• Crear consultas utilizando cláusulas para proyectar expresiones y seleccionar filas
• Crear cálculos mediante expresiones y funciones,
  así como crear resúmenes de datos (grupos y funciones de grupo).
• Unir tablas utilizando la sintaxis ANSI y Oracle y los
  distintos métodos de unión.
• Usar operadores de conjuntos.
• Utilizar funciones analíticas que permiten crear cálculos
  avanzados con información de grupo a nivel de fila.

Metodología:
El curso se desarrolla mediante la exposición teórica del contenido
acompañada de demostraciones prácticas.
El alumno utilizará las herramientas relacionadas con la exposición
en prácticas relacionadas con cada tema del contenido.
Resolución de dudas de los conceptos expuestos.

Duración:
24 horas

Contenido:

1. Introducción
   1.1 Introducción a Oracle Database
   1.2 Introducción al modelo relacional
   1.3 Introducción al lenguaje SQL y herramientas de uso
2. Recuperación de datos mediante SELECT
   2.1 Proyección de datos
   2.2 Uso de alias en consultas
   2.3 Operaciones aritméticas
   2.4 Definición de NULL
   2.5 Concatenación de cadenas
   2.6 Literales de texto, número y fecha
   2.7 Uso de DISTINCT
   2.8 Uso de DESCRIBE
3. Filtro de datos
   3.1 Uso de la cláusula WHERE
   3.2 Operadores de comparación
   3.3 Búsqueda de datos con LIKE
   3.4 Condiciones para gestionar valores nulos
   3.5 Operadores de evaluación: AND, OR y NOT
   3.6 Uso de IN y BETWEEN
4. Ordenación de datos
   4.1 Métodos de ordenación
   4.2 Ordenación de datos nulos
5. Cláusula limitante
   5.1 Limitación de filas
   5.2 Salto de filas
   5.3 Salida de filas «empatadas»
6. Funciones de fila única
   6.1 Uso de funciones
   6.2 Funciones numéricas
   6.3 Funciones de texto
   6.4 Funciones de gestión de fechas
   6.5 Funciones de conversión de datos
   6.6 Funciones de gestión de nulos
   6.7 Funciones de evaluación compleja (CASE)
7. Funciones de grupo y generación de datos agrupados
   7.1 Funciones de grupo (SUM, MAX, MIN…)
   7.2 Generación de datos agrupados
   7.3 Filtro de datos agrupados
8. Uniones de tablas
   8.1 Conceptos de unión en el modelo relacional
   8.2 Sintaxis ANSI y Oracle para uniones:
   8.2.1 Uniones internas
   8.2.2 Uniones externas, gestión de huérfanos
   8.2.3 Uniones «non-equijoin»
   8.2.4 Autounión y recuperación jerárquica
   8.2.5 Producto cartesiano
9. Subconsultas
   9.1 Uso de subconsultas
   9.2 Subconsultas emparejadas y no emparejadas
   9.3 Subconsultas correlacionadas
   9.3.1 Creación de consultas correlacionadas
   9.3.2 Métodos eficaces de correlación de datos
   9.4 Uso de IN y EXISTS en subconsultas
10. Operadores de conjuntos
    10.1 Conceptos de operaciones con conjuntos
    10.2 Uso de operadores de conjuntos
    10.2.1 UNION y UNION ALL
    10.2.2 INTERSECT
    10.2.3 MINUS
11. Uso de WITH
    11.1 Ventajas de uso de WITH
    11.2 Uso de WITH
    11.3 WITH recursivo
12. SQL analítico
    12.1 Conceptos de funciones analíticas
    12.2 Ventana de cálculos
    12.3 Funciones analíticas:
    12.3.1 RANK y DENSE_RANK
    12.3.2 CUME_DIST y PERCENT_RANK
    12.3.3 NTILE y RATIO_TO_REPORT
    12.3.4 LAG y LEAD
    12.3.5 FIRST y LAST
    12.3.6 LIST_AGG (within group)

