Analista de datos con los fundamentos ITIL® 4 en gestión de servicios informáticos y PRINCE2® 7 en gestión de proyectos
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Tipo de titulación: Certificado de "Analista de datos
Certificado "Fundamentos de ITIL® 4 en Gestión de Servicios de TI"
Certificado "PRINCE2® 7 Foundation en Gestión de Proyectos" -
Cualificaciones adicionales: Certificado "Estadísticas
Certificado "Bases de datos relacionales SQL"
Certificado "PCEP™ - Programador Python Certificado de Nivel Inicial"
Certificado de "Ingeniero de Datos
Certificado "Análisis de datos -
Examen final: Praxisbezogene Projektarbeiten mit Abschlusspräsentationen
ITIL® 4 Foundation in IT Service Management (Prüfungsvoucher im Kurs enthalten)
PRINCE2® 7 Foundation in Project Management (Prüfungsvoucher im Kurs enthalten)
Certified Entry-Level Python Programmer (PCEP™) (in englischer Sprache) -
Horario de las clases: A tiempo completoDe lunes a viernes, de 8.30 a 15.35 horas (en semanas festivas, de 8.30 a 17.10 horas).
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Lengua de enseñanza: Alemán
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Duración: 24 Semanas
Estadísticas
Fundamentos de estadística (aprox. 6 días)
Fundamentos de la teoría de la medición (población y muestra, tipos de muestra, niveles de medición y escala)
Estadística descriptiva univariante (distribuciones de frecuencia, medidas centrales, medidas de dispersión, valor estándar, histogramas, diagramas de barras, diagramas circulares, diagramas de líneas y diagramas de caja)
Estadística descriptiva bivariante (medidas de correlación, coeficientes de correlación, tablas cruzadas, gráficos de dispersión y gráficos de barras agrupadas)
Fundamentos de la estadística inferencial inductiva (distribución de probabilidades, distribución normal, distribución del valor medio, prueba de significación, prueba de hipótesis nula de Fisher, tamaño del efecto, estimación de parámetros, intervalos de confianza, gráficos de barras de error, análisis de potencia y determinación del tamaño óptimo de la muestra).
Inteligencia artificial (IA) en el proceso de trabajo
Presentación de tecnologías específicas de IA
y posibles aplicaciones en el entorno profesional
Métodos para comparar dos grupos (aprox. 5 días)
pruebas z y t para una muestra (desviación de un valor especificado)
Prueba t para la diferencia de medias entre dos muestras independientes/conectadas
Comprobación de la eficacia de acciones, medidas, intervenciones y otros cambios con pruebas t (diseños pretest-postest con dos grupos)
Pruebas de significación de apoyo (prueba de Anderson-Darling, prueba de Ryan-Joiner, prueba de Levene, prueba de Bonnet, prueba de significación para correlaciones)
Métodos no paramétricos (prueba de Wilcoxon, prueba de signos, prueba de Mann-Whitney)
Análisis de contingencia (prueba binomial, prueba exacta de Fisher, prueba chi-cuadrado, tabulaciones cruzadas con medidas de asociación)
Métodos para comparar las medias de varios grupos (aprox. 5 días)
Análisis de varianza monofactorial y bifactorial (ANOVA simple y equilibrado)
Análisis multifactorial de la varianza (modelo lineal general)
Factores fijos, aleatorios, cruzados y anidados
Métodos de comparación múltiple (Tukey-HSD, Dunnett, Hsu-MCB, Games-Howell)
Análisis de interacción (análisis de efectos de interacción)
Análisis de selectividad y potencia para análisis de varianza
Introducción al diseño de experimentos (DoE) (aprox. 1 día)
Diseños experimentales factoriales completos y parciales
Trabajo por proyectos (aprox. 3 días)
Consolidar los contenidos aprendidos
Presentación de los resultados del proyecto
Bases de datos relacionales con SQL
Conceptos básicos de sistemas de bases de datos y SQL (aprox. 3 días)
Visión general de los sistemas y modelos de bases de datos
Datos redundantes e integridad de los datos
Normalización y BCNF
Diseño de bases de datos y modelo entidad-relación (ERM)
Claves primarias y externas
Relaciones entre relaciones
Tipos de datos en SQL
Índices y rendimiento
Restricciones y validación
Consultas (SQL)
Formularios e informes en los SGBD modernos
Gestión de referencias circulares y dependencias
Introducción a SQL Server Management Studio (SSMS) (aprox. 2 días)
Visión general de SQL Server y SSMS
