Contenidos SCORM

Programación y Desarrollo

Scorm de Data Analyst

Contenido e-learning en formato SCORM 1.2 sobre Scorm de Data Analyst.

  • Duración200 h
  • Unidades12
  • FormatoSCORM 1.2

Temario

12 unidades didácticas · 200 horas

Contenido12 unidades
SCORM 1

Datamart. concepto de base de datos departamental

  • Aproximación al concepto de DataMart
  • Procesos de extracción, transformación y carga de datos (ETL)
  • Data Warehouse
  • Herramientas de Explotación
  • Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP
SCORM 2

Datawarehouse o almacén de datos corporativos

  • Visión General. ¿Por qué DataWarehouse?
  • Estructura y Construcción
  • Fases de implantación
  • Características
  • Data Warehouse en la nube
SCORM 3

Inteligencia de negocio y herramientas de analítica

  • Tipos de herramientas para BI
  • Productos comerciales para BI
  • Productos Open Source para BI
  • Beneficios de las herramientas de BI
SCORM 4

Herramienta powerbi

  • Business Intelligence en Excel
  • Herramienta PowerBI
SCORM 5

Herramienta tableau

  • Herramienta Tableau
SCORM 6

Herramienta qlikview

  • Instalación y arquitectura
  • Carga de datos
  • Informes
  • Transformación y modelo de datos
  • Análisis de datos
SCORM 7

Bases de datos nosql y el almacenamiento escalable

  • ¿Qué es una base de datos NoSQL?
  • Bases de datos Relaciones Vs Bases de datos NoSQL
  • Tipo de Bases de datos NoSQL. Teorema de CAP
  • Sistemas de Bases de datos NoSQL
SCORM 8

Introducción a un sistema de bases de datos nosql. mongodb

  • ¿Qué es MongoDB?
  • Funcionamiento y uso de MongoDB
  • Primeros pasos con MongoDB. Instalación y shell de comandos
  • Creando nuestra primera Base de Datos NoSQL.Modelo e Inserción de Datos
  • Actualización de datos en MongoDB. Sentencias set y update
  • Trabajando con índices en MongoDB para optimización de datos
  • Consulta de datos en MongoDB
SCORM 9

Python y el análisis de datos

  • Introducción a Python
  • ¿Qué necesitas?
  • Librerías para el análisis de datos en Python
  • MongoDB, Hadoop y Python. Dream Team del Big Data
SCORM 10

R como herramienta para big data

  • Introducción a R
  • ¿Qué necesitas?
  • Tipos de datos
  • Estadística Descriptiva y Predictiva con R
  • Integración de R en Hadoop
SCORM 11

Pre-procesamiento & procesamiento de datos

  • Obtención y limpieza de los datos (ETL)
  • Inferencia estadística
  • Modelos de regresión
  • Pruebas de hipótesis
SCORM 12

Análisis de los datos

  • Inteligencia Analítica de negocios
  • La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
  • Presentación de resultados

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