Experto en Data Warehouse con Herramientas BI (Business Intelligence)

La importancia del Business Intelligence aumenta cada día más por la necesidad empresarial de mejorar las gestiones y para ello se necesita un uso óptimo de las bases de datos para facilitar la toma de decisiones en este aspecto. Con Data Warehouse podrás obtener los datos de entrada, procesarlos a través de actividades de extracción, transformación y cargarlos en el DWH (Data Warehouse) con el objetivo que los usuarios tengan información de calidad para realizar actividades de BI.

UNIDAD DIDÁCTICA 1. PRESENTACIÓN

  1. Nociones básicas
  2. – Minería de datos
  3. – Minería de datos y aprendizaje automático
  4. – Data Mining y Machine learning ¿Por qué?
  5. Concepto de DataWareHouse
  6. – Características de Datawarehouse
  7. – Característica adicional
  8. – Principales aportaciones de un DataWareHouse

UNIDAD DIDÁCTICA 2. DATA WAREHOUSE

  1. Aplicación.
  2. – Principales aportaciones de un data warehouse
  3. Elementos.
  4. – Definición de los objetivos
  5. – Implementación
  6. – Características
  7. Data Warehouse en la nube
  8. – Los beneficios de la cloud data integration

UNIDAD DIDÁCTICA 3. DATAMART

  1. Datamart
  2. DataMart: Componentes
  3. – Fuentes de Datos
  4. – Procesos de extracción, transformación y carga de datos (ETL)
  5. – Data Warehouse
  6. – Herramientas de Explotación

UNIDAD DIDÁCTICA 4. BASE DE DATOS CENTRAL

  1. Base de datos central
  2. – Productos comerciales para BI
  3. – Productos Open Source para BI
  4. – Beneficios de las herramientas de BI

UNIDAD DIDÁCTICA 5. IMPLEMENTACIÓN DE CUBOS 75

  1. Creación de Cubos.
  2. – Plataformas OLAP
  3. – Visores OLAP
  4. Transformación, extracción y carga.
  5. – Fases de un proceso ETL

UNIDAD DIDÁCTICA 6. SISTEMAS OLAP

  1. Discoverer Administrador.
  2. MOLAP, ROLAP & HOLAP
  3. – Sistemas MOLAP
  4. – Sistemas ROLAP
  5. – Sistemas HOLAP
  6. Sistema de Soporte a la Desición (DSS)
  7. – Diferencia con otras herramientas de Business Intelligence
  8. – Tipos de sistemas de Soporte de Decisiones.
  9. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
  10. Cliente y Servidor
  11. Discoverer Desktop

UNIDAD DIDÁCTICA 7. MINERÍA DE DATOS

  1. Minería de datos
  2. ¿Qué podemos hacer con data Mining?
  3. ¿Qué usos puede tener el data Mining?
  4. Metodología de la minería de datos
  5. Algunas técnicas estadísticas utilizadas en data mining
  6. – Redes neuronales artificiales
  7. Árboles de decisión
  8. – Representación de un árbol de decisión
  9. – Problemas apropiados para los árboles de decisión
  10. Reglas de inducción
  11. Redes Bayesanas
  12. Algoritmos Genéticos

UNIDAD DIDÁCTICA 8. CICLO DATA MINING

  1. Ciclo data mining.
  2. Minería de Textos y Web Mining
  3. – Web Mining
  4. Data mining y marketing
  5. – Proceso de Data Mining

151,00 

Detalles del Curso

Información adicional

Horas 200 Horas
Modalidad ONLINE

¿Por qué elegir Aurea?

Metodología de Aprendizaje Online

  • Aprendizaje activo y autónomo: A diferencia de la formación presencial, en el e-learning es clave fomentar que el alumno sea protagonista de su propio proceso de aprendizaje.

  • Microlearning y contenidos modulares: Lecciones breves, bien estructuradas, que permitan avanzar paso a paso.

  • Gamificación y elementos interactivos (cuestionarios, simulaciones, casos prácticos) aumentan la motivación y retención del conocimiento.

  • Evaluación continua: No solo exámenes finales, sino también foros, tareas prácticas y autoevaluaciones.

Plataforma online Moodle

  • Moodle es una excelente elección como LMS (Learning Management System). Algunas ventajas:

    • Código abierto y altamente personalizable.

    • Permite gestión de usuarios, seguimiento de progreso, certificados automáticos, SCORM, etc.

    • Integración con plugins y herramientas externas como H5P, BigBlueButton, Zoom, etc.

  • Optimiza la navegación y la experiencia de usuario: que la plataforma sea clara, intuitiva y visualmente amigable.

  • Mobile first: Muchos usuarios acceden desde el móvil, así que asegúrate de que la plataforma esté bien adaptada.

Equipo Docente y Tutoría

  • Docentes formados en pedagogía digital: No basta con saber del tema; es crucial saber cómo enseñarlo online.

  • Disponibilidad y acompañamiento: Los alumnos valoran mucho el soporte y el feedback de tutores.

  • Presencia activa: En foros, comentarios y webinars. Esto reduce la sensación de soledad del estudiante online.

  • Capacitación constante del equipo docente en nuevas metodologías y herramientas digitales.

Interacción y Comunidad

  • Foros, chats y actividades colaborativas: fomentan el aprendizaje social.

  • Feedback entre pares: puede ser útil para mejorar y compartir conocimientos.

  • Gamificación social: rankings, badges, desafíos grupales.

  • Encuestas y sugerencias: para mejorar el curso con la opinión de los propios alumnos.