Diseño físico de bases de datos
Creación de tablas y definición de tipos de datos
Restricciones, valores por defecto y relaciones
Diagramas de base de datos y relaciones
Copia de seguridad y restauración
Inteligencia artificial (IA) en el proceso de trabajo
Presentación de tecnologías específicas de IA
y posibles aplicaciones en el entorno profesional
Introducción a DDL (Lenguaje de definición de datos) (aprox. 8 días)
Conceptos básicos de SQL y sintaxis avanzada
Creación de tablas y definición de restricciones
Definición de operadores y funciones
Consulta y manipulación de datos
Tratamiento de errores y gestión de transacciones
DCL - Lenguaje de control de datos y seguridad (aprox. 1 día)
Administración de usuarios y autorizaciones
Roles, autorizaciones y auditoría
Tipos de datos, importación y exportación de datos en sistemas modernos (aprox. 1 día)
Importación y exportación de datos
Tipos de datos modernos
Trabajo por proyectos (aprox. 5 días)
Consolidar los contenidos aprendidos
Presentación de los resultados del proyecto
Programación con Python
Conceptos básicos de Python (aprox. 1 día)
Historia, conceptos
Uso y ámbitos de aplicación
sintaxis
Lexis, semántica
Convenciones PEP-8
Intérprete frente a compilador
Primeros pasos con Python (aprox. 5 días)
Números
Cadenas
Fecha y hora
Entrada y salida estándar
Operadores numéricos
Operadores de comparación, lógicos y bitwise
Conversión de tipos de datos
lista, tupla dict, conjunto
Funciones y métodos de lista
Ramas y bucles (if, for, while)
operadores miembro
Inteligencia artificial (IA) en el proceso de trabajo
Presentación de tecnologías específicas de IA
y posibles aplicaciones en el entorno profesional
Funciones (aprox. 5 días)
Defina sus propias funciones
Variables
Parámetros y argumentos
Valores de retorno
Recursión
Espacios de nombres
Programación funcional
Solución de problemas (aprox. 0,5 días)
intentar, excepto
Tipos de error
Interceptación de interrupciones del programa
Transmisión de errores entre funciones
Programación orientada a objetos (aprox. 4,5 días)
Clases de Python
Métodos
Objetos inmutables
Clases de datos
Herencia
Trabajo de proyecto, preparación de la certificación y examen de certificación "PCEP™ - Certified Entry-Level Python Programmer" en inglés (aprox. 4 días).
Ingeniero de datos
Fundamentos de Business Intelligence (aprox. 2 días)
Campos de aplicación, dimensiones de una arquitectura BI
Fundamentos de la inteligencia empresarial, OLAP, OLTP, tareas de los ingenieros de datos
Data Warehousing (DWH): tratamiento y procesamiento de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados
Gestión de requisitos (aprox. 2 días)
Tareas, objetivos y procedimientos en el análisis de requisitos
Modelización de datos, introducción/modelización con ERM
Introducción/modelado en UML
- Diagramas de clases
- Análisis de casos de uso
- Diagramas de actividad
Inteligencia artificial (IA) en el proceso de trabajo
Presentación de tecnologías específicas de IA
y posibles aplicaciones en el entorno profesional
Bases de datos (aprox. 3 días)
Conceptos básicos de los sistemas de bases de datos
Arquitectura de los sistemas de gestión de bases de datos
Aplicación de RDBMS
Implementación del modelo de datos en RDBMS, formas normales
Introducción práctica y teórica a SQL
Límites de las bases de datos relacionales, csv, json
Almacén de datos (aprox. 4 días)
Esquema en estrella
Modelado de datos
Creación de Star Schema en RDBMS
Snowflake Schema, fundamentos, modelado de datos
Creación de Snowflake Schema en RDBMS
Galaxy Schema: Conceptos básicos, modelado de datos
Modificación Lenta de Tablas de Dimensión Tipo 1 a 5 - Restauración, Apilamiento, Reorganización, mini Dimensión y Tipo 5
Introducción a las dimensiones normales, causales, mini y monstruosas, heterogéneas y subdimensiones
Comparación de las orientadas al estado y a la transacción
Tablas de hechos DWH, densidad y almacenamiento
ETL (aprox. 4 días)
Limpieza de datos
- Valores nulos
- Preparación de datos
- Armonización de datos
- Aplicación de expresiones regulares
Comprensión de datos
- Validación de datos
- Análisis estadístico de datos
Protección y seguridad de los datos
Estructura práctica de las rutas ETL
Data Vault 2.0, conceptos básicos, hubs, enlaces, satélites, hash key, hash diff.
