Modelado de Datos Dimensional en la Era Moderna

Resumen

Explore la evolución del modelado de datos dimensional y su relevancia continua en el panorama de datos actual de big data, computación en la nube y análisis impulsado por IA, a pesar de los avances tecnológicos.

Programa de estudio

• Introducción al Modelado de Datos Dimensional
Historia y evolución
Conceptos clave y beneficios
Comparación con otras técnicas de modelado de datos
• Componentes del Modelado Dimensional
Hechos y dimensiones
Tablas de hechos y tablas de dimensiones
Jerarquías y relaciones
• Modelado Dimensional Tradicional vs. Moderno
Diferencias en los enfoques
Estudios de caso de sistemas heredados a aplicaciones modernas
• Impacto del Big Data en el Modelado de Datos Dimensionales
Factores de volumen, variedad y velocidad de datos
Escalado de modelos dimensionales para big data
• Computación en la Nube y Modelado Dimensional
Soluciones de almacenes de datos basados en la nube
Consideraciones de elasticidad y escalabilidad
• Análisis impulsado por IA y Modelos Dimensionales
Integración de técnicas de IA con datos dimensionales
Aplicaciones de análisis predictivo y aprendizaje automático
• Herramientas y Tecnologías
Visión general de herramientas contemporáneas de modelado de datos
Procesos de integración de datos y ETL
• Mejores Prácticas de Diseño e Implementación
Diseñando para flexibilidad y escalabilidad
Mantenimiento de la calidad y consistencia de los datos
• Estudios de Caso y Aplicaciones en el Mundo Real
Ejemplos específicos de la industria
Lecciones aprendidas y mejores prácticas
• Tendencias Futuras en el Modelado de Datos Dimensionales
Tecnologías emergentes y su impacto
El papel del modelado dimensional en el futuro del panorama de datos
• Proyecto del Curso
Diseño de un modelo dimensional integral
Incorporación de big data, nube y aspectos de IA.

Asignaturas

Programación