Aplicaciones de Oracle para datamining y big data

Objetivo General:

Transformar los datos de la empresa en información estructurada para la toma de decisiones

Contenidos formativos:

1. Conceptos básicos.
1.1. Descubrimiento de conocimiento en Bases de Datos.
1.2. Data Warehouse.
1.3. Data Mining.

2. Oracle data warehouse. Instalación y configuración con oracle warehouse builder.
2.1. Oracle Data Warehouse.
2.2. Instalación de Oracle Warehouse Builder.

3. Oracle warehouse builder. Implementando un data warehouse. Las fuentes de datos.
3.1. Conceptos básicos.
3.2. Primer contacto con el Centro de Diseño.
3.3. Procedimiento para la creación de un Data Warehouse.
3.4. Descripción del modelo de ejemplo.
3.5. Creación de los origines de datos.

4. Oracle warehouse builder. Diseño del esquema de destino.
4.1. Diseño del Esquema de Destino.
4.2. Creación de los Objetos de Ejemplo.
4.3. Despliegue de los Objetos en el Esquema de Destino.
4.4. Repository Browser.
4.5. Herramientas Adicionales.

5. Orale warehouse builder. Diseño y construcción de los procesos ETL
5.1. Diseño de la lógica ETL.
5.2. Creación de Correspondencias y Transformaciones.
5.3. Diseño del flujo de proceso y ejecución programada.
5.4. Creación de un Flujo de Trabajo y Programación de su Ejecución.

6. Oracle data mining. Minería dedatos con orcale data miner.
6.1. Introducción a Oracle Data Mining.
6.2. El proceso de Data Mining.
6.3. Ventajas de Oracle Data Mining.
6.4. Oracle Predictive Analytics.
6.5. Oracle Data Miner.
6.6. Funciones.
6.7. Algoritmos.

7. Oracle business intelligence discoverer.Presentación de datos.
7.1. Oracle Fusion Middleware.
7.2. Instalación.
7.3. Oracle Business Intelligence Discoverer.

8. Big data con Pentaho.
8.1. Conceptos Básicos.
8.2. Herramientas de Software Libre para Big Data.
8.3. Introducción a la Suite de Herramientas de Pentaho.
8.4. Big Data Analitycs con Pentaho.

9. Evaluación
9.1. Test de conocimientos.
9.2. Trabajo voluntario.
9.3. Trabajo obligatorio.