Modelización de datos Data Vault
Estructura práctica de un modelo Data Vault - Raw Vault, aplicación práctica de procedimientos hash
Trabajo por proyectos (aprox. 5 días)
Consolidar los contenidos aprendidos
Presentación de los resultados del proyecto
Análisis de datos
Introducción al análisis de datos (aprox. 1 día)
Modelo de referencia CRISP-DM
Flujos de trabajo de análisis de datos
Definición de inteligencia artificial, aprendizaje automático, aprendizaje profundo
Requisitos y función en la empresa de ingenieros de datos, científicos de datos y analistas de datos
Repaso de los fundamentos de Python (aprox. 1 día)
Análisis de datos (aprox. 3 días)
Módulos centrales de Python en el contexto del análisis de datos (NumPy, Pandas)
Proceso de preparación de datos
Algoritmos de minería de datos en Python
Inteligencia artificial (IA) en el proceso de trabajo
Presentación de tecnologías específicas de IA
y posibles aplicaciones en el entorno profesional
Visualización de datos (aprox. 3 días)
Análisis exploratorio de datos
Perspectivas
Calidad de los datos
Análisis de beneficios
Visualización con Python: Matplotlib, Seaborn, Plotly Express
Narración de datos
Gestión de datos (aprox. 2 días)
Arquitecturas de big data
Bases de datos relacionales con SQL
Comparación de bases de datos SQL y NoSQL
Inteligencia empresarial
Protección de datos en el contexto del análisis de datos
Análisis de datos en un contexto de big data (aprox. 1 día)
Enfoque MapReduce
Spark
NoSQL
Cuadros de mando (aprox. 3 días)
Biblioteca: Cuadros de mando
Estructura y personalización de cuadros de mando
Devoluciones de llamada
Minería de textos (aprox. 1 día)
Preprocesamiento de datos, visualización
Biblioteca: SpaCy
Trabajo por proyectos (aprox. 5 días)
Consolidar los contenidos aprendidos
Presentación de los resultados del proyecto
Fundamentos de ITIL® 4 en Gestión de Servicios de TI
Comprensión de los conceptos clave de la gestión de servicios de TI (aprox. 2 días)
Introducción al concepto de servicio
El esquema de cualificación ITIL
Definición de términos importantes en la gestión de servicios TI ITSM
Conceptos clave de la creación de valor a través de los servicios
Conceptos clave de la gestión de relaciones
Conceptos básicos de ITIL® (aprox. 2 días)
Los principios rectores de ITIL
Tipo, uso e interacción de los principios rectores
Las cuatro dimensiones de la gestión de servicios
Los Sistemas de Valor del Servicio (SVS) de ITIL® y sus componentes
La Cadena de Valor del Servicio, sus actividades y su interacción
Inteligencia artificial (IA) en el proceso de trabajo
Presentación de tecnologías específicas de IA
y posibles aplicaciones en el entorno profesional
Las Prácticas ITIL® (aprox. 3 días)
Las siete Prácticas ITIL® más importantes
El propósito de las otras ocho Prácticas ITIL
Trabajo de proyecto, preparación de la certificación y examen de certificación (aprox. 3 días)
PRINCE2® 7 Foundation en Gestión de Proyectos
Introducción a la gestión de proyectos basada en PRINCE2® (aprox. 1 día)
Definición y características de un proyecto
Ciclo de control de la gestión de proyectos y las seis dimensiones del proyecto
Desafíos en la gestión de proyectos: ¿por qué fracasan los proyectos?
