El presente curso de investigación aplicada es la base para la certificación “SAP Certified Application Associate – SAP Analytics Cloud(C_SACS_2316)” y esta orientado al desarrollo de aplicaciones y/o productos (Tableros, Modelos Predictivos, Modelos de Datos y Reportes) con enfasis en las historias, basados en las funcionalidades de SAP Analytics Cloud.
En el mercado 99 de las 100 más grandes empresas en el mundo son clientes SAP y estos generan más del 87% del comercio global (47 trillones de USD) con las plataformas SAP. “Un profesional SAP es reconocido a nivel mundial, se encuentra en la cúspide los procesos de innovación y ve al mundo como su mercado de desarrollo profesional”.
SAP Analytics Cloud es la solución SAAS de Computación en la nube basada en HANA más innovadora de SAP que aprovecha las tecnologías de aprendizaje de máquina (Machine Learning), inteligencia artificial y analítica avanzada, preservando las infraestructuras locales para proporcionar conocimiento efectivo a la empresa.
OBJETIVOS
- Conocer en forma profunda la architectura de la plataforma SAP SAC.
- Preparar al estudiante al exámen de certificación: SAP Certified Application Associate – SAP Analytics Cloud(C_SACS_2316)
- Consolidar los conocimientos en los módulos de: Conectividad de Datos, Preparación y Modelamiento de Datos, Exploración de Datos, Historias (Dashboards), Analítica Aumentada, Aprendizaje de Máquina, Analítica Predictiva, de modo que el estudiante pueda tener las bases para el dominio avanzado de la Plataforma de SAP Analytics Cloud.
- Desarrollar investigación aplicada sobre un caso de uso empleando el estandard SAP Activate (Metodología de SAP para la implementación de Software) aplicado a un modelo empresarial, que podra ser publicado por LPI con propósitos de difusión y estudio a otros interesados.
ALCANCE
- El curso de investigación incluye todos los módulos descritos en los módulos de estudio, no incluye los módulos de planeación administración de la plataforma, seguridad, ni funcionalidades como Boardroom ni conectividad con MS Office que deberían verse en otros cursos.
- Para las lecciones se usará un servidor real SAP Analytics Cloud Business Intelligence.
- Los datos con los que se trabajaran las lecciones no incluyen Sistemas transaccionales de SAP. Se usarán en las clases archivos en Google Drive y archivos en formato Excel y CSV..
- Para el proyecto del curso se empleara el Estandard de Implementación de Software SAP Activate.
DIRIGIDO A:
- El curso está dirigido a todos aquellos interesados en especializarse en el Gestión de Implementaciones de Software SAP, Análisis de Procesos y de Datos, sean estos personal operativo, táctico o estratégico.
MÓDULOS DE ESTUDIO
- Módulo 1 – Sesión 1: Conceptos de Analítica Avanzada en SAP SAC. Arquitectura e Interface central de SAP Analytics Cloud. Administrador de contenidos. Gestión de áreas de trabajo, equipos de trabajos, catálogos, directorios, perfiles de usuario. Metodología SAP Activate para la implementación de Software SAP.
Trabajo 1. - Módulo 2 – Sesión 2: Conectividad y preparación de Datos. Conexión a archivos externos y datos en Google Drive. Data Sets o Conjunto de Datos, importación de datos y control de calidad. Definición de indicadores y dimensiones. Transformaciones y editor de expresiones. Actualización de datos en un Data Set. Jerarquias y dimensiones enriquecidas geograficamente.
- Módulo 2 – Sesión 3: Modelo de datos clásico. Importación de datos al Modelo Clásico y control de calidad de los datos. Definición de dimensiones e indicadores. Dimensiones públicas y privadas. Transformaciones y creación de campos calculados. Actualizaciones de datos. Jerarquias y dimensiones enriquecidas geograficamente. Areas de trabajo: Infraestructura de datos, Cálculos y Actualización de Datos. Reestructuración del Modelo y migración al nuevo Modelo de Datos.
Trabajo 2. - Módulo 2 – Sesión 4: Nuevo Modelo de Datos, procedimiento manual. Control de calidad de los datos. Creación de campos calculados, transformaciones, actualizaciones de datos. Jerarquias y dimensiones enriquecidas geograficamente. Nuevas áreas de trabajo del nuevo Modelo de Datos: Infraestructura de datos, Cálculos y Actualización de Datos.
