Curso de Posgrado de Actualización en Business Intelligence e Introducción al Data Mining

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Comentarios sobre Curso de Posgrado de Actualización en Business Intelligence e Introducción al Data Mining - Presencial - Almagro - Buenos Aires

  • Contenido
    Curso de Posgrado de Actualización en Business Intelligence e Introducción al Data Mining.


    Costo:

    Matrícula: $1990
    Pago Completo: $5550
    Cuotas: 4 x $1665

    Duración:
    60 hs.


    Los diferentes procesos de su organización hacen que día a día se genere gran cantidad de información que, muchas veces, es de difícil acceso y comprensión. La gran competencia existente en el mercado genera la necesidad de analizar e interpretar esa información de forma ágil y rápida. Aquí es donde el concepto y las herramientas de Business Intelligence entran en juego.

    De este modo, la Universidad Tecnológica Nacional presenta un programa formativo y multidisciplinar que combina empresa y tecnología, valioso para cualquiera que en su trabajo diario deba utilizar o implementar soluciones de Business Intelligence

    Este programa ofrece una visión global y precisa sobre qué son los sistemas de Business Intelligence, en cuanto a su gestión, proyectos, estrategia, tendencias del mercado y riesgos en la implantación. Además, se procurará ofrecer una introducción al Data Mining en la que se recorrerán y explicarán los conceptos y aplicaciones principales.


    ¿QUÉ SE PROPONE ESTA CAPACITACIÓN?.

    • Desarrollar las competencias necesarias para liderar soluciones de Business Intelligence y Gestión de Información que permitan apoyar la toma de decisiones en sus organizaciones.

    • Ser capaz de diseñar e implantar un sistema de Business Intelligence seleccionando las mejores herramientas y tecnologías.

    • Impartir las herramientas y conocimientos necesarios para que el participante gestione una empresa en base al mejor aprovechamiento de la información que genera la misma, para definir estrategias adecuadas orientadas a la implementación de ventajas competitivas.

    • Tomar de decisiones en cuanto a la obtención y tratamiento de la Información.

    • Aportar soluciones de mercado a los sistemas de información aportando comparativas y funcionalidades.

    • Dirigir y optimizar la información corporativa de la compañía.

    • Dominar los aspectos de estrategia e implantación de tableros de mando.

    • Gestión y reporting para la toma de decisiones.

    • Analizar los tipos de información y los medios por los que una empresa y sus directivos reciben y distribuyen la información.

    • Entender el proceso de toma de decisiones y el apoyo que los sistemas de información proporcionan.

    • Diseñar un data warehouse, con todo el proceso de modelado de datos y las migraciones intrínsecas.

    • Diseñar e implantar un sistema de Business Intelligence, seleccionando las mejores herramientas y tecnologías.

    • Tener nociones básicas de Data Mining y sus principales aplicaciones.


    PROGRAMA
    .

    • Concepto de Inteligencia de Negocio. Data Warehouse y Data Mart: concepto.

    • Características de un Proyecto de Inteligencia de Negocio. Ciclo de vida.

    • Definiendo los Requerimientos del Negocio.

    • Diseño del modelo dimensional del proceso de negocio: modelo dimensional, conceptos y terminología, hechos y dimensiones, vinculación de hechos y dimensiones, matriz de dimensiones conformadas.

    • Conceptos y técnicas adicionales de diseño: claves, dimensiones de cambio lento, fechas, dimensiones degeneradas, copos de nieve, dimensiones multivaluadas, jerarquías y dimensiones agregadas.

    • El proceso de modelado dimensional: preparación, desarrollo del modelo dimensional detallado, prueba, revisión y validación.

    • El sistema ETL. Funciones y características. Técnicas para mejorar la performance de data warehouse.

    • Herramientas OLAP para visualización de datos o generación de reportes ad-hoc. Drill down, Drill Across

    • Tableros de comando.

    • Casos de estudio. Herramientas en el mercado. Tendencias.

    • Introducción al Data Mining: conceptos, evolución de los sistemas para la toma de decisiones, dominios de aplicaciones.

    • Etapas del proceso de extracción de conocimiento.

    • Exploración y preparación de datos

    • Técnicas de Data Mining: Árboles de decisión, Reglas de asociación, Clustering, Redes Neuronales, y otras.

    • Aplicación de técnicas de minería de datos y evaluación de modelos utilizando WEKA

    • Introducción a Text Mining.


    ¿CÓMO SE DICTA EL CURSO?.

    El régimen de la cursada se adapta en forma óptima a los tiempos y obligaciones de los profesionales de hoy, ya que con un encuentro semanal de 3 horas reloj por clase a partir de las 19 hs, buscamos para el alumno un equilibrio óptimo entre su trabajo, la familia y la Universidad.

    60 horas reloj, que incluyen clases teórico-prácticas, a lo largo de 4,5 meses de cursada.

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