INC-S-EF-0341
IFCD013PO: Data warehouse business intelligence
- 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 Ware House.- Identificar los procesos de diseño conceptual, diseño físico y lógico de una base de datos asociada a un Data Ware House.- Conocer la implementación de cubos OLAP y los procesos ETL asociados a la gestión del Data Ware House.- 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 Data Mining, así como sus problemas asociados.
Introducción Introducción.¿Qué es un Data Ware House?Resumen. Concepto de Data Mart o Data Ware House Introducción. Definición de Data Markt. Utilidad. Componentes. Resumen. Metodología Introducción. Metodología Hefesto. Análisis de requerimientos. Análisis de los OLTP. Modelo lógico del Data Ware House. Integración de datos. Resumen. Diseño lógico y físico de bases de datos central Introducción. Diseño conceptual. Diseño lógico. Diseño físico. Resumen. Diseño de cubos Introducción. Implementación física de cubos. Diseño de ETL: extracción, transformación y carga. Resumen. OLAPIntroducción. Uso de Discoverer Administrator. Cliente Servidor. Uso de Discoverer Desktop. Resumen. Técnicas de minería de datos Introducción. Técnicas de minería de datos. Resumen. El ciclo de Data Mining: fases y tipos de problemas Introducción. El ciclo del Data Mining. Tipos de problemas. Resumen.
Contiene:
- Videos
- Exámenes parciales
- Examen final
- Glosario
- Bibliografía
- Actividades
- Documentos de apoyo
- Gamificación
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