El presente curso de especialización es la base para la certificación: “SAP Certified Application Associate – SAP Analytics Cloud(C_SAC_2221)”
SAP es una empresa líder en el mercado de aplicaciones empresariales “End to End”, Bases de Datos, Sistemas Analíticos, Tecnologías Inteligentes, etc., que ha orientado toda su estratégia de desarrollo a la nube. 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 general la architectura de la plataforma SAP SAC.
- Preparar al estudiante al exámen de certificación: SAP Certified Application Associate – SAP Analytics Cloud(C_SAC_2221)
- Consolidar los conocimientos en los módulos de: Conectividad de Datos, Preparación y Modelamiento de Datos, BI, 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 un caso de uso de Análisis Predictivo aplicado a un modelo empresarial, que podra ser publicado por LPI con propósitos de difusión y estudio a otros interesados.
ALCANCE
- El curso 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..
DIRIGIDO A:
- El curso está dirigido a todos aquellos interesados en especializarse en el 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. 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 se brinda en la modalidad virtual y ofrece:
- Servidor real de SAP SAC con licencias originales para uso del estudiante.
- Aulas de 4 estudiantes para enseñanza personalizada.
- Videos de lecciones grabadas a disposición del estudiante.
- Soporte en linea de especialistas.
- Acceso a la DB del curso con materiales de estudio multimediales.
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.
La comunicación se realizará de manera virtual a través de los foros de consulta, chats, videoconferencia y correo electrónico del aula virtual. A través de estos medios el participante podrá manifestar sus dificultades, inquietudes y sugerencias respecto al desarrollo de la asignatura y reportar sus actividades.
REQUISITOS
Para participar en el presente diplomado de especialización se requiere:
- Poseer conocimientos básicos en análisis de procesos, estadística y base de datos.
DURACIÓN DEL PROGRAMA
El curso de especialización 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, el cual se acredita con un total de 24 horas académicas lectivas. En el diploma no se indica la modalidad virtual de estudio.
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 180 Euros, por estudiante (1 solo pago al inicio del curso). Los cursos para empresas deben contar con un mínimo de 4 participantes.
La inversión incluye derecho de inscripción, matrícula y certificación 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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