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Curso subvencionado para trabajadores de Data Mining (Minería de datos con SQL y Excel)

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Duración: 110 horas

Resumen del curso subvencionado

Bajo el nombre de minería de datos se engloban un conjunto de técnicas
encaminadas a la extracción de conocimiento procesable, implícito en las bases de datos. Vivimos actualmente inmersos en la sociedad de la información.

Información adicional

Curso dirigido a trabajadores del sector Intersectorial. Curso bonificable.
"programa certificado"
Curso hasta el 100 % bonificable por las empresas en sus cotizaciones en los seguros sociales (FORCEM-FUNDACIÓN TRIPARTITA). Excluidos desempleados, autónomos y empleados de Administraciones Públicas.

 
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Temario completo de este curso

OBJETIVOS

Reunir, depurar y transformar todos los datos que la empresa almacena en
información estructurada y coherente.
Aplicar, analizar y convertir la información obtenida en conocimiento que ayude
en la toma de decisiones estratégicas y operacionales.
Almacenar y manejar datos con Excel y crear proyectos de Analysis Services en SQL.

DESTINATARIOS

Profesionales del mundo de la informática, la estadística y el negocio y personas
interesadas en descubrir cómo obtener un mayor rendimiento de los datos de
su empresa para mejorar el acceso e integración de éstos y optimizar el proceso
de toma de decisiones.

TEMARIO

Tema 1: Qué es la Minería de Datos
Para qué sirve la Minería de datos
Minería de datos frente a OLAP y DSS
Objetivos de la Minería de datos
Pasos en la minería de datos
Elementos o técnicas de la Minería de datos
Modelos de la Minería de datos
Clasificación
Asociaciones
Tema 2: Primer contacto con la Minería de Datos desde Excel 2007
Introducción a Excel 2007
Lo nuevo en Microsoft Office Excel 2007
Conexión a Datos Externos
Excel para Inteligencia de Negocios (OLAP)
Procesos ETL: Importar o Exportar Archivos de Texto
Minería de Datos en Excel 2007
Tema 3: Introducción a la Minería de Datos en SQL Server 2005
Minería de datos y SQL server 2005
Primer paso: crear un proyecto de Analysis Services
Segundo paso: crear un escenario
Tercer paso: procesar los modelos de minería de datos
Cuarto paso: explorar los modelos de minería de datos
Quinto paso: comprobar la precisión de los modelos de minería de datos
Tema 4: Minería de Datos en Excel 2007
Preparación de datos
Definir un modelo y una estructura de Minería
Construir el modelo de Minería
Precisión y validación
Definir consultas de predicción

Tema 5: Minería de datos en SQL Server 2005
5.1 Minería de datos en SQL Server 2005 Analysis Services (SSAS)
Algoritmo bayes naive de Microsoft
Algoritmo de árboles de decisión de Microsoft
Algoritmo de serie temporal de Microsoft
Algoritmo de clústeres de Microsoft
Algoritmo de asociación de Microsoft
Algoritmo de clustres de secuencia
Modelo de redes neuronales
5.2 Minería de datos en SQL Server 2005 Integration Services (SSIS)
Generar un Proyecto SSIS
Adicción de un Proyecto SSAS
Minería de Datos y XML
Minería de Datos y Reporting Services

 
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