Aplicaciones de oracle para datamining y big data

Objetivos

Transformar los datos de la empresa en información estructurada para la toma de&nbsp: Decisiones.

Contenidos

• 1. Bloque temático principal
• 1.1. Conceptos básicos.
• 1.2. Descubrimiento de conocimiento en bases de datos.
• 1.3. Data warehouse.
• 1.4. Data mining.
• 1.5. Oracle data warehouse. Instalación y configuración con oracle warehouse&nbsp: Builder.
• 1.6. Oracle data warehouse.
• 1.7. Instalación de oracle warehouse builder.
• 1.8. Oracle warehouse builder. Implementando un data warehouse. Las fuentes de&nbsp: Datos.
• 1.9. Conceptos básicos.
• 1.10. Primer contacto con el centro de diseño.
• 1.11. Procedimiento para la creación de un data warehouse.
• 1.12. Descripción del modelo de ejemplo.
• 1.13. Creación de los origines de datos.
• 1.14. Oracle warehouse builder. Diseño del esquema de destino.
• 1.15. Diseño del esquema de destino.
• 1.16. Creación de los objetos de ejemplo.
• 1.17. Despliegue de los objetos en el esquema de destino.
• 1.18. Repository browser.
• 1.19. Herramientas adicionales.
• 1.20. Orcale warehouse builder. Diseño y construcción de los procesos etl.
• 1.21. Diseño de la lógica etl.
• 1.22. Creación de correspondencias y transformaciones.
• 1.23. Diseño del flujo de proceso y ejecución programada.
• 1.24. Creación de un flujo de trabajo y programación de su ejecución.
• 1.25. Oracle data mining. Minería dedatos con orcale data miner.
• 1.26. Introducción a oracle data mining.
• 1.27. El proceso de data mining.
• 1.28. Ventajas de oracle data mining.
• 1.29. Oracle predictive analytics.
• 1.30. Oracle data miner.
• 1.31. Funciones.
• 1.32. Algoritmos.
• 1.33. Oracle business intelligence discoverer. Presentación de datos.
• 1.34. Oracle fusion middleware.
• 1.35. Instalación.