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Para implantar y gestionar sistemas de gestión inteligente de calidad basados en la información, en cualquier tipo de organización.
Emagister S.L. (responsable) tratará tus datos personales con la finalidad de gestionar el envío de solicitudes de información y comunicaciones promocionales de formación con tu consentimiento. Ejerce tus derechos de acceso, supresión, rectificación, limitación, portabilidad y otros, según se indica en nuestra política de privacidad.
Objetivos
Adquirir los conocimientos relacionados con Datawarehouse, la metodología Datamarting y las herramientas de SQL server para la integración de servicios, utilizando herramientas de inteligencia aplicada a los negocios para la extracción de datos de producción y económicos, relacionados con la empresa del almacén de datos, generando cubos OLAP y estructuras de minería de datos.
A quién va dirigido
A los responsables de las empresas, pymes y profesionales de cualquier sector, que puedan estar interesados en implantar en sus organizaciones, un sistema de gestión inteligente, basado en la arquitectura del Business Intelligence.
Temario completo de este curso
- 1. La pirámide organizacional
- 2. Herramientas de inteligencia de negocios
- 3. Fundamentos del Data Warehouse
- 4. Características
- 5. Ventajas
- 6. Sistemas OLTP
- 7. Implementación del Data Warehouse
- 8. Análisis OLAP (Drill Down, Drill Up)
- 9. Servidores OLAP (ROLAP, MOLAP, HOLAP, Minería de Datos, Definiciones del Data Mining)
- 10. Categorías del Data Mining
- 11. Proceso de Minería de Datos
- 12. Metodología
- 13. Reportes
- 14. Consultas
- 15. Alertas
- 16. Análisis
- 17. Pronósticos
Unidad 2. La gestión de proyectos de Business Intelligence
- 1. Gestión de Proyectos
- 2. Planificación del proyecto
- 3. Riesgos
Unidad 3. Arquitectura de un Proyecto de Business Intelligence
- 1. Procesos de Extracción, Transformación y Carga
- 2. Herramientas de visualización y consultas: Reportes
- 3. Herramientas de visualización y consultas: DashBoard
- 4. Herramientas de visualización y consultas: OLAP
- 5. Herramientas de visualización y consultas: Data Mining
- 6. Procesos ETL
- 7. Creación de cubos multidimensionales
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