1. Conceptos de bases de datos relacionales
2. Conceptos básicos de MySQL
   2a. Acceso al servidor
   2b. Uso de MySQL Workbench
3. Lenguaje SQL: Uso de SELECT
   3a. Sentencias básicas
   3b. Uso de alias
   3c. Expresiones aritméticas
   3d. Concepto de NULL
4. Lenguaje SQL: Uso de funciones de fila única
   4a. Funciones de fila única para caracteres
   4b. Funciones de fila única para valores numéricos
   4c. Funciones de fila única para fechas
   4d. Anidamiento de funciones
   4e. Funciones de conversión de tipos
   4f. Funciones de gestión de nulos
   4g. Funciones condicionales
5. Lenguaje SQL: Agrupación de datos
   5a. Uso de GROUP BY
   5b. Uso de HAVING
6. Lenguaje SQL: Uniones de tablas
   6a. Uso de sintaxis ANSI
   6b. Uso de sintaxis «Oracle»
   6c. Uniones INNER / OUTER
   6d. Uso de autounión (SELF JOIN)
   6e. Uniones EQUIJOIN / NONEQUIJOIN
   6f. Unión mediante producto cartesiano
7. Lenguaje SQL: Subconsultas
   7a. Uso de subconsultas
   7b. Conversión de subconsultas a unión
8. Lenguaje DDL: Creación de objetos
   8a. Creación de tablas
   8b. Creación de restricciones
   8b1. Claves primarias
   8b2. Claves externas
   8b3. Restricciones NOT NULL, CHECK y UNIQUE
   8c. Creación de índices
9. Lenguaje DML: Gestión de filas
   9a. Inserción de filas (INSERT)
   9b. Actualización de filas (UPDATE)
   9c. Eliminación de filas (DELETE)

1. Fundamentos de visualización de datos.
   1a. Analítica y visualización.
   1b. Tipos de analítica: Informe, análisis de autoconsumo, descubrimiento de información.
   1c. Modelos de datos para las herramientas de analítica.
2. PowerBI.
   2a. Preparación del modelo de datos.
   2a1. Importación de datos desde distintas fuentes.
   2a2. Transformaciones con Power Query.
   2a3. Integración de fuentes de datos heterogéneas (Data Mashup).
   2a4. Relaciones de tablas. 2b. Creación de nuevos elementos.
   2b1. Medidas derivadas a nivel de fila.
   2b2. Medidas derivadas a nivel de informe.
   2c3. Nuevos atributos.
   2c4. Medidas filtradas.
   2c5. Medidas de nivel.
   2c6. Medidas con desplazamiento temporal. 2c. Tablas calculadas. 2d. Creación de elementos visuales.
   2d1. Tablas.
   2d2. Gráficos.
   2d3. Interacción entre elementos. 2e. Filtros y segmentación de datos.
   2e1. Niveles de uso de filtros.
   2e2. Selectores para segmentación de datos. 2f. Jerarquías.
   2f1. Creación de jerarquías de dimensión.
   2f2. Uso de jerarquías en elementos visuales. 2g. Creación del panel de control (dashboard).
3. Tableau.
   3a. Preparación del modelo de datos.
   3a1. Importación de datos desde distintas fuentes.
   3a2. Transformaciones.
   3a3. Integración de fuentes de datos heterogéneas (Data Mashup).
   3a4. Relaciones de tablas. 3b. Creación de nuevos elementos.
   3b1. Medidas derivadas a nivel de fila.
   3b2. Medidas derivadas a nivel de informe.
   3c3. Nuevos atributos.
   3c4. Medidas filtradas.
   3c5. Medidas de nivel.
   3c6. Medidas con desplazamiento temporal. 3c. Creación de elementos visuales.
   3c1. Tablas.
   3c2. Gráficos.
   3c3. Interacción entre elementos. 3d. Filtros.
   3d1. Niveles de uso de filtros. 3e. Jerarquías.
   3e1. Creación de jerarquías de dimensión.
   3e2. Uso de jerarquías en elementos visuales. 3f. Creación del panel de control (dashboard).
4. Creación de historias
   4a. Funcionalidad de la creación de historias.
   4b. Elementos de visualización.
   4c. Presentación.

