DATA WARE HOUSE BUSINESS INTELLIGENCE 40H PRESENCIAL SEVILLA, CÁDIZ, CÓRDOBA Y HUELVA
Actualiza-TCurso subvencionado para trabajadores presencial
Sevilla
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Certificado Oficial 100% Subvencionado.
¿Te gustaría conocer todo sobre el datamining y a diseñar una base de datos orientada al análisis?
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.
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Objetivos
Gracias a este curso lograrás entender y saber a diseñar una base de datos central orientada al análisis y divulgación de datos a través del datamining.
A quién va dirigido
Tienen prioridad las personas interesadas en diseñar una base de datos central orientada al análisis y divulgación de datos a través del datamining. Además también tenemos un cupo de plazas para autónomos, desempleados y personal en ERTE de cualquier sector.
Requisitos
Formación prioritaria para personas interesadas en diseñar una base de datos central orientada al análisis y divulgación de datos a través del datamining.(no podrán participar empleados públicos). Seleccionamos alumnado según validación de documentación entregada. Disponible hasta agotar plazas.
Temario completo de este curso
CURSO ON-LINE DE: DATA WAREHOUSE BUSINESS INTELLIGENCE ¡Últimas plazas gratis para autónomos, desempleados, ertes de cualquier sector y personal en activo del sector cooperativas o centros especiales de empleo!
Contenido:
1. INTRODUCCIÓN. 2. CONCEPTO DE DATA MART o DATA WAREHOUSE. 2.1. Utilidad. 2.2. Componentes. 3. METODOLOGÍA. 4. DISEÑO LÓGICO Y FÍSICO DE BASE DE DATOS CENTRAL. 5. DISEÑO DE CUBOS. 5.1. Implementación Física de Cubos. 5.2. Diseño de ETL: Extracción, Transformación y carga. 6. OLAP. 6.1. Uso de Discoverer Administrador . 6.2. Cliente Servidor. 6.3. Uso de Discoverer Desktop. 7. TÉCNICAS DE MINERÍA DE DATOS. 8. EL CICLO DE DATA MINING: FASES Y TIPOS DE PROBLEMAS.
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