Matricúlate e impulsa tu carrera con el Curso DataWarehouse y consigue una titulación expedida por la Universidad Católica de Murcia con 12 ECTS

Titulación
Modalidad
Modalidad
Online
Duración - Créditos
Duración - Créditos
300 horas - 12 ECTS
Baremable Oposiciones
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Administración pública
Becas y Financiación
Becas y Financiación
sin intereses
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formación online

Opiniones de nuestros alumnos

Media de opiniones en los Cursos y Master online de Euroinnova

Nuestros alumnos opinan sobre: Curso Superior en DataWarehouse y Business Intelligence (Titulación Universitaria + 12 Créditos ECTS)

4,6
Valoración del curso
100%
Lo recomiendan
4,9
Valoración del claustro

Olga H.

JAÉN

Opinión sobre Curso Superior en DataWarehouse y Business Intelligence (Titulación Universitaria + 12 Créditos ECTS)

Un curso muy completo e interesante.

Alicia J.

MURCIA

Opinión sobre Curso Superior en DataWarehouse y Business Intelligence (Titulación Universitaria + 12 Créditos ECTS)

Es un curso muy adecuado para crecer en el mundo del análisis de datos.

María H.

SEVILLA

Opinión sobre Curso Superior en DataWarehouse y Business Intelligence (Titulación Universitaria + 12 Créditos ECTS)

He aprendido mucho con este curso. Lo recomiendo a todos los interesados en el Big Data

David B.

GRANADA

Opinión sobre Curso Superior en DataWarehouse y Business Intelligence (Titulación Universitaria + 12 Créditos ECTS)

Muy buen curso y muy útil.

Tomás T.

CÁDIZ

Opinión sobre Curso Superior en DataWarehouse y Business Intelligence (Titulación Universitaria + 12 Créditos ECTS)

Me ha gustado mucho la gestión del curso. Muy recomendable.
* Todas las opiniones sobre Curso Superior en DataWarehouse y Business Intelligence (Titulación Universitaria + 12 Créditos ECTS), aquí recopiladas, han sido rellenadas de forma voluntaria por nuestros alumnos, a través de un formulario que se adjunta a todos ellos, junto a los materiales, o al finalizar su curso en nuestro campus Online, en el que se les invita a dejarnos sus impresiones acerca de la formación cursada.
Alumnos

Plan de estudios de Curso DataWarehouse

CURSO DATAWAREHOUSE. No dejes pasar esta gran oportunidad que te ofrecemos para desarrollar las habilidades necesarias para convertirte en un auténtico profesional en tu materia. ¡No dudes más y da un impulso a tu carrera laboral con Euroinnova!

Resumen salidas profesionales
de Curso DataWarehouse

El desarrollo de las nuevas tecnologías y el auge de las redes sociales y entornos web, han generado un incremento en el volumen de datos al que tiene acceso una entidad, datos que si explota de la forma adecuada pueden dar un valor añadido a la estrategia empresarial. Estos datos que se recogen de diferentes fuentes pueden ser de distinta índole y deferir entre sí, de ahí la necesidad de estructurarlos y almacenarlos de forma adecuada antes de analizarlos.

Con esta acción formativa se cubren los objetivos y técnicas necesarias para crear y estructurar las BBDD y almacenes de datos acorde a las necesidades de los datos que se manejan.

En INESEM podrás trabajar en un Entorno Personal de Aprendizaje donde el alumno es el protagonista, avalado por un amplio grupo de tutores especialistas en el sector.

Objetivos
de Curso DataWarehouse
  • Obtener una visión global del Big Data y las diferentes fases de un proyecto
  • Diseñar e Implementar BBDD relacionales y NoSQL
  • Usar diferentes herramientas para la creación de BBDD para entornos de Big Data
  • Asimilar los conceptos y técnicas de creación y gestión de un DataMart o un Datawarehouse
Salidas profesionales
de Curso DataWarehouse

Desarrolla tu carrera profesional en el ámbito del Big Data y adquiere una formación avanzada y especializada de carácter multidisciplinar que te ayude a desarrollar y ampliar tu labor y proyecto profesional atendiendo aquellas necesidades de limpieza y almacenamiento de grandes volúmenes de datos.

