INFORMÁTICA Y COMUNICACIONES
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Business Intelligence: Análisis y Gestión de Datos
Adquiere competencias esenciales en Business Intelligence. Aprende sobre Datawarehouse, metodología Datamarting y herramientas como SQL Server para la integración de datos. Descubre cómo extraer información de producción y económica, generar cubos OLAP y aplicar técnicas de minería de datos para optimizar la toma de decisiones empresariales. Ideal para autónomos y profesionales que buscan potenciar sus habilidades analíticas.
Información del curso
- Duración30 horas lectivas
- UbicaciónEspaña
- EmpresaADAMS
Requisitos y destinatarios
Requisitos
Sin requisitos
Dirigido a
Autónomos y profesionales del sector empresarial
Qué aprenderás
- Fundamentos del Datawarehouse y Data Marting
- Integración de datos con SQL Server
- Extracción de datos de producción y económicos
- Generación de cubos OLAP
- Técnicas de Minería de Datos
- Herramientas de Inteligencia de Negocios
- Análisis y Reportes de Datos
Temario
Business Intelligence: Análisis y Gestión Estratégica de Datos
Introducción a la Inteligencia de Negocios
- La Pirámide Organizacional: Comprendiendo la estructura y flujos de información.
- Herramientas Clave de BI: Un panorama general de las tecnologías disponibles.
Fundamentos del Datawarehouse
- Conceptos Esenciales: Qué es un Datawarehouse y su propósito.
- Características Distintivas: Atributos que definen un Datawarehouse.
- Ventajas Competitivas: Cómo un Datawarehouse impulsa la toma de decisiones.
- Sistemas OLTP vs. OLAP: Diferencias y roles en la gestión de datos.
- Implementación Efectiva: Pasos para construir un Datawarehouse robusto.
Análisis y Minería de Datos
- Análisis OLAP: Exploración interactiva de datos.
- Drill Down: Profundización en detalles.
- Drill Up: Agregación de información.
- Servidores OLAP:
- ROLAP, MOLAP, HOLAP: Modelos de implementación.
- Minería de Datos (Data Mining):
- Definiciones y Conceptos: Descubriendo patrones ocultos.
- Categorías de Data Mining: Tipos de análisis y predicciones.
- Proceso de Minería de Datos: Metodología paso a paso.
- Aplicaciones Prácticas: Reportes, consultas, alertas, análisis y pronósticos.