Business Intelligence

Sesión 01 – DataWareHouse

• Antecedentes, Beneficios y Estrategia
• Business Intelligence Maturity Model
• Arquitectura DWH
• Data Governance / Data Quality

Sesión 02 – SQL Essentials

• Herramientas de consultas SQL
• Sintaxis y semántica de sentencias SQL
• Creación de objetos y modificación de datos
• Consultas agregadas enfocadas en grandes volúmenes de datos y análisis de negocio

Sesión 03 -Data Modeling

• Importancia del modelamiento de datos en las soluciones de Business Intelligence
• Identificar procesos de negocio
• Arquitectura deRalphKimball /Bill Inmon
• Normalización y desnormalización de modelos lógicos.
• Modelado Dimensional y Jerarquías (Star vs Snowflake).
• Modelado para base de datos Analíticas
• Modelamiento y Análisis de datos utilizando Power Pivot

Sesión 04 – Data Engineering

• Administración de SQL Server.
• Planificación del proceso ETL
• Identificando las fuentes de información.
• Diseño del flujo de datos y controles para la calidad de información.
• Implementación de procesos ETL con SQL Server Integration Services.
• Programar la ejecución de paquetes.
• Creación de Base de datos Multidimensional con SQL Server Analysis Services.
• Introducción a la explotación de datos con SQLServer Reporting Services.

Sesión 05 – Data Visualizations

• Gestión de requerimiento de explotación de información
• Conexión y análisis de datos
• Generación de vistas, DashBoards interactivos y publicación en la web
• Generación de gráficos y cálculos aritméticos, agregaciones para crear dashboard innovadores
• Crear y compartir DashBoard utilizando Power BI

Sesión 06 –Taller Integrador

• Implementación de un Datamart de Ventas

Sesión 07 – Evaluación del Modulo

• Implementación de los tableros de un Datamart de Ventas

Advanced Analytics

Sesión 01 – Business Analytics

• Fundamentos de Data Analytics
• Modelos y su Ciclo de Vida
• Aplicaciones en casos reales
• Data Science Tool Box
• Metodología para la construcción de modelos

Sesión 02 – R Essentials

• Importancia
• Configuración de ambiente
• R como Calculadora y Lenguaje de programación
• Gestión de paquetes
• Ecosistema de herramientas R

Sesión 03 – Modeling Process

• Entendimiento del Negocio
• Análisis Exploratorio de Datos
• Segmentación
• Tratamiento de Datos
• Modelamiento Clasificación / Regresión
• Validación de Modelos
• Integración a la Gestión
• Técnicas de Segmentación y Asociación

Sesión 04 – Deploy and Monitoring

• Export e Import de modelos.
• Implementación batch en Shiny
• Seguimiento de modelos
• KPIs de performance
• Calibración de Modelos

Sesión 05 – Machine Learning Intro

• Fundamamentos de IA
• Principales Algoritmos y herramientas
• Estrategia de uso

Sesión 06 – Taller Integrador

• Análisis de un modelo de fuga de clientes

Sesión 07 – Evaluación del Modulo

• Implementar las mejoras al modelo del fuga de clientes.

Big Data Technologies

Sesión 01 – Big Data  Fundamentals

• Big Data Conceptos y Terminología
• Escenarios de Big Data
• Drivers para la adopción
• Concepto de DataLake
• Patrones de Diseño
• Principales lineamientos

Sesión 02 – Python Essentials

• Importancia
• Configuración de ambiente
• Fundamentos del Lenguaje
• Ecosistema de herramientas
• Análisis de nuevas fuentes

Sesión 03 – Tecnologías Cloud y Onpremise

• Azure DL
• AWS
• Google Cloud Dataproc
• On Premise

Sesión 04 – Storage Technologies

• Hadoop
• Hbase
• Cassandra

Sesión 05 – Batch Process

• Spark Core
• Spark SQL
• Hive
• Impala

Sesión 06 – Real Time Process

• Kafka
• Storm
• Spark Streaming

Sesión 07 –Taller Integrador

• Diseño de la arquitectura de una solución Big Data

Sesión 08 – Evaluación del Modulo

• Test de arquitectura

Agile Data

Sesión 01 – SRUM Fundamentals

• Gestión tradicional de proyectos
• Introducción a los principios de LEAN y Desing Thinking
• Framework SCRUM for Analytics
• Historias de usuarios – Product Vision Board
• Técnicas de estimación: Planning Poker
• Gestión de tableros digitales para seguimiento de proyectos
• Talleres y dinámicas grupales para descubrimiento del producto

Sesión 02 – DataOps

• Importancia y roles
• Introducción Integración continua – DEVOPS:
• Plataforma GITHUB y Sistema de Control de Versiones GIT

Sesión 03 – Data Transformations

• Agile fundamentos
• Organización
• Roles

Sesión 04 – Taller Integrador

• Elaboración del Plan del proyecto
• Test conceptual

Workshops

Workshops

Credit Scoring for Bank