Curso Gratuito Experto en Data Warehouse con Herramientas BI (Business Intelligence)

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Curso 100% Bonificable si eres trabajador contratado en el régimen general y envías la documentación de matrícula (en el caso de ser estudiante, desempleado, autónomo, funcionario o jubilado puedes realizar este curso de forma parcialmente subvencionada)

Para qué te prepara:

El presente curso de Data Warehouse con Herramientas BI te prepara para poder aplicar los conocimientos obtenidos para una mayor optimización de las bases de datos para utilizarlas en Business Intelligence (BI).

A quién va dirigido:

El curso de Experto en Data Warehouse con Herramientas BI (Business Intelligence) va dirigido a aquellas personas que quieran ser expertas en la Base de Datos y poder utilizar los conocimientos obtenidos para la toma de decisiones en Business Intelligence.

Titulación:

Doble Titulación Expedida por EUROINNOVA BUSINESS SCHOOL y Avalada por la Escuela Superior de Cualificaciones Profesionales

Objetivos:

- Conocer los conceptos de Data Warehousing. - Conocer métodos y herramientas de extracción, transformación y carga de datos (ETL). - Conocer los conceptos de OLAP y Datamining. - Entender los conceptos fundamentales de Business Intelligence, conocer sus plataformas y herramientas.

Salidas Laborales:

Administración de base de datos, Programación, Informática, Expertos en Business Intelligence, Analistas.

Resumen:

La importancia del Business Intelligence aumenta cada día más por la necesidad empresarial de mejorar las gestiones y para ello se necesita un uso óptimo de las bases de datos para facilitar la toma de decisiones en este aspecto. Con Data Warehouse podrás obtener los datos de entrada, procesarlos a través de actividades de extracción, transformación y cargarlos en el DWH (Data Warehouse) con el objetivo que los usuarios tengan información de calidad para realizar actividades de BI.

Metodología:

Entre el material entregado en este curso se adjunta un documento llamado Guía del Alumno dónde aparece un horario de tutorías telefónicas y una dirección de e-mail dónde podrá enviar sus consultas, dudas y ejercicios. Además recibirá los materiales didácticos que incluye el curso para poder consultarlos en cualquier momento y conservarlos una vez finalizado el mismo.La metodología a seguir es ir avanzando a lo largo del itinerario de aprendizaje online, que cuenta con una serie de temas y ejercicios. Para su evaluación, el alumno/a deberá completar todos los ejercicios propuestos en el curso. La titulación será remitida al alumno/a por correo una vez se haya comprobado que ha completado el itinerario de aprendizaje satisfactoriamente.

Temario:

UNIDAD DIDÁCTICA 1. PRESENTACIÓN
  1. Nociones básicas
  2. - Minería de datos

    - Minería de datos y aprendizaje automático

    - Data Mining y Machine learning ¿Por qué?

  3. Concepto de DataWareHouse
  4. - Características de Datawarehouse

    - Característica adicional

    - Principales aportaciones de un DataWareHouse

UNIDAD DIDÁCTICA 2. DATA WAREHOUSE
  1. Aplicación.
  2. - Principales aportaciones de un data warehouse

  3. Elementos.
  4. - Definición de los objetivos

    - Implementación

    - Características

  5. Data Warehouse en la nube
  6. - Los beneficios de la cloud data integration

UNIDAD DIDÁCTICA 3. DATAMART
  1. Datamart
  2. DataMart: Componentes
  3. - Fuentes de Datos

    - Procesos de extracción, transformación y carga de datos (ETL)

    - Data Warehouse

    - Herramientas de Explotación

UNIDAD DIDÁCTICA 4. BASE DE DATOS CENTRAL
  1. Base de datos central
  2. - Productos comerciales para BI

  3. - Productos Open Source para BI
  4. - Beneficios de las herramientas de BI

UNIDAD DIDÁCTICA 5. IMPLEMENTACIÓN DE CUBOS 75
  1. Creación de Cubos.
  2. - Plataformas OLAP

    - Visores OLAP

  3. Transformación, extracción y carga.
  4. - Fases de un proceso ETL

UNIDAD DIDÁCTICA 6. SISTEMAS OLAP
  1. Discoverer Administrador.
  2. MOLAP, ROLAP & HOLAP
  3. - Sistemas MOLAP

    - Sistemas ROLAP

    - Sistemas HOLAP

  4. Sistema de Soporte a la Desición (DSS)
  5. - Diferencia con otras herramientas de Business Intelligence

    - Tipos de sistemas de Soporte de Decisiones.

  6. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
  7. Cliente y Servidor
  8. Discoverer Desktop
UNIDAD DIDÁCTICA 7. MINERÍA DE DATOS
  1. Minería de datos
  2. ¿Qué podemos hacer con data Mining?
  3. ¿Qué usos puede tener el data Mining?
  4. Metodología de la minería de datos
  5. Algunas técnicas estadísticas utilizadas en data mining
  6. - Redes neuronales artificiales

  7. Árboles de decisión
  8. - Representación de un árbol de decisión

    - Problemas apropiados para los árboles de decisión

  9. Reglas de inducción
  10. Redes Bayesanas
  11. Algoritmos Genéticos
UNIDAD DIDÁCTICA 8. CICLO DATA MINING
  1. Ciclo data mining.
  2. Minería de Textos y Web Mining
  3. - Web Mining

  4. Data mining y marketing
  5. - Proceso de Data Mining