Especialización en Analítica Avanzada y Predictiva con SAP Analytics Cloud
PRÓXIMO BOOTCAMP: COMIENZO EL 15 DE MARZO
30horas / Sesiones online con el Profesor / Inicio en Marzo 2025
ORGANIZAN:
Conversación de Daniel Alguacil (Tecnoconferences.com) con Pedro Chávez (LPI)
TE LO EXPLICAMOS EN VIDEO
Hablamos con el profesor del curso para que nos explique él mismo en qué consiste y cuales son los resultados
CON GOOGLE CLASSROOM
Sesiones online en directo con el profesor
Cada semana se celebran 2/3 sesiones de 3 horas cada una. Los Lunes, Miércoles y los Viernes desde las 4 pm a 7 pm (Hora de Madrid)
Las sesiones online tienen lugar con Google Classroom
El Bootcamp se celebra durante 1 meses
Cada vez que tenemos 4 alumnos nuevos damos comienzo a un Bootcamp
Si te pierdes alguna sesión tendrás acceso a las grabaciones
aPodrás hacer tus consultas al profesor en el Aula Virtual de Google Classroom
Durante el tiempo que dura el Bootcamp cada alumno tiene Acceso a servidor real de SAP
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 (47trillones de USD) con las plataformas SAP. “Un profesional SAP es reconocido a nivel mundial, se encuentra en la cúspide de 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.
Nuestra formación combina una base teórica con casos prácticos y ejercicios basados en situaciones reales de las empresas. Además, todos los módulos se evalúan con tareas prácticas, no con exámenes, tratándose de un programa de configuración eminentemente práctica.
La preparación del Trabajo Final garantiza la puesta en práctica de todos los conceptos adquiridos a lo largo del curso, capacitando al alumno para asumir responsabilidades rápidamente.
El curso de especialización está 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 (24 horas x 7 días).
– Empleo de la metodología SAP Actívate de implementación de Software para el desarrollo del caso de uso. Las actividades de estudios e 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 horas 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.
Formación práctica y aplicada a un buen precio
¿Por qué debes apuntarte?
¿Para quién?
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.
■ Conocer en forma profunda la arquitectura de la plataforma SAPSAC.
■ Consolidar los conocimientos en los módulos de: Conectividad de Datos, Preparación y Modelamiento de Datos, Exploración deDatos, Historias (Dashboards), Analítica Aumentada, Aprendizajede Máquina, Analítica Predictiva, de modo que el estudiantepueda tener las bases para el dominio avanzado de la Plataformade SAP Analytics Cloud.
■ Desarrollar investigación aplicada sobre un caso de usoempleando el estándar SAP Activate (Metodología de SAP para laimplementación de Software) aplicado a un modelo empresarial,que podrá ser publicado por LPI con propósitos de difusión yestudio a otros interesados.
Objetivo
El Grupo LPI es una organización internacional que tiene como misión lainvestigación y difusión de la ciencia de la Analítica de Negocios(Business Analytics) y la formación de capital humano.Por más de 15 años, el propósito de la organización ha sido crearrecurso humano capaz de integrar las competencias en Analítica deNegocios a plenitud y en forma eficiente en la sociedad y en laseconomías.
¿Por qué estudiar con LPI?
Podrás acceder a las sesiones en directo y también a las grabaciones
Sesiones online y grabaciones
■ 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 funcionalidad es 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 trabajarán 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 empleará el Estándar de Implementación de Software SAP Activate.
Alcance
Asesoramiento continuo del profesor
Durante 30 horas el profesor estará presente en las sesiones de forma online. Luego responderá por email tus dudas y cuestiones.
Módulo 1
Conceptos
● Arquitectura e Interfaz central de SAP Analytics Cloud.
● Administrador de contenidos.
● Gestión de áreas de trabajo, equipos de trabajo
● Catálogos, directorios, perfiles de usuario.
● Metodología SAP Actívate para la implementación de Software SAP.
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.
● Jerarquías y dimensiones enriquecidas geográficamente.
Módulo 2
Modelamiento de datos
● Esquema estrella.
● 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. Jerarquías y dimensiones enriquecidas geográficamente.
● Áreas de trabajo: Infraestructura de datos, Cálculos yActualización de Datos. Reestructuración del Modelo y migraciónal nuevo Modelo de Datos.
Módulo 3
3 horas
3 horas
3 horas
Módulo 4
Modelamiento de datos II
● Nuevo Modelo de Datos, procedimiento manual.
● Control de calidad de los datos.
● Creación de campos calculados, transformaciones, actualizaciones de datos.
● Jerarquías y dimensiones enriquecidas geográficamente.
● Nuevas áreas de trabajo del nuevo Modelo de Datos: Infraestructura de datos, Cálculos y Actualización de Datos.
:
Data visualization
● 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.
● Campos y dimensiones calculadas en historias.
● Indicadores calculados, indicadores restringidos.
● indicadores basados en diferencia de fechas o periodos.
● Indicadores basados en agregaciones, dimensiones calculadas. Vínculos de modelos de datos basados en dimensiones (left join, unión, inner join).
● Combinación de datos.
● Menús contextuales de gráficos, tablas, mapas, dimensiones y celdas. Caso de uso: Empresa de reparación y venta de servicios de celulares y computadoras.
Módulo 5
6 horas
6 horas
Machine Learning
● 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:○ Modelo de regresión.○ Modelo de series de tiempo.○ Modelo de clasificación.
● 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.
Módulo 6
6 horas
Módulo 7
Machine Learning (parte II)
● Modelos de Regresión:○ Previsto vs real, predicción inteligente,○ Curvas de validación mínimo, máximo, media y desviación estándar,○ Estadística de destino, indicador de performance, raíz del 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.
3 horas
El profesor
Business Analytics Consultant en SAP BO
Experto en analítica de datos.
Cuento con estudios de Maestría en Administración de Negocios MBA (Universidad del Pacífico en Perú), estudios profesionales de Ingeniería de Sistemas (Universidad Nacional de Ingeniería en Perú) y de especialización en Business Intelligence y Planificación en México, España e Italia.
1.800€
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