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
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Online
Duración - Créditos
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300 horas - 12 ECTS
Baremable Oposiciones
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Administración pública
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Becas y Financiación
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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

Esther Pérez

SALAMANCA

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

Comentarios

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
En el actual entorno empresarial altamente competitivo y orientado hacia la transformación digital, el análisis y aprovechamiento efectivo de los datos se ha convertido en un factor crucial para el éxito de las organizaciones. El Business Intelligence (BI) y el DataWarehouse son disciplinas fundamentales que permiten a las empresas obtener información valiosa a partir de grandes volúmenes de datos, facilitando la toma de decisiones basada en datos y proporcionando una ventaja estratégica. Este Curso en DataWarehouse y Business Intelligence forma sobre las herramientas, técnicas y conceptos clave necesarios para gestionar eficientemente los datos y transformarlos en información significativa para la toma de decisiones empresariales.
Objetivos
de Curso DataWarehouse
- Comprender los conceptos fundamentales del Big Data y su aplicación en los negocios. - Identificar y seleccionar fuentes de datos relevantes para proyectos de Big Data. - Conocer los procesos de un proyecto de Big Data, desde el diagnóstico inicial hasta la implementación y control. - Asimilar los conceptos de Business Intelligence y su papel en la sociedad de la información. - Ver los productos de Business Intelligence, como Cuadros de Mando Integrales y Sistemas de Soporte a la Decisión. - Analizar el impacto del Big Data en el marketing y en la toma de decisiones estratégicas. - Comprender las bases de datos NoSQL como MongoDB, y su relación con los sistemas de almacenamiento escalable.
Salidas profesionales
de Curso DataWarehouse
Este Curso en DataWarehouse y Business Intelligence te abre un amplio abanico de oportunidades profesionales en diversas industrias y sectores. Algunas de las salidas laborales son Analista de datos, Consultor de Big Data y Business Intelligence, Especialista en visualización de datos, Desarrollador de bases de datos o Gestor de proyectos de Business Intelligence.
Para qué te prepara
el Curso DataWarehouse
Este Curso en DataWarehouse y Business Intelligence te prepara para la gestión de datos en diversas organizaciones. Adquirirás habilidades en la identificación y selección de fuentes de datos, diseño de proyectos de Big Data, implementación de soluciones BI, visualización de datos y manejo de bases de datos NoSQL. Estarás capacitado para utilizar herramientas como Tableau, PowerBI y MongoDB, y aplicar técnicas de análisis de datos.
A quién va dirigido
el Curso DataWarehouse
Este Curso en DataWarehouse y Business Intelligence está dirigido a profesionales y estudiantes interesados en adquirir habilidades en el ámbito del Business Intelligence y el manejo de grandes volúmenes de datos. También es adecuado para aquellos que deseen ampliar sus conocimientos en minería de datos, visualización de datos y bases de datos NoSQL.
Metodología
de Curso DataWarehouse
Entre el material entregado en este curso se adjunta un documento llamado Guía del Alumno dónde aparece un horario de tutorías telefónicas y una dirección de e-mail dónde podrá enviar sus consultas, dudas y ejercicios. La metodología a seguir es ir avanzando a lo largo del itinerario de aprendizaje online, que cuenta con una serie de temas y ejercicios. Para su evaluación, el alumno/a deberá completar todos los ejercicios propuestos en el curso. La titulación será remitida al alumno/a por correo una vez se haya comprobado que ha completado el itinerario de aprendizaje satisfactoriamente.
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 Si lo desea puede solicitar la Titulación con la APOSTILLA DE LA HAYA (Certificación Oficial que da validez a la Titulación ante el Ministerio de Educación de más de 200 países de todo el mundo. También está disponible con Sello Notarial válido para los ministerios de educación de países no adheridos al Convenio de la Haya.
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OPAM - Universidad Católica de Murcia

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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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