Business Intelligence y Big Data – Diplomado EC20302

Código del Diplomado: EC20302

En la actualidad, los procesos de competitividad empresarial cada día han sido más complejos, desbordando 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 el Diplomado en Business intelligence y Big Data propone, a través de la implementación de herramientas tecnológicas, que los participantes desarrollen estrategias de análisis de datos para la toma decisiones, en diferentes áreas del negocio, para crear ventajas competitivas.

Objetivos

El Diplomado en Business intelligence y Big Data proporciona los conocimientos técnico-profesionales necesarios para identificar, recopilar, procesar, analizar y explotar grandes volúmenes de datos, de acuerdo con las necesidades estratégicas de las organizaciones a través del uso de software especializado.

Objetivos Específicos

• Conocer los aspectos fundamentales y los desafíos que presentan el análisis y gestión de datos para la resolución de problemas y generación de impacto en los negocios.
• Identificar y modelar datos en las organizaciones reconociendo todas las fuentes de datos importantes para la toma de decisiones
• Comprender los diferentes componentes para la creación de valor a través de una perspectiva ágil y los métodos más comunes para accionar un proyecto
• Brindar los conocimientos para las extracciones, transformaciones y cargas de información.
• Comprender el alcance y uso de las soluciones de BI y BIG DATA
• Desarrollar e implementar procesos de automatización y seguridad para los paquetes ETL
• Identificar las técnicas de integración adecuadas de acuerda a la organización
• Brindar los conocimientos para exponer y presentar los datos que se incorporan en el mundo BI.
• Comprender los modelos de minería de datos que permitan generar nuevo conocimiento al interior de las organizaciones
• Representar los datos de las organizaciones en reportes y cuadros de mando

Dirigido a

Cualquier Tecnólogo, Profesional, Estudiante o Egresado que tenga conocimientos teóricos-prácticos en bases de datos, resaltando entre ellos los procesos de normalización, catalogación de entidades y modelo entidad relación. Que principalmente quiera acercarse al mundo del Business Intelligence y Big Data

Contenido

Introducción a SQL y NOSQL (8 horas)

• Conceptos, tecnología y motores de bases de datos SQL.
• DML en TSQL.
• Uso de Vistas
• Uso de Funciones y Procedimiento Almacenados
• Conceptos, tipos, tecnologías y motores de bases de datos NoSQL

Introducción a la business intelligence (8 horas)

• Conceptos básicos de BI.
• Beneficios de los proyectos de BI.
• Conceptos básicos de arquitectura de bodegas de datos.
• Modelamiento OLTP
• Modelamiento OLAP

Modelamiento de business intelligence (10 horas)

• Fuentes de datos
• Definición, Conceptos y mejores prácticas
• Diferencia entre Data Warehouse y Data mart
• Características de tabla dimensionales
• Características de tabla de Hechos
• Modelo Estrella
• Modelo Copo de Nieve
• Modelo Constelación
• Dimensión Tiempo
• Dimensiones lentamente cambiantes
• Proyecto Data Warehouse

Procesamiento analítico en línea (OLAP) (10 horas)

• Vistas del modelo lógico
• Construcción de dimensiones
• Creación de cubos y grupos de medidas
• Esquemas MOLAP, ROLAP, HOLAP
• MDX
• DAX

Extraer, transformar y cargar (ETL) (4 horas)

• Conceptos y funcionalidades de un ETL
• Técnicas de integración de datos
• Arquitectura de un ETL
• Herramientas de ETL

Procesos para extraer, transformar y cargar (14 horas)

• Conceptos y funcionalidades de Pentaho PDI
• Conceptos y funcionalidades de Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS)
• Instalación y variables de entorno de Pentaho PDI
• Jobs, Transformaciones y Conectores
• Variables y expresiones
• Despliegue de Modelos
• Ejecución automática
• Proyecto de ETL

Big Data (10 horas)

• Ciencia de datos, Big Data, Conceptos, Retos y Oportunidades
• Arquitectura BI y Big Data
• Casos de éxito de Big Data
• Conceptos, Soluciones y Componentes basados en Hadoop y Spark
• HDFS y Map Reduce
• Perfiles profesionales ligados a la tecnología

Introducción a la Minería de Datos (14 horas)

• ¿Qué es minería de datos?
• Metodologías de minería de datos
• Algoritmos de minería de datos (Analítica Descriptiva, Analítica Predictiva)
• Metodología CRISP – DM
• Metodología SEMMA
• Metodología KDD
• Conocimientos para la minería de datos
• Ejemplos de casos aplicados utilizando CRISP – DM.
• Introducción a R y RStudio

Visualización (8 horas)

• Herramientas de visualización
• Conexiones a fuentes de datos
• Modelamiento de Datos
• Diseño de tableros
• Construcción de reportes y cuadros de mando
• Introducción a la visualización con R
• Proyecto Final (14 horas) – (opcional

Metodología

La totalidad de las sesiones lectivas serán con metodología ONLINE, Además se implementarán componentes teóricos, con su respectiva demostración, adicionalmente se acompañará cada módulo con la realización de un trabajo por parte de los estudiantes. El material de cada clase estará disponible al finalizar cada sesión para que cada estudiante pueda afianzar sus conocimientos.

El Diplomado llevara a los estudiantes a un proceso de retos para generar elementos que aporten a su posicionamiento en entornos organizacionales altamente exigentes.

Al finalizar el diplomado se realizará un proyecto, buscando fortalecer el desarrollo de los procesos aprendidos por los estudiantes, de tal forma que les permita aprender haciendo y desarrollar competencias técnicas que contribuyan en su vida personal y profesional.

Profesor

Cristhian David Galvis Cardona

Especialista en gestión de bases de datos de la Universidad Antonio José Camacho, Ingeniero de sistemas de la Universidad Antonio José Camacho. Se desarrolla profesionalmente en las áreas relacionadas con la inteligencia de negocios (BI), enfocado al diseño e implementación de ETL, Data Warehouse, Data mart y Reporting

Como complemento a esa perspectiva profesional: También profundiza en las áreas de Desarrollo e Implementación de Aplicaciones y Administración de Bases de Datos. Actualmente estudia una certificación en Big Data y Machine Learning en BSG INSTITUTE y es el encargado de los proyectos de inteligencia de negocios (BI) en ICCS CONTACT CENTER España. Es el cofundador de la empresa G&R PROJECT S.A.S

Requerimientos

• Software: Java, Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS), Pentaho PDI, Power BI, VirtualBox, Paquete de Office, Microsoft SQL Server, PostgreSQL, MySQL, Zoom
• Hardware: Computador con acceso a internet
  • 4GB de RAM
  • Procesador Core i3