Aplicaciones de Oracle para datamining y Big Data
Conocer las arquitecturas de los gestores de base de datos ORACLE y MySQL para llevar a cabo tareas de administración y optimización del rendimiento.
Programa
- 01Ajuste, experimentación y optimización en la base de datos Oracle50 h
Comprender conceptos básicos de data warehousing
- Conocimiento de los principios fundamentales de data warehousing
- Identificación de la importancia del almacenamiento de datos para la toma de decisiones empresariales
- Comprender la diferencia entre bases de datos operacionales y almacenes de datos
Instalar Oracle warehouse Builder
- Conocimiento de los requisitos del sistema para la instalación
- Habilidades para realizar la instalación paso a paso de Oracle warehouse Builder
- Configuración adecuada de parámetros y opciones durante la instalación
Crear un proyecto en Oracle warehouse Builder
- Entender la estructura de un proyecto en Oracle warehouse Builder
- Crear y gestionar objetos en el entorno de desarrollo
- Utilizar las herramientas de diseño y modelado proporcionadas por Oracle warehouse Builder
Configurar fuentes de datos y extracción inicial
- Identificar y configurar diversas fuentes de datos
- Conocimiento de las técnicas de extracción inicial de datos
- Utilización de transformaciones para limpiar y preparar datos para su carga
Diseñar y gestionar transformaciones de datos
- Creación de transformaciones para la manipulación de datos
- Implementación de lógica de negocio en el proceso de transformación
- Manejo de errores y excepciones durante la transformación
Cargar datos en un Oracle data warehouse
- Conocimiento de las estrategias de carga de datos
- Uso de herramientas de carga proporcionadas por Oracle warehouse Builder
- Implementación de prácticas para garantizar la integridad y consistencia de los datos cargados
- 02Diseño y construcción con Oracle warehouse Builder50 h
Diseñar y configurar el esquema de destino en el data warehouse
- Comprender los principios fundamentales de diseño de un esquema de destino en un data warehouse
- Identificar y aplicar las mejores prácticas para la configuración de esquemas en Oracle warehouse Builder
- Definir adecuadamente las opciones de particionado, indexación y restricciones del esquema
Definición de tablas y relaciones
- Diseñar tablas de manera eficiente, considerando la distribución de datos, tipos de columnas y restricciones
- Establecer relaciones entre tablas, comprendiendo las claves primarias y foráneas
- Implementar técnicas avanzadas como la creación de índices específicos para mejorar el rendimiento
Creación de procesos ETL para la transformación de datos
- Desarrollar habilidades para identificar y seleccionar las transformaciones de datos adecuadas
- Implementar lógica de transformación mediante el uso de expresiones, funciones y operaciones
- Utilizar técnicas avanzadas como el enriquecimiento de datos y la de duplicación
Implementación de flujos de trabajo eficientes
- Diseñar flujos de trabajo que optimicen la ejecución de procesos ETL
- Integrar y orquestar de manera efectiva las transformaciones de datos en el flujo de trabajo
- Identificar y manejar situaciones excepcionales o errores durante la ejecución del flujo
- 03Data mining, Business Intelligence y Big Data50 h
Descubrimiento de patrones y tendencias con Oracle data miner
- Comprender los fundamentos de la minería de datos
- Reconocer la importancia de la minería de datos en la toma de decisiones
- Utilizar Oracle data miner para explorar conjuntos de datos y descubrir patrones
Creación de informes y dashboards
- Dominar la creación de informes utilizando Oracle Business Intelligence discoverer
- Desarrollar habilidades en la construcción efectiva de dashboards
- Comprender la importancia de la visualización de datos en la toma de decisiones
Conceptos básicos de Big Data
- Entender los principios fundamentales de Big Data
- Reconocer las características clave de las soluciones de Big Data
Implementación de soluciones con pentaho
- Aprender a utilizar pentaho para implementar soluciones de Big Data
- Integrar y procesar grandes volúmenes de datos con pentaho