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<blockquote data-quote="iir españa" data-source="post: 9529" data-attributes="member: 10399"><p>MODULO 1.....CLAVES DE BI FUNDAMENTALS</p><p></p><p>Cuáles son las claves a tener en cuenta del Datawarehouse</p><p></p><p>Cómo realizar un correcto análisis del Datamart</p><p></p><p>Conceptos del análisis de la información</p><p></p><p>BI y su situación actual</p><p></p><p>MODULO 2.....IMPLANTACION Y EXPLOTACION DE LOS SISTEMAS DE INFORMACION Y GESTION CORPORATIVA</p><p></p><p>Sistemas de gestión corporativa: ERP</p><p>•Visión global del mercado</p><p>•Características y funcionalidades del sistema ERP</p><p>•Riesgos en la implantación</p><p>•Características genéricas y tendencias técnicas</p><p>•Integración del sistema ERP con otros módulos</p><p></p><p>Sistemas de gestión corporativa: CRM</p><p>•Características y funcionalidades del sistema CRM</p><p>•Cuáles son las tendencias comerciales</p><p>•Características genéricas y tendencias técnicas</p><p></p><p>Cómo realizar una correcta implantación de un sistema de información para evitar riesgos</p><p>•Etapas de un proyecto de implantación</p><p> Documentación del proyecto</p><p> Manuales de usuario</p><p> Plan de arranque y control del proyecto</p><p>•Cuáles son los riesgos de la implantación</p><p> Riesgo de conveniencia de un sistema de información</p><p> Riesgos de la implantación del sistema de información</p><p> Riesgos a considerar en auditorias de sistemas de información</p><p></p><p>MODULO 3.....FASES Y CONSTRUCCION DE UN SISTEMA DE APOYO A LA DECISION</p><p></p><p>Fases de Implantación</p><p>•Fase 0: la definición del proyecto estratégico y definición de la arquitectura del sistema BI</p><p>•Fase I: el primer datamart</p><p>•Fase II: el datawarehouse corporativo</p><p>•Fase III: el paso a la Inteligencia de Negocio. Explotación de la información</p><p></p><p>Las herramientas BI</p><p>•Cuál es la situación de las herramientas de BI y posibles arquitecturas</p><p>•Organización del departamento de IT: cambio de mentalidad</p><p>•El rol de las tecnologías de la información: desarrollos y tendencias</p><p>•Cómo obtener información con múltiples perspectivas</p><p>•Características de las tecnologías como apoyo a la toma de decisiones de la gerencia</p><p>•Aplicaciones Business Intelligence en el mercado</p><p></p><p>El mercado del BI</p><p>•Herramientas disponibles y tendencias del mercado</p><p>•Proceso de selección de una herramienta</p><p></p><p>MODULO 4.....ESTRATEGIA E IMPLANTACION DE UN BALANCED SCORECARD EN LA INTELIGENCIA DEL NEGOCIO</p><p></p><p>El modelo Balanced Scorecard</p><p></p><p>Revisión de conceptos y pasos previos del BSC</p><p></p><p>Cómo diseñar e integrar el sistema de gestión informática una vez definidos los indicadores del Cuadro de Mando</p><p></p><p>Factores de éxito del departamento de sistemas para poder ayudar a los responsables del diseño de la estrategia empresarial</p><p></p><p>Implantación de sistemas de información para gestionar el BSC</p><p></p><p>Cómo incide la elaboración e integración indicadores de gestión financieros y no financieros</p><p></p><p>Cómo realizar un correcto seguimiento, evaluación y control del Balanced Scorecard</p><p></p><p>MODULO 5.....ANALISIS DEL MODELADO DE DATOS PARA OPTIMIZAR LA DECISION ESTRATEGICA</p><p></p><p>Cómo definir el modelo de datos</p><p></p><p>Cuáles son los diferentes tipos de modelados de datos</p><p>•Conceptual</p><p> Basados en registros</p><p> -Jerárquico</p><p> -Redes</p><p> -Relacional</p><p> Basados en objetos</p><p> -Orientados a