Para qué te prepara
el Curso DataWarehouse

Este Curso Superior en DataWarehouse y Business Intelligence, te permitirá conocer las herramientas necesarias para crear bases de datos óptimas para la gestión y análisis de grandes volúmenes de datos. Serás capaz de asimilar las técnicas y habilidades para obtener una visión global de un almacén de datos y aplicarlo tanto en entornos relacionales como NoSQL.

A quién va dirigido
el Curso DataWarehouse

El Curso Superior en DataWarehouse y Business Intelligence, está dirigido a todo profesional de entornos Big Data, así como estadísticos, informáticos y gestores interesados en afianzar conocimientos sobre la preparación y almacenamiento de los datos para entornos Big Data.

Metodología
de Curso DataWarehouse
Con nuestra metodología de aprendizaje online, el alumno comienza su andadura en INESEM Business School a través de un campus virtual diseñado exclusivamente para desarrollar el itinerario formativo con el objetivo de mejorar su perfil profesional. El alumno debe avanzar de manera autónoma a lo largo de las diferentes unidades didácticas así como realizar las actividades y autoevaluaciones correspondientes. La carga de horas de la acción formativa comprende las diferentes actividades que el alumno realiza a lo largo de su itinerario. Las horas de teleformación realizadas en el Campus Virtual se complementan con el trabajo autónomo del alumno, la comunicación con el docente, las actividades y lecturas complementarias y la labor de investigación y creación asociada a los proyectos. Para obtener la titulación el alumno debe aprobar todas la autoevaluaciones y exámenes y visualizar al menos el 75% de los contenidos de la plataforma. Por último, es necesario notificar la finalización de la acción formativa desde la plataforma para comenzar la expedición del título.
Carácter oficial
de la formación
La presente formación no está incluida dentro del ámbito de la formación oficial reglada (Educación Infantil, Educación Primaria, Educación Secundaria, Formación Profesional Oficial FP, Bachillerato, Grado Universitario, Master Oficial Universitario y Doctorado). Se trata por tanto de una formación complementaria y/o de especialización, dirigida a la adquisición de determinadas competencias, habilidades o aptitudes de índole profesional, pudiendo ser baremable como mérito en bolsas de trabajo y/o concursos oposición, siempre dentro del apartado de Formación Complementaria y/o Formación Continua siendo siempre imprescindible la revisión de los requisitos específicos de baremación de las bolsa de trabajo público en concreto a la que deseemos presentarnos.

Temario de Curso DataWarehouse

Descargar GRATIS
el temario en PDF
  1. ¿Qué es Big Data?
  2. La era de las grandes cantidades de información. Historia del big data
  3. La importancia de almacenar y extraer información
  4. Big Data enfocado a los negocios
  5. Open Data
  6. Información pública
  7. IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)
  1. Definición y relevancia de la selección de las fuentes de datos
  2. Naturaleza de las fuentes de datos Big Data
  1. Definición, Beneficios y Características
  2. Ejemplo de uso de Open Data
  1. Diagnóstico inicial
  2. Diseño del proyecto
  3. Proceso de implementación
  4. Monitorización y control del proyecto
  5. Responsable y recursos disponibles
  6. Calendarización
  7. Alcance y valoración económica del proyecto
  1. Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
  2. Arquitectura de una solución de Business Intelligence
  3. Business Intelligence en los departamentos de la empresa
  4. Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
  5. Sistemas operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
  6. Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence
  1. Cuadros de Mando Integrales (CMI)
  2. Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
  3. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
  1. Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones
  2. Toma de decisiones operativas
  3. Marketing estratégico y Big Data
  4. Nuevas tendencias en management
  1. Concepto de web semántica
  2. Linked Data Vs Big Data
  3. Lenguaje de consulta SPARQL
  1. Contexto Internet de las Cosas (IoT)
  2. ¿Qué es IoT?
  3. Elementos que componen el ecosistema IoT
  4. Arquitectura IoT
  5. Dispositivos y elementos empleados
  6. Ejemplos de uso
  7. Retos y líneas de trabajo futuras
  1. Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
  2. Proceso KDD
  3. Modelos y Técnicas de Data Mining
  4. Áreas de aplicación
  5. Minería de textos y Web Mining
  6. Data mining y marketing
  1. Tipos de herramientas para BI
  2. Productos comerciales para BI
  3. Productos Open Source para BI
  4. Beneficios de las herramientas de BI
  1. ¿Qué es la visualización de datos?
  2. Importancia y herramientas de la visualización de datos
  3. Visualización de datos: Principios básicos
  1. ¿Qué es Tableau? Usos y aplicaciones
  2. Tableau Server: Arquitectura y Componentes
  3. Instalación Tableau
  4. Espacio de trabajo y navegación
  5. Conexiones de datos en Tableau
  6. Tipos de filtros en Tableau
  7. Ordenación de datos, grupos, jerarquías y conjuntos
  8. Tablas y gráficos en Tableau
  1. Fundamentos D3
  2. Instalación D3
  3. Funcionamiento D3
  4. SVG
  5. Tipos de datos en D3
  6. Diagrama de barras con D3
  7. Diagrama de dispersión con D3
  1. Instalación y arquitectura
  2. Carga de datos
  3. Informes
  4. Transformación y modelo de datos
  5. Análisis de datos
  1. Business Intelligence en Excel
  2. Herramientas Powerbi
  1. ¿Qué es una base de datos NoSQL?
  2. Bases de datos Relaciones Vs Bases de datos NoSQL
  3. Tipo de Bases de datos NoSQL Teorema de CAP
  4. Sistemas de Bases de datos NoSQL
  1. ¿Qué es MongoDB?
  2. Funcionamiento y uso de MongoDB
  3. Primeros pasos con MongoDB Instalación y shell de comandos
  4. Creando nuestra primera Base de Datos NoSQLModelo e Inserción de Datos
  5. Actualización de datos en MongoDB Sentencias set y update
  6. Trabajando con índices en MongoDB para optimización de datos
  7. Consulta de datos en MongoDB
  1. Introducción
  2. El modelo relacional
  3. Lenguaje de consulta SQL
  4. MySQL Una base de datos relacional
  1. Aproximación al concepto de DataMart
  2. Procesos de extracción, transformación y carga de datos (ETL)
  3. Data Warehouse
  4. Herramientas de Explotación
  5. Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP
  1. Visión General ¿Por qué DataWarehouse?
  2. Estructura y Construcción
  3. Fases de implantación
  4. Características
  5. Data Warehouse en la nube

