINESS INTELLIGENCE Y LA SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓN
  1. Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
  2. Arquitectura de una solución de Business Intelligence
  3. Business Intelligence en los departamentos de la empresa
  4. Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
  5. Sistemas operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
  6. Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence
UNIDAD DIDÁCTICA 6. PRINCIPALES PRODUCTOS DE BUSINESS INTELLIGENCE
  1. Cuadros de Mando Integrales (CMI)
  2. Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
  3. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
UNIDAD DIDÁCTICA 7. BIG DATA Y MARKETING
  1. Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones
  2. Toma de decisiones operativas
  3. Marketing estratégico y Big Data
  4. Nuevas tendencias en management
UNIDAD DIDÁCTICA 8. DEL BIG DATA AL LINKED OPEN DATA
  1. Concepto de web semántica
  2. Linked Data Vs Big Data
  3. Lenguaje de consulta SPARQL
UNIDAD DIDÁCTICA 9. INTERNET DE LAS COSAS
  1. Contexto Internet de las Cosas (IoT)
  2. ¿Qué es IoT?
  3. Elementos que componen el ecosistema IoT
  4. Arquitectura IoT
  5. Dispositivos y elementos empleados
  6. Ejemplos de uso
  7. Retos y líneas de trabajo futuras

MÓDULO 2. DATA MINING Y BUSINESS INTELLIGENCE

UNIDAD DIDÁCTICA 1. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
  1. Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
  2. Proceso KDD
  3. Modelos y Técnicas de Data Mining
  4. Áreas de aplicación
  5. Minería de textos y Web Mining
  6. Data mining y marketing
UNIDAD DIDÁCTICA 2. INTELIGENCIA DE NEGOCIO Y HERRAMIENTAS DE ANALÍTICA
  1. Tipos de herramientas para BI
  2. Productos comerciales para BI
  3. Productos Open Source para BI
  4. Beneficios de las herramientas de BI
UNIDAD DIDÁCTICA 3. INTRODUCCIÓN A LA VISUALIZACIÓN DE DATOS
  1. ¿Qué es la visualización de datos?
  2. Importancia y herramientas de la visualización de datos
  3. Visualización de datos: Principios básicos
UNIDAD DIDÁCTICA 4. TABLEAU
  1. ¿Qué es Tableau? Usos y aplicaciones
  2. Tableau Server: Arquitectura y Componentes
  3. Instalación Tableau
  4. Espacio de trabajo y navegación
  5. Conexiones de datos en Tableau
  6. Tipos de filtros en Tableau
  7. Ordenación de datos, grupos, jerarquías y conjuntos
  8. Tablas y gráficos en Tableau
UNIDAD DIDÁCTICA 5. D3 (DATA DRIVEN DOCUMENTS)
  1. Fundamentos D3
  2. Instalación D3
  3. Funcionamiento D3
  4. SVG
  5. Tipos de datos en D3
  6. Diagrama de barras con D3
  7. Diagrama de dispersión con D3
UNIDAD DIDÁCTICA 6. GOOGLE DATA
  1. Google Data Studio
UNIDAD DIDÁCTICA 7. QLIKVIEW
  1. Instalación y arquitectura
  2. Carga de datos
  3. Informes
  4. Transformación y modelo de datos
  5. Análisis de datos
UNIDAD DIDÁCTICA 8. POWERBI
  1. Business Intelligence en Excel
  2. Herramientas Powerbi
UNIDAD DIDÁCTICA 9. CARTO
  1. CartoDB

MÓDULO 3. BASES DE DATOS Y DATAWAREHOUSE

UNIDAD DIDÁCTICA 1. BASES DE DATOS NOSQL Y EL ALMACENAMIENTO ESCALABLE
  1. ¿Qué es una base de datos NoSQL?
  2. Bases de datos Relaciones Vs Bases de datos NoSQL
  3. Tipo de Bases de datos NoSQL Teorema de CAP
  4. Sistemas de Bases de datos NoSQL
UNIDAD DIDÁCTICA 2. INTRODUCCIÓN A UN SISTEMA DE BASES DE DATOS NOSQL. MONGODB
  1. ¿Qué es MongoDB?
  2. Funcionamiento y uso de MongoDB
  3. Primeros pasos con MongoDB Instalación y shell de comandos
  4. Creando nuestra primera Base de Datos NoSQLModelo e Inserción de Datos
  5. Actualización de datos en MongoDB Sentencias set y update
  6. Trabajando con índices en MongoDB para optimización de datos
  7. Consulta de datos en MongoDB
UNIDAD DIDÁCTICA 3. BASES DE DATOS RELACIONALES
  1. Introducción
  2. El modelo relacional
  3. Lenguaje de consulta SQL
  4. MySQL Una base de datos relacional
UNIDAD DIDÁCTICA 4. DATAMART. CONCEPTO DE BASE DE DATOS DEPARTAMENTAL
  1. Aproximación al concepto de DataMart
  2. Procesos de extracción, transformación y carga de datos (ETL)
  3. Data Warehouse
  4. Herramientas de Explotación
  5. Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP
UNIDAD DIDÁCTICA 5. DATAWAREHOUSE O ALMACEN DE DATOS CORPORATIVOS
  1. Visión General ¿Por qué DataWarehouse?
  2. Estructura y Construcción
  3. Fases de implantación
  4. Características
  5. Data Warehouse en la nube