Justificación
Actualmente los procesos de competitividad empresarial han desbordado las capacidades tradicionales de los equipos de tecnología, el cumplimiento de metas estratégicas y tácticas lleva a nuevas fronteras técnicas que deben ser abordadas hábilmente en la organización, es allí donde la inteligencia de negocios y el universo de las soluciones BigData arriban para generar soluciones tangibles a dichos retos.
Objetivo general
Proporcionar los conocimientos necesarios para diseñar y construir un sistema de inteligencia de negocios y BigData corporativa de acuerdo al contexto y a las necesidades estratégicas de la empresa.
Objetivos Específicos
- Identificar y modelar el contexto de datos de la organización reconociendo las fuentes de datos claves para generar la información y conocimiento requeridos en la toma de decisiones.
- Brindar los conocimientos para las extracciones, transformaciones y cargas de información.
- Identificar las técnicas de integración de datos adecuada de acuerdo al contexto de la organización.
- Implementar procesos de automatización y seguridad para los paquetes ETL ‘s
- Desarrollar e implementar soluciones básicas de minería de datos que permitan generar nuevo conocimiento al interior de las organizaciones.
- Comprender el alcance y uso de las soluciones de BigData
- Arquitectura HADOOP
- Construir procesos de ingestión batch a Hadoop
- Consumir información desde las soluciones de BigData
- Brindar los conocimientos para exponer y presentar los datos que se incorporan en el mundo BI.
Conocimientos previos requeridos
- Conocimientos teóricos y prácticos de bases de 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).
TEMAS Y SUBTEMAS
IIntroducción a SQL y TSQL
Introducción a BI y Analítica
Modelamiento a BI (Data Warehousing)
Introducción a ETL´s:
Arquitecturas de Carga:
Procesos ETL:
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BigData:
OLAP e In Memory (Sujeto a avances en módulo BigData):
Introducción Minería de Datos:
Visualización de Modelos:
Conferencia Fabricante
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Metodología
La metodología empleada se sustenta en el empleo de componentes teóricos, con su respectiva demostración, adicionalmente se acompañará cada segmento con la realización de laboratorios por parte del estudiante. El material de cada clase estará disponible al finalizar cada sesión para que cada alumno pueda afianzar en el proceso cognoscitivo.
Algunos momentos del Diplomado llevarán al alumno a un proceso de reto versus teoría para generar elementos que aporten a su posicionamiento en entornos corporativos altamente exigentes.
Desde las primeras clases se llevará a cabo un proceso incremental de aplicación del conocimiento con un caso específico propuesto por el docente.
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IMPORTANTE
Los programas podrán ser aplazados o cancelados, esto depende del número de participantes matriculados. En ambos casos el personal de inscripciones comunicará el cambio realizado a los estudiantes inscritos.
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