Ventajas del método de gestión de proyectos PRINCE2
Entornos cliente-proveedor
Proyectos en un entorno comercial
Estructura del método PRINCE2® y sus cinco componentes integrados
Los principios básicos de PRINCE2® (aprox. 1 día)
Los siete principios básicos de PRINCE2
Enunciados y contenidos de los principios básicos
Relación entre los principios básicos y los temas PRINCE2
Adaptación de PRINCE2® al entorno del proyecto
Inteligencia artificial (IA) en el proceso de trabajo
Presentación de tecnologías específicas de IA
y posibles aplicaciones en el entorno profesional
La importancia de las personas en los proyectos PRINCE2® (aprox. 1 día)
Gestión del cambio
Liderazgo y gestión
Comunicación en el proyecto
Los siete temas de PRINCE2® (aprox. 3 días)
Caso empresarial (enfoque de gestión de beneficios y enfoque de gestión de la sostenibilidad)
Organización (estructura del proyecto, funciones y responsabilidades)
Creación de planes
Planificación y control de la calidad
Gestión de riesgos
Gestión de problemas
Control del progreso del proyecto
Los siete procesos PRINCE2® (aprox. 2 días)
Interacción de los siete procesos PRINCE2® en el proceso del proyecto
Actividades en los respectivos procesos PRINCE2
Preparar, dirigir e iniciar un proyecto
Controlar una fase
Gestión de la entrega del producto
Gestionar las transiciones de fase
Cerrar un proyecto
Trabajo de proyecto, preparación de la certificación y examen de certificación (aprox. 2 días)
Es posible que se produzcan cambios. El contenido del curso se actualiza periódicamente.
Después de este curso, tendrá conocimientos esenciales de estadística, será capaz de realizar consultas complejas utilizando bases de datos relacionales con SQL y dominará el lenguaje de programación Python. Combinado con los conocimientos especializados de ingeniería de datos y análisis de datos que se imparten en el curso, serás capaz de gestionar amplios conjuntos de datos, analizarlos estadísticamente de manera eficiente y resumir los resultados de forma clara y fácil de entender.
Además, dispondrás de importantes conocimientos especializados para evaluar y optimizar los procesos y la calidad de servicio de las empresas y también estarás familiarizado con los términos y conceptos de la Biblioteca de Infraestructuras de TI (ITIL®). También podrás trabajar en proyectos PRINCE2® y estarás familiarizado con sus procesos y terminología. También será capaz de planificar y ejecutar proyectos de TI y medir su éxito.
El curso está dirigido a personas con una licenciatura en administración de empresas, matemáticas o informática (empresarial) y cualificaciones comparables.
Dado que las empresas tienen que gestionar y estructurar cantidades cada vez mayores de datos para analizar y fijar objetivos para sus procesos empresariales, las competencias en análisis de datos son muy demandadas en todos los sectores.
Con conocimientos de ITIL® y PRINCE2®, podrá trabajar como gestor de proyectos o miembro de un equipo de proyectos. En el sector de las TI en particular, sus perspectivas profesionales aumentarán, por ejemplo en la gestión de TI o como gestor de proyectos.
Los certificados originales "ITIL® Foundation" y "PRINCE2® Foundation Level" constituyen una prueba significativa de sus conocimientos recién adquiridos.
Concepto didáctico
Tus profesores están altamente cualificados tanto profesional como didácticamente y te enseñarán desde el primer hasta el último día (no hay sistema de autoaprendizaje).
Aprenderá en grupos reducidos y eficaces. Los cursos suelen constar de 6 a 25 participantes. Las lecciones generales se complementan con numerosos ejercicios prácticos en todos los módulos del curso. La fase práctica es una parte importante del curso, ya que durante ella se procesa lo aprendido y se adquiere confianza y rutina en su aplicación. La parte final del curso incluye un proyecto, un estudio de caso o un examen final.
Aula virtual alfaview
Las clases se imparten utilizando la moderna tecnología de vídeo alfaview®, ya sea desde la comodidad de su propia casa o en nuestras instalaciones en Bildungszentrum. Todo el curso puede verse cara a cara a través de alfaview®, comunicarse entre sí con una calidad de voz sincronizada con los labios y trabajar en proyectos conjuntos. Por supuesto, también podrás ver y hablar con tus formadores conectados en directo en cualquier momento y recibirás clases de tus profesores en tiempo real durante todo el curso. Las clases no son e-learning, sino auténtica enseñanza presencial en directo a través de la tecnología de vídeo.
Los cursos de formación de alfatraining están subvencionados por Agentur für Arbeit y certificados de acuerdo con el reglamento de homologación AZAV. Al presentar una solicitud a Bildungsgutscheino Aktivierungs- und Vermittlungsgutschein, la totalidad de los costes del curso suelen correr a cargo de su organismo financiador.
También es posible obtener financiación a través de Europäischen Sozialfonds (FSE), Deutsche Rentenversicherung (DRV) o programas de financiación regionales. Como soldado regular, tiene la posibilidad de asistir a cursos de formación continua a través de Berufsförderungsdienst (BFD). Las empresas también pueden cualificar a sus empleados a través de un programa de financiación de Agentur für Arbeit (Qualifizierungschancengesetz).