Scorm de Data Analyst

Descripción del scorm Scorm de Data Analyst

Contenido e-learning Scorm de Data Analyst

Contenido e-learning de Scorm de Data Analyst


SCORM 1. DATAMART. CONCEPTO DE BASE DE DATOS DEPARTAMENTAL

Aproximación al concepto de DataMart

Procesos de extracción, transformación y carga de datos (ETL)

Data Warehouse

Herramientas de Explotación

Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP


SCORM 2. DATAWAREHOUSE O ALMACÉN DE DATOS CORPORATIVOS

Visión General. ¿Por qué DataWarehouse?

Estructura y Construcción

Fases de implantación

Características

Data Warehouse en la nube


SCORM 3. INTELIGENCIA DE NEGOCIO Y HERRAMIENTAS DE ANALÍTICA

Tipos de herramientas para BI

Productos comerciales para BI

Productos Open Source para BI

Beneficios de las herramientas de BI


SCORM 4. HERRAMIENTA POWERBI

Business Intelligence en Excel

Herramienta PowerBI


SCORM 5. HERRAMIENTA TABLEAU

Herramienta Tableau


SCORM 6. HERRAMIENTA QLIKVIEW

Instalación y arquitectura

Carga de datos

Informes

Transformación y modelo de datos

Análisis de datos


SCORM 7. BASES DE DATOS NOSQL Y EL ALMACENAMIENTO ESCALABLE

¿Qué es una base de datos NoSQL?

Bases de datos Relaciones Vs Bases de datos NoSQL

Tipo de Bases de datos NoSQL. Teorema de CAP

Sistemas de Bases de datos NoSQL


SCORM 8. INTRODUCCIÓN A UN SISSCORM DE BASES DE DATOS NOSQL. MONGODB

¿Qué es MongoDB?

Funcionamiento y uso de MongoDB

Primeros pasos con MongoDB. Instalación y shell de comandos

Creando nuestra primera Base de Datos NoSQL.Modelo e Inserción de Datos

Actualización de datos en MongoDB. Sentencias set y update

Trabajando con índices en MongoDB para optimización de datos

Consulta de datos en MongoDB


SCORM 9. PYTHON Y EL ANÁLISIS DE DATOS

Introducción a Python

¿Qué necesitas?

Librerías para el análisis de datos en Python

MongoDB, Hadoop y Python. Dream Team del Big Data


SCORM 10. R COMO HERRAMIENTA PARA BIG DATA

Introducción a R

¿Qué necesitas?

Tipos de datos

Estadística Descriptiva y Predictiva con R

Integración de R en Hadoop


SCORM 11. PRE-PROCESAMIENTO & PROCESAMIENTO DE DATOS

Obtención y limpieza de los datos (ETL)

Inferencia estadística

Modelos de regresión

Pruebas de hipótesis


SCORM 12. ANÁLISIS DE LOS DATOS

Inteligencia Analítica de negocios

La teoría de grafos y el análisis de redes sociales

Presentación de resultados

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Duración sugerida para este contenido: 200 horas