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Actualmente los procesos de competitividad empresarial han desbordado las capacidades tradicionales de los equipos de tecnología, el cumplimiento de metas estratégicas y tácticas lleva a nuevas fronteras técnicas que deben ser abordadas hábilmente en la organización, es allí donde la inteligencia de negocios y el universo de las soluciones BigData arriban para generar soluciones tangibles a dichos retos. Proporcionar los conocimientos necesarios para diseñar y construir un sistema de inteligencia de negocios y BigData corporativa de acuerdo con el contexto y a las necesidades estratégicas de la empresa. Conocimientos previos requeridos Conocimientos teóricos y prácticos de bases de datos resaltando entre ellos los procesos de normalización, catalogación de entidades y modelo entidad relación aplicados en SQL Server. Deseable Linux básico (no es requisito indispensable).
* La apertura de nuestros programas está sujeta al cumplimiento del cupo mínimo definido por la Institución, si Usted canceló el valor de la matrícula y la formación no se lleva a cabo, la Universidad realizará la devolución del 100% del dinero según procedimiento institucional.
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Duración 100 horas |
Modalidad: Presencial o virtual (clases en vivo) - según preferencia del estudiante |
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Inversión: $2.376.000 |
Fecha de Inicio: 20 de septiembre de 2024 |
• Conceptos básicos tecnología motores de bases de datos.
• DML en TSQL.
• Uso de Procedimiento Almacenados
• Uso de Vistas
• Uso de Funciones
• Conceptos básicos de BI.
• Beneficios de los proyectos de BI.
• Conceptos básicos de arquitectura de bodegas de datos.
• Modelamiento OLTP
• Modelo Star Net
• Modelamiento OLAP
• Modelo Estrella
• Características de Tabla Dimensionales
• Características de Tabla de Hechos
• Copo de Nieve
• Dimensión Tiempo
• Modelo de flujos de control
• Modelo de flujos de datos
• Conectores
• Trasformaciones Básicas
• Contenedores
• Variables y expresiones
• Mecanismos de implantación
• Empleo de servicios de la herramienta de ETL
• Empleo de SP´s y lógica del servidor
• Técnicas de Extracción
• Técnicas de Transformación
• Empleo de columnas derivadas
• Empleo de transformaciones de agregación.
• Empleo de transformaciones Búsqueda, Actualización y Carga de Información.
• Técnicas de carga
• Empleo de transformaciones complementarias
• Despliegue de Modelos
• Ejecución automática
• Contexto general
• Soluciones basadas en BigData
• Arquitectura Kappa y Lambda
• Componentes esenciales de la solución
• Manejo de archivos
• Zonificación
• Componentes de modelamiento
• Ingestión Batch de Datos
• Consumo de información
• Vistas del modelo lógico
• Construcción de dimensiones
• Creación de cubos y grupos de medidas
• Diseño del almacenamiento físico
• Esquemas MOLAP, ROLAP, HOLAP
• Diseño de agregaciones y métodos de procesamiento
• MDX (Básico)
• DAX (Básico)
• Despliegue de modelos y ejecución automática
• Algoritmos de minería de datos (Analítica Descriptiva, Analítica Predictiva)
• Metodología CRISP – DM
• Metodología SEMMA
• Metodología KDD
• Ejemplos y aplicaciones
• Seguridad y Despliegue
• Conexiones a fuentes
• Modelamiento de Datos
• Buenas prácticas de Visualización
• Diseño de Tableros
• Tecnologías tradicionales
• Tecnologías en memoria
• Construcción de reportes con tecnologías en memoria
• Fabricante invitado
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