INFORMÁTICA Y COMUNICACIONES
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Data Warehouse y Business Intelligence para la Toma de Decisiones
Adquiere habilidades esenciales en Data Warehouse y Business Intelligence. Aprende a diseñar bases de datos analíticas, implementar cubos OLAP y utilizar técnicas de minería de datos. Este curso online gratuito te prepara para optimizar la toma de decisiones y potenciar tu carrera profesional. Ideal para autónomos y profesionales de diversos sectores.
Información del curso
- Duración40 horas lectivas
- UbicaciónEspaña
- EmpresaADAMS
Requisitos y destinatarios
Requisitos
- Empresas de consultoría y estudios de mercados y opinión pública
- Empresas de ingeniería y oficinas de estudios técnicos
- Empresas de trabajo temporal
- Contact Center
- Servicios de prevención ajenos
- Investigación y desarrollo
- Gestión de la información y de la comunicación
Dirigido a
Autónomos y profesionales del sector empresarial
Qué aprenderás
- Diseño de bases de datos orientadas al análisis.
- Creación e implementación de cubos OLAP.
- Procesos de Extracción, Transformación y Carga (ETL).
- Análisis de datos con OLAP y Discoverer.
- Aplicación de técnicas de Data Mining.
- Optimización de la toma de decisiones empresariales.
Temario
Sumérgete en el Universo del Data Warehouse y Business Intelligence
Este programa formativo está diseñado para proporcionarte una comprensión profunda y práctica de las herramientas y técnicas esenciales para la gestión y análisis avanzado de datos.
1. Fundamentos del Data Warehouse
- Conceptos Clave: ¿Qué es un Data Mart? ¿Qué es un Data Warehouse?
- Utilidad Estratégica: Cómo el Data Warehouse impulsa la toma de decisiones.
- Componentes Esenciales: Arquitectura y elementos que conforman un Data Warehouse.
2. Metodología y Diseño de Bases de Datos Analíticas
- Enfoque Metodológico: Pasos y consideraciones para un diseño exitoso.
- Diseño Lógico y Físico: Creación de estructuras de datos optimizadas para el análisis.
- Diseño de Cubos: Modelado multidimensional para la exploración de datos.
3. Implementación y Gestión de Datos
- Implementación Física de Cubos: Puesta en producción de las estructuras analíticas.
- ETL (Extracción, Transformación y Carga):
- Procesos clave para la integración de datos.
- Estrategias de extracción y transformación.
- Carga eficiente en el Data Warehouse.
4. Análisis y Exploración de Datos
- OLAP (Procesamiento Analítico en Línea): Análisis interactivo de datos multidimensionales.
- Herramientas de Análisis:
- Uso de Discoverer Administrador.
- Dominio de Discoverer Desktop.
- Entendiendo la arquitectura Cliente-Servidor.
5. Descubriendo Conocimiento con Minería de Datos
- Técnicas Avanzadas: Métodos para identificar patrones y tendencias ocultas.
- El Ciclo de Data Mining:
- Fases del proceso (comprensión, preparación, modelado, evaluación, despliegue).
- Tipos de problemas abordados (clasificación, regresión, clustering, etc.).