EXPERTO EN DATA WAREHOUSE CON HERRAMIENTAS BI (BUSINESS INTELLIGENCE)

– 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.

UNIDAD DIDÁCTICA 1. PRESENTACIÓN
Nociones básicas
– Minería de datos
– Minería de datos y aprendizaje automático
– Data Mining y Machine learning ¿Por qué?
Concepto de DataWareHouse
– Características de Datawarehouse
– Característica adicional
– Principales aportaciones de un DataWareHouse
UNIDAD DIDÁCTICA 2. DATA WAREHOUSE
Aplicación.
– Principales aportaciones de un data warehouse
Elementos.
– Definición de los objetivos
– Implementación
– Características
Data Warehouse en la nube
– Los beneficios de la cloud data integration
UNIDAD DIDÁCTICA 3. DATAMART
Datamart
DataMart: Componentes
– Fuentes de Datos
– Procesos de extracción, transformación y carga de datos (ETL)
– Data Warehouse
– Herramientas de Explotación
UNIDAD DIDÁCTICA 4. BASE DE DATOS CENTRAL
Base de datos central
– Productos comerciales para BI
– Productos Open Source para BI
– Beneficios de las herramientas de BI
UNIDAD DIDÁCTICA 5. IMPLEMENTACIÓN DE CUBOS75
Creación de Cubos.
– Plataformas OLAP
– Visores OLAP
Transformación, extracción y carga.
– Fases de un proceso ETL
UNIDAD DIDÁCTICA 6. SISTEMAS OLAP
Discoverer Administrador.
MOLAP, ROLAP & HOLAP
– Sistemas MOLAP
– Sistemas ROLAP
– Sistemas HOLAP
Sistema de Soporte a la Desición (DSS)
– Diferencia con otras herramientas de Business Intelligence
– Tipos de sistemas de Soporte de Decisiones.
Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
Cliente y Servidor
Discoverer Desktop
UNIDAD DIDÁCTICA 7. MINERÍA DE DATOS
Minería de datos
¿Qué podemos hacer con data Mining?
¿Qué usos puede tener el data Mining?
Metodología de la minería de datos
Algunas técnicas estadísticas utilizadas en data mining
– Redes neuronales artificiales
Árboles de decisión
– Representación de un árbol de decisión
– Problemas apropiados para los árboles de decisión
Reglas de inducción
Redes Bayesanas
Algoritmos Genéticos
UNIDAD DIDÁCTICA 8. CICLO DATA MINING
Ciclo data mining.
Minería de Textos y Web Mining
– Web Mining
Data mining y marketing
– Proceso de Data Mining