Titulación de Curso DataWarehouse

Titulación Universitaria de Curso Superior en DataWarehouse y Business Intelligence con 300 horas y 12 créditos ECTS por la Universidad Católica de Murcia

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OPAM - Universidad Católica de Murcia

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Técnico informático en desarrollo de aplicaciones multiplataforma (DAM) con especialización en ciberseguridad. Cuenta con experiencia laboral como programador Full Stack. Apasionado de la rama Ciberseguridad enfocado en seguridad ofensiva. Además, le encanta estar actualizado tecnológicamente y siempre está comprometido por mejorar sus conocimientos.
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Curso DataWarehouse

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¿Por qué estudiar un Curso Experto Online DataWarehouse?

DataWarehouse es una colección de datos organizada para analizar y obtener información, que está diseñada para que los usuarios puedan analizar los datos desde diferentes perspectivas, sin tener en cuenta la forma en que se ha recopilado y almacenado inicialmente. Una DataWarehouse se construye mediante el uso de diversas herramientas con el fin de recopilar datos de diferentes sistemas de aplicación en un solo lugar, para que así los usuarios puedan analizar y almacenar información de toda la empresa.

Los DataWarehouse se componen de varias entidades básicas como son la base de datos principal, los sistemas de información de la base de datos y las herramientas de análisis.

  • La base de datos principal se compone de diferentes tablas que se nutren de datos y se organizan en una estructura relacional, facilitando la extracción y el almacenamiento de los datos.
  • Los sistemas de información nutren a la base de datos, aportándole datos que posteriormente se usarán para crear el DataWarehouse, incluyendo una variedad de fuentes como las bases de datos de aplicaciones, los ERP, etc.
  • Las herramientas de análisis son software que sirven para ayudar a los usuarios a obtener información relevante, este tipo de herramientas ofrecen una gran diversidad de funciones para crear gráficos, para crear tablas para visualizar los datos, etc.

El DataWarehouse aporta diversos beneficios en la nube, al poder almacenarlos en la nube, los usuarios pueden acceder a esos datos desde cualquier sitio y en cualquier momento siempre que se tenga conexión a internet. Al almacenar tantas cantidades de datos, esto permite que se reduzca el coste y la complejidad de la gestión de la DataWarehouse. Almacenar los datos en la nube permite una mayor escalabilidad, de forma que los usuarios pueden agregar de una forma más efectiva nuevas fuentes de datos sin tener que aumentar los costes.

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