Este curso está enfocado en la parte análisis de la herramienta Tableau.

Proporciona el conocimiento necesario para utilizar las herramientas de acceso a datos y análisis.

Al finalizar el curso, el alumno tendrá suficientes conocimientos para:

• Acceder a datos que residen en distintas fuentes.
  • Crear análisis utilizando Tableau.

II.                Requisitos

No se necesitan requisitos específicos más allá de haber usado otras herramientas de análisis sencillas (Microsoft Excel, por ejemplo).

Conocimientos de SQL y de uso de ficheros de texto plano pueden facilitar la comprensión de la materia.

III.             Duración

• 20 horas.

IV.            Metodología

El curso se desarrolla mediante la exposición teórica acompañada de demostraciones prácticas y explicaciones de los resultados obtenidos.

El alumno lleva a cabo prácticas en las que realiza la modelización de distintas fuentes de datos, para probar las características del producto, además de utilizar las fu ciones de análisis de datos.

Resolución de dudas de los conceptos expuestos.

V.               Contenido

• Introducción a Business Intelligence, Data Warehouse y Tableau.
  • Conceptos básicos de B.I.
  • Modelos de datos.
  • Características principales de Tableau.
  • Acceso a datos y preparación.
    • Uso de ficheros de texto plano.

• Pivotar conjunto de datos.
  • Ficheros de texto plano de longitud fija.
  • Ficheros de texto plano con carácter separador de campos.
  • Uso de Microsoft Excel como fuente de datos.
  • Unión de datos usando Microsoft Excel.
  • Uso de Google Sheets.
  • Uso básico de información geográfica.
  • Complementar datos usando extracciones.
  • Uniones de datos LEFT / RIGHT / FULL.
  • Uniones de datos CROSS.
  • Uniones de datos BLENDING.
  • Analítica de datos:
    • Tablas de datos.
    • Filtros de contexto.
    • Ordenación y ordenación jerárquica.
    • Gráficos:
      • Básicos.
      • Bullet Chart.
      • Bar in bar.
      • Heat map.
      • Otros gráficos.
    • Elementos calculados:
      • Cálculos a nivel de fila.
      • Cálculos agrupados.
      • Valores nulos en cálculos agrupados.
      • Cálculos a nivel dimensional.
    • Parámetros.
    • Líneas de tendencia (trend).
    • Clusterización (cluster).
    • Previsión (forecast).
  • Panel de control (dashboard).
    • Creación del panel de control.
    • Uso de visualizaciones.
    • Inserción de imágenes.
  • Story.
    • Creación de una historia.
    • Añadir elementos a cada hoja.
    • Añadir comentarios a cada hoja.

Este curso desarrolla los métodos avanzados de SQL tanto con funciones de base de datos (vistas e índices) como sintaxis específica (analítica, agrupaciones avanzadas, tablas jerárquicas, etc).

El curso utiliza la base de datos relacional Oracle Database.

Al finalizar el curso, el alumno tendrá suficientes conocimientos para:

• Utilizar vistas para la recuperación de datos y restricciones de DML.
  • Conocer y utilizar los principales índices que proporciona la base de datos Oracle.
  • Utilizar consultas de SQL avanzado para la recuperación eficiente de datos en casos concretos como: analítica de datos, agrupación compleja, tablas jerárquicas, búsquedas avanzadas, pivotado y despivotados de conjuntos de datos e inserción múltiple). Elementos que serán de utilidad para distintas áreas (procesos de integración de datos, análisis de datos, mejora del rendimiento de consulta).

II.              Requisitos

• Conocimientos de SQL (preferible en entorno Oracle Database).

III.            Duración

• 20 horas.

IV.           Metodología

El curso se desarrolla mediante la exposición teórica acompañada de demostraciones prácticas.

El alumno utilizará las herramientas relacionadas con la exposición. Resolución de dudas de los conceptos expuestos.

