Duración de la acción formativa: 115 horas
Contenido del curso
UNIDAD 1: Antecedentes, definiciones y bases para un correcto entendimiento
-Antecedentes
-Definiciones y bases del big data
-Bases de establecimiento del big data
UNIDAD 2: La importancia del dato
-El valor del dato
-Problemas que aparecen en la recogida de datos
-El presente y futuro de los datos: normativa y aplicaciones
UNIDAD 3: Algunos conceptos técnicos de la analítica tradicional
-Analítica tradicional vs. big data
-Componentes del business intelligence
-Herramientas del BI
UNIDAD 4: Representación de los datos
-Orígenes de datos en big data
-Representación de datos
UNIDAD 5: Introducción al Big Data
-Definiendo el big data
-Tecnología big data
UNIDAD 6: Introducción a la analítica avanzada
-Analítica avanzada: las preguntas no se responden, se crean
-Analítica predictiva
-Analítica prescriptiva
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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