Concepto de Data Mart o Data WareHouse Introducción.
Definición de Data Markt.
Utilidad.
Componentes.
Resumen.
Metodología Introducción.
Metodología Hefesto.
Análisis de requerimientos.
Análisis de los OLTP.
Modelo lógico del Data WareHouse.
Integración de datos.
Resumen.
Diseño lógico y físico de bases de datos central Introducción.
Diseño conceptual.
Diseño lógico.
Diseño físico.
Resumen.
Diseño de cubos Introducción.
Implementación física de cubos.
Diseño de ETL: extracción, transformación y carga.
Resumen.
OLAP Introducción.
Uso de Discoverer Administrator.
Cliente Servidor.
Uso de Discoverer Desktop.
Resumen.
Técnicas de minería de datos Introducción.
Técnicas de minería de datos.
Resumen.
El ciclo de DataMining: fases y tipos de problemas Introducción.
El ciclo del DataMining.
Tipos de problemas.
Resumen.
¿Qué aprenderás?
Diseñar una base de datos central orientada al análisis y divulgación de datos a través del datamining.
Conocer un Data Mart, su utilidad y sus componentes asociados.
Conocer la metodología asociada al proceso de creación de un Data WareHouse.
Identificar los procesos de diseño conceptual, diseño físico y lógico de una base de datos asociada a un Data WareHouse.
Conocer la implementación de cubos OLAP y los procesos ETL asociados a la gestión del Data WareHouse.
Conocer el uso de Discoverer Administrator, la arquitectura cliente servidor y el uso de Discoverer Desktop.
Conocer el concepto de “minería de datos”, así como las técnicas usadas en ella.
Conocer las fases del ciclo de DataMining, así como sus problemas asociados.
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