Trabajo 3. - Módulo 3 – Sesión 5: Creación de historias (Interactivas, áreas de diseño, cuadrícula, Smart Discovery). El explorador de datos. Incorporar nuevos Modelos de Datos a la historia. Análisis inteligente, gráficas, tablas, controles de entrada, filtros y formatos condicionales.
- Módulo 3 – Sesión 6: Campos y dimensiones calculadas en historias: Indicadores calculados, indicadores restringidos, indicadores basados en diferencia de fechas o periodos, indicadores basados en agregaciones, dimensiones calculadas. Vinculos de modelos de datos basados en dimensiones (left join, union, inner join). Combinación de datos. Menús contextuales de gráficos, tablas, mapas, dimensiones y celdas. Explicación de un Caso de uso: Empresa de reparación y venta de servicios de celulares y computadoras.
Trabajo 4: Presentación del primer avance del trabajo final. - Módulo 4 – Sesión 7: Descubrimiento inteligente (Smart Discovery). Configuración del modelo de análisis: destino, entidades, filtros. Resultados del proceso de Descubrimiento Inteligente: Resumen, factores de influencia, factores no esperados, simulación de escenarios.
Escenarios predictivos: Modelos de clasificación, regresión y series de tiempo. Modelo de Clasificación, indicadores de evaluación del modelo, indicadores de calidad, indicadores de confianza, factores de influencia, matriz de confusión, escenarios de simulación, curvas de rendimiento. Caso de uso: Predicción de cancelaciones de reservas de hotel.
Trabajo 5: Presentación del 2 avance del trabajo final. - Módulo 4 – Sesión 8: Modelos de Regresión, previsto vs real, predicción inteligente, curvas de validación mínimo, máximo, media y desviación estandard, estadística de destino, indicador de performance, raiz de error cuadrado medio RMSE. Caso de uso: Detección de primas de seguros médicos.
Modelos de series de tiempo, entidades, gráfico de previsión vs real, valores atípicos, desglose de serie cronológica, impacto de componentes y de ciclos, MAPE. Caso de uso: previsión de condiciones de tiempo climáticas en la ciudad de Nueva Delhi.
Presentación final del caso de uso del curso.
El curso de especialización esta conformado por diversos elementos integrados con el propósito de ofrecer la mejor preparación para el examen de certificación del estudiante. Estos elementos incluyen:
- Servidor real de SAP SAC con licencias originales para uso del estudiante.
- Empleo de la metodología SAP Activate de implementación de Software para el desarrollo del caso de uso. Las actividades de estudio se van aplicando a objetos de la plataforma que deben ser construidos y entregados semana a semana de acuerdo con la metodología SAP Activate.
- Manuales de usuario oficiales de SAP.
- Aulas virtuales de 4 estudiantes para enseñanza personalizada con materiales multimediales y videos de lecciones grabadas a disposición del estudiante.
- Docentes certificados.
Se desarrollarán 2 sesiones de videoconferencias temáticas de 3 hr., por semana, por cada módulo. El horario de las sesiones se coordinan con el estudiante al inicio del curso y preferiblemente serán en horarios nocturnos o los fines de semana. Los horarios para empresas se coordinarán en forma separada.
REQUISITOS
Para participar en el presente curso de investigación se requiere:
- Poseer conocimientos básicos en análisis de procesos, estadística y base de datos.
DURACIÓN DEL PROGRAMA
El curso de investigación tiene una duración mínima de 4 semanas de estudio, con un total de 24 horas académicas on-line(2 sesiones de 3 horas por semana).
Horarios:CERTIFICACIÓN
Al finalizar el curso de especialización al participante se le emitirá y enviará al correo electrónico su respectivo certificado digital emitido por: Limitless Power of Information LPI Italy y nuestros asociados.
La certificación de LPI no es una certificación validada por SAP, pero es una excelente base para preparar al estudiante para obtener el certificado: SAP Certified Application Associate – SAP Analytics Cloud(C_SAC_2221).
INVERSIÓN
El costo del curso es de 160 euros por persona. Los cursos para empresas deben contar con un mínimo de 4 participantes.
La inversión incluye derecho de inscripción, matrícula y certificación digital de la ONG LPI.
El pago deberá ser realizado vía paypal o tarjeta de crédito. Ver la sección inferior, o a solicitud del estudiante por transferencia bancaria o Western Union.
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