Business intelligence

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Curso GRATUITO del Plan de Formación para el Empleo de Aragón correspondiente al año 2018.

 Duración

30 horas [Teleformación]

 Temario

  • 1. INTELIGENCIA DE NEGOCIOS.
  • 1.1. Introducción.
  • 1.2. La pirámide organizacional.
  • 1.3. Herramientas de inteligencia de negocios.
  • 1.4. Fundamentos del Datawarehouse .
  • 1.5. Características.
  • 1.6. Ventajas.
  • 1.7. Sistemas OLTP.
  • 1.8. Implementación del Datawarehouse.
  • 1.9. Análisis OLAP (Drill Down, Drill Up).
  • 1.10. Servidores OLAP (ROLAP, MOLAP, HOLAP, Minería de Datos, Definiciones de Data Mining).
  • 1.11. Categorías de Data Mining.
  • 1.12. Proceso de Minería de Datos.
  • 1.13. Metodología.
  • 1.14. Reportes.
  • 1.15. Consultas.
  • 1.16. Alertas.
  • 1.17. Análisis.
  • 1.18. Pronósticos.
  • 2. LA GESTIÓN DE PROYECTOS DE BUSSINES INTELLIGENCE.
  • 2.1. Gestión de Proyectos.
  • 2.2. Planificación del proyecto.
  • 2.3. Riesgos.
  • 3. ARQUITECTURA DE UN PROYECTO DE BUSINESS INTELLIGENCE.
  • 3.1. Procesos de Extracción, Transformación y Carga.
  • 3.2. El almacén de Datos.
  • 3.3. Herramientas de Visualización y consulta: Reportes.
  • 3.4. Herramientas de Visualización y consulta: DashBoards.
  • 3.5. Herramientas de Visualización y consulta: OLAP.
  • 3.6. Herramientas de Visualización y consulta: Data Mining.
  • 3.7. Procesos ETL.
  • 3.8. Creación de cubos multidimensionales.

 Requisitos del alumno

  • Nivel profesional o técnico: No se requiere experiencia profesional ni conocimientos técnicos previos.
  • Realizar una prueba de conocimiento online en la que muestren los conocimientos básicos para una consecución de los objetivos previstos.
  • Condiciones físicas: Ninguna en especial, salvo aquellas que impidan el normal desarrollo de la profesión.

 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.

 


 

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