V.              Contenido

• Vistas.
  • Creación de vistas.
  • Vistas actualizables.
  • Vistas en línea.
  • Uso de Check Option.
  • Eliminación de vistas.

• Índices
  • Utilidad de los índices.
  • Tipos de índices.
    • Índices B-TREE.
    • Índices BITMAP.
  • Creación y mantenimiento de índices.
  • Índices basados en funciones.

• SQL avanzado.
  • SQL analítico.
    • RANK.
    • DENSE_RANK.
    • CUME_DIST.
    • PERCENT_RANK.
    • NTILE.
    • RATIO_TO_REPORT.
    • LAG / LEAD.
    • FIRST_VALUE / LAST_VALUE.
    • LIST_AGG.
  • Agrupación avanzada.
    • ROLLUP.
    • CUBE.
    • GROUPING SETS.
  • Recuperación de datos jerárquicos.
    • CONNECT BY.
  • Expresiones regulares.
    • Metacaracteres.
    • Funciones: REGEXP_LIKE, REGEXP_REPLACE, REGEXP_INSTR, REGEXP_SUBSTR, REGEXTP_COUNT.
  • Pivotado y despivotado de datos (PIVOT / UNPIVOT).
  • Inserción múltiple de datos.

Este curso está enfocado en la parte básica de análisis de la herramienta QlikView.

Proporciona la base para conocer la filosofía del modelo asociativo que propone QlikView y los objetos que permiten acceder a datos y visualizarlos con distintos formatos.

Al finalizar el curso, el alumno tendrá suficientes conocimientos para:

• Acceder a distintos tipos de datos (tanto formato de archivado como estructura).
  • Crear tablas y gráficos de análisis de la información (barras, líneas, tarta, etc.).
  • Comprender el modelo asociativo de los elementos de QlikView.
  • Personalizar la visualización de los objetos de análisis.

II.               Requisitos

No se necesitan requisitos específicos más allá de haber usado otras herramientas de análisis sencillas (Microsoft Excel, por ejemplo).

Conocimientos de SQL y de uso de ficheros de texto plano pueden facilitar la comprensión de la materia.

III.            Duración

• 15 horas.

IV.            Metodología

El curso se desarrolla mediante la exposición teórica acompañada de demostraciones prácticas y explicaciones de los resultados obtenidos.

El alumno lleva a cabo la modelización de distintas fuentes de datos, para probar las características del producto, además de diseñar hojas de análisis y paneles de control mediante la inserción de elementos de selección y gráficos.

Resolución de dudas de los conceptos expuestos.

V.               Contenido

• Introducción a QlikView y análisis de datos.
  • Conceptos básicos de B.I.
  • Modelos de datos.

• Características principales de QlikView.
  • Modelado de datos
    • Modelo asociativo.
    • Importación de datos desde ficheros planos.
    • Importación de datos desde hojas de cálculo.
    • Importación de datos desde bases de datos.
      • ODBC.
      • OLE DB.
    • Scripts de carga de datos. Comando LOAD.
      • Uso de tablas en línea.
      • Uso de modelos en estrella.
      • Uso de copos de nieve.
      • Uso de modelos normalizados.
    • Ventana del visor de tablas.
    • Ventana del editor de expresiones.
  • Creación de contenido.
    • Configuración del documento.
    • Propiedades de la hoja.
    • Características generales de un objeto.
    • Uso de expresiones cíclicas.
    • Configuración de objetos:
      • Títulos.
      • Cuadros de lista.
      • Cuadros de tabla.
      • Marcador.
      • Cuadro de selección múltiple.
      • Cuadro de selecciones actuales.
      • Inserción de imágenes.
    • Creación de objeto “Top 10”.
    • Creación de hojas de análisis y paneles de control.
      • Enlace y copia de objetos.
      • Gráficos de indicador.
      • Gráficos:
        • Líneas.
        • Tarta.
        • Barras.
        • Radar.
        • KPIs.
      • Uso de expresiones en gráficos.
      • Gráficos jerárquicos.
    • Uso de marcadores.
    • Botones y objetos avanzados.