objetos</p><p> -Entidad - Relación</p><p>•Lógico</p><p> Metodología diseño lógico en BBDD relacionales</p><p> Normalización</p><p>•Físico</p><p> Metodología diseño físico en BBDD relacionales</p><p> -Traducir esquema lógico y global</p><p> -Representación física</p><p> -Mecanismos seguridad</p><p> -Monitorizar y afinar el sistema</p><p></p><p>MODULO 6.....TECNICAS PARA LA EXTRACCION DEL CONOCIMIENTO: MINERIA DE DATOS</p><p></p><p>Definición y conceptos</p><p></p><p>Cuáles son las fases de un proyecto de minería de datos</p><p>•Selección, filtrado y preprocesado de datos</p><p>•Selección de variables</p><p>•Extracción del conocimiento</p><p>•Interpretación y evaluación</p><p></p><p>Cuáles son las mejores técnicas de minería de datos</p><p>•Clustering</p><p>•Segmentación</p><p>•Clasificación</p><p>•Predicción</p><p></p><p>Técnicas de análisis</p><p>•Extracción automática de conocimiento</p><p>•Técnicas no supervisadas y descriptivas</p><p> Correlación y asociaciones</p><p> -Correlación y estudios factoriales</p><p> -Asociación y dependencia</p><p> -Clustering</p><p>•Técnicas supervisadas y predictivas</p><p> Regresión Lineal: global, ponderada</p><p> Regresión adaptativa</p><p> K-NN</p><p> K-means clustering, Perceptron Learning</p><p> Redes Neuronales Artificiales ANN</p><p> Arboles de decisión (ID3, C4.5, CART)</p><p> NBC (Naive Bayes Classifiers)</p><p> Centre Splitting</p><p> Funciones Heurísticas</p><p></p><p>Cuáles son los principales errores a evitar en la minería de datos</p><p></p><p>MODULO 7.....DATA MINING: SOLUCIONES Y APLICACIONES HORIZONTALES</p><p></p><p>Estado actual de Data Mining</p><p>•Papel actual</p><p>•Preferencias de uso de herramientas del mercado</p><p>•Preferencias de uso técnicas</p><p>•Evolución minería de datos</p><p></p><p>Soluciones y estándares del mercado: Ventajas e inconvenientes de cada una de ellas</p><p>•Soluciones tecnológicas</p><p>•In-database-data mining</p><p>•Modelo tradicional vs ad-hoc</p><p>•Estandar PMML</p><p></p><p>Integración de soluciones de Data Mining</p><p>•Relación con otras disciplinas (KDD, OLAP)</p><p>•Integración con los servicios de extracción, transformación y carga (ETL)</p><p>•Areas de aplicación y aplicaciones de uso</p><p></p><p>Extensiones del Data Mining</p><p>•Web mining</p><p>•Text minig</p></blockquote><p></p>
[QUOTE="iir españa, post: 9529, member: 10399"] MODULO 1.....CLAVES DE BI FUNDAMENTALS Cuáles son las claves a tener en cuenta del Datawarehouse Cómo realizar un correcto análisis del Datamart Conceptos del análisis de la información BI y su situación actual MODULO 2.....IMPLANTACION Y EXPLOTACION DE LOS SISTEMAS DE INFORMACION Y GESTION CORPORATIVA Sistemas de gestión corporativa: ERP •Visión global del mercado •Características y funcionalidades del sistema ERP •Riesgos en la implantación •Características genéricas y tendencias técnicas •Integración del sistema ERP con otros módulos Sistemas de gestión corporativa: CRM •Características y funcionalidades del sistema CRM •Cuáles son las tendencias comerciales •Características genéricas y tendencias técnicas Cómo realizar una correcta implantación de un sistema de información para evitar riesgos •Etapas de un proyecto de implantación Documentación del proyecto Manuales de usuario Plan de arranque y control del proyecto •Cuáles son los riesgos de la implantación Riesgo de conveniencia de un sistema de información Riesgos de la implantación del sistema de información Riesgos a considerar en auditorias de sistemas de información MODULO 3.....FASES Y CONSTRUCCION DE UN SISTEMA DE APOYO A LA DECISION Fases de Implantación •Fase 0: la definición del proyecto estratégico y definición de la arquitectura del sistema BI •Fase I: el primer datamart •Fase II: el datawarehouse corporativo •Fase III: el paso a la Inteligencia de Negocio. Explotación de la información Las herramientas BI •Cuál es la situación de las herramientas de BI y posibles arquitecturas •Organización del departamento de IT: cambio de mentalidad •El rol de las tecnologías de la información: desarrollos y tendencias •Cómo obtener información con múltiples perspectivas •Características de las tecnologías como apoyo a la toma de decisiones de la gerencia •Aplicaciones Business Intelligence en el mercado El mercado del BI •Herramientas disponibles y tendencias del mercado •Proceso de selección de una herramienta MODULO 4.....ESTRATEGIA E IMPLANTACION DE UN BALANCED SCORECARD EN LA INTELIGENCIA DEL NEGOCIO El modelo Balanced Scorecard Revisión de conceptos y pasos previos del BSC Cómo diseñar e integrar el sistema de gestión informática una vez definidos los indicadores del Cuadro de Mando Factores de éxito del departamento de sistemas para poder ayudar a los responsables del diseño de la estrategia empresarial Implantación de sistemas de información para gestionar el BSC Cómo incide la elaboración e integración indicadores de gestión financieros y no financieros Cómo realizar un correcto seguimiento, evaluación y control del Balanced Scorecard MODULO 5.....ANALISIS DEL MODELADO DE DATOS PARA OPTIMIZAR LA DECISION ESTRATEGICA Cómo definir el modelo de datos Cuáles son los diferentes tipos de modelados de datos •Conceptual Basados en registros -Jerárquico -Redes -Relacional Basados en objetos -Orientados a objetos -Entidad - Relación •Lógico Metodología diseño lógico en BBDD relacionales Normalización •Físico Metodología diseño físico en BBDD relacionales -Traducir esquema lógico y global -Representación física -Mecanismos seguridad -Monitorizar y afinar el sistema MODULO 6.....TECNICAS PARA LA EXTRACCION DEL CONOCIMIENTO: MINERIA DE DATOS Definición y conceptos Cuáles son las fases de un proyecto de minería de datos •Selección, filtrado y preprocesado de datos •Selección de variables •Extracción del conocimiento •Interpretación y evaluación Cuáles son las mejores técnicas de minería de datos •Clustering •Segmentación •Clasificación •Predicción Técnicas de análisis •Extracción automática de conocimiento •Técnicas no supervisadas y descriptivas Correlación y asociaciones -Correlación y estudios factoriales -Asociación y dependencia -Clustering •Técnicas supervisadas y predictivas Regresión Lineal: global, ponderada Regresión adaptativa K-NN K-means clustering, Perceptron Learning Redes Neuronales Artificiales ANN Arboles de decisión (ID3, C4.5, CART) NBC (Naive Bayes Classifiers) Centre Splitting Funciones Heurísticas Cuáles son los principales errores a evitar en la minería de datos MODULO 7.....DATA MINING: SOLUCIONES Y APLICACIONES HORIZONTALES Estado actual de Data Mining •Papel actual •Preferencias de uso de herramientas del mercado •Preferencias de uso técnicas •Evolución minería de datos Soluciones y estándares del mercado: Ventajas e inconvenientes de cada una de ellas •Soluciones tecnológicas •In-database-data mining •Modelo tradicional vs ad-hoc •Estandar PMML Integración de soluciones de Data Mining •Relación con otras disciplinas (KDD, OLAP) •Integración con los servicios de extracción, transformación y carga (ETL) •Areas de aplicación y aplicaciones de uso Extensiones del Data Mining •Web mining •Text minig [/QUOTE]
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