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Data warehouse business intelligence

Data warehouse business intelligence

Formintegral

Curso online


300

Duración : 1 Año

Este curso te capacita para conocer el funcionamiento de un Data WareHouse dentro del entorno empresarial, conocer el funcionamiento de los Data Mart, la seguridad de ambos en el entorno empresarial, así como la minería de datos y las fases y problemas derivados de la misma.

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Objetivos

- Diseñar una base de datos central orientada al análisis y divulgación de datos a través del datamining. - Conocer un Data Mart, su utilidad y sus componentes asociados. - Conocer la metodología asociada al proceso de creación de un Data WareHouse. - Identificar los procesos de diseño conceptual, diseño físico y lógico de una base de datos asociada a un Data WareHouse. - Conocer la implementación de cubos OLAP y los procesos ETL asociados a la gestión del Data WareHouse. - Conocer el uso de Discoverer Administrator, la arquitectura cliente servidor y el uso de Discoverer Desktop. - Conocer el concepto de “minería de datos”, así como las técnicas usadas en ella. - Conocer las fases del ciclo de DataMining, así como sus problemas asociados.

A quién va dirigido

Este curso va dirigido a cualquier persona con la necesidad de conocer, valorar o gestionar Data WareHouse Business Intelligence.

Requisitos

Este curso está accesible para todos los interesados, sin necesidad de contar con requisitos previos. Te invitamos a unirte, independientemente de tu nivel de experiencia o formación académica.

Temario completo de este curso

Unidad 1: Introducción
  • ¿Qué es un Data WareHouse?
Unidad 2: Concepto de Data Mart o Data WareHouse
  • Definición de Data Markt.
  • Utilidad.
  • Componentes.
Unidad 3: Metodología
  • Metodología Hefesto.
  • Análisis de requerimientos.
  • Análisis de los OLTP.
  • Modelo lógico del Data WareHouse.
  • Integración de datos.
Unidad 4: Diseño lógico y físico de bases de datos central
  • Diseño conceptual.
  • Diseño lógico.
  • Diseño físico.
Unidad 5: Diseño de cubos
  • Implementación física de cubos.
  • Diseño de ETL: extracción, transformación y carga.
Unidad 6: OLAP
  • Uso de Discoverer Administrator.
  • Cliente Servidor.
  • Uso de Discoverer Desktop.
Unidad 7: Técnicas de minería de datos
  • Técnicas de minería de datos.
Unidad 8: El ciclo de DataMining: fases y tipos de problemas
  • El ciclo del DataMining.
  • Tipos de problemas.
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