Inteligencia de Negocios y Big Data
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El diplomado es excelente, tanto que lo recomendé con mi hermana y mi primo. Me amplió la perspectiva y me abrió la puerta a nuevos conocimientos que no tenía ni idea, ahora soy mejor profesional y mi horizonte y proyección se han redefinido gracias a esta formación.
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Excelente profesor. Y gran apoyo en actividades y muy buena explicacion en las diferentes tematicas del curso. Una gran persona.
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Excelente profesor tiene muy buen conocimiento del tema esos son los profesores que deben tener para todos los cursos
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Diplomado
Virtual
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Aprende con los mejores
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Tipología
Diplomado
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Metodología
Virtual
Para Emagister, contar con una amplia oferta de cursos impartidos por centros altamente capacitados, que cumplen todos los estándares de calidad, es lo que nos garantiza que construimos un futuro para que cumplas tus sueños profesionales. Por tal motivo, la Universidad de Medellín, quiere invitarte a ser parte de su nuevo Diplomado en Inteligencia de Negocios y Big Data.
Este programa es desarrollado en método virtual, el cual a lo largo de su duración tiene el objetivo de capacitarte en las soluciones de Big Data, para que generes soluciones tangibles a los retos diarios. Asimismo, obtendrás conocimientos necesarios para diseñar y construir un sistema de inteligencia de negocios y Big Data corporativa de acuerdo con el contexto y a las necesidades estratégicas de la empresa 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).
Si quieres ser parte de este curso, solo debes hacer clic en el botón de pide información. A continuación se desplegara un formulario, el cual debes completar para obtener asistencia por parte de un agente, quien resolverá tus dudas y ayudara en el proceso de matriculación.
Información importante
Documentos
- D. INTELIGENCIA DE NEGOCIOS Y BIG DATA.pdf
Opiniones
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El diplomado es excelente, tanto que lo recomendé con mi hermana y mi primo. Me amplió la perspectiva y me abrió la puerta a nuevos conocimientos que no tenía ni idea, ahora soy mejor profesional y mi horizonte y proyección se han redefinido gracias a esta formación.
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Excelente profesor. Y gran apoyo en actividades y muy buena explicacion en las diferentes tematicas del curso. Una gran persona.
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Valoración del curso
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Logros de este Centro
Todos los cursos están actualizados
La valoración media es superior a 3,7
Más de 50 opiniones en los últimos 12 meses
Este centro lleva 7 años en Emagister.
Materias
- Arquitectura
- SQL
- Seguridad de datos
- Negocios
- Tecnología
- Bodegas
- Big Data
- Minería
Programa académico
- Conceptos básicos tecnología motores de bases de datos.
- DML en TSQL.
- Uso de Procedimiento Almacenados
- Uso de Vistas
- Uso de Funciones
Introducción a BI y Analítica
- 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
Modelamiento a BI (Data Warehousing):
- Modelo Estrella
- Características de Tabla Dimensionales
- Características de Tabla de Hechos
- Copo de Nieve
- Dimensión Tiempo
Introducción a ETL´s:
- Modelo de flujos de control
- Modelo de flujos de datos
- Conectores
- Trasformaciones Básicas
- Contenedores
- Variables y expresiones
- Mecanismos de implantación
- Arquitecturas de Carga:
- 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
- OLAP e In Memory (Sujeto a avances en módulo BigData):
- 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
Introducción Minería de Datos:
- Algoritmos de minería de datos (Analítica Descriptiva, Analítica Predictiva)
- Metodología CRISP – DM
- Metodología SEMMA
- Metodología KDD
- Ejemplos y aplicaciones
- Seguridad y Despliegue
Visualización de Modelos:
- 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
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Inteligencia de Negocios y Big Data