Auditoría interna

Todo comprobante de pago debe ser registrado en la plataforma Help Desk

Moneda Nacional

Tasa de cambio del día B.C.V.

Beneficiario: Universidad Metropolitana. RIF J-000654778

Transferencia a Banco Mercantil

• Cuenta receptora: 0105 0077 0910 7723 5054
• Beneficiario: Universidad Metropolitana.
• RIF: J-000654778.

Caja Unimet

Solo pagos con Visa, Master Card y Tarjeta de débito de cualquier banco.

Zelle

Correo: pagoszelleunimet@gmail.com

Transferencias a Amerant Bank

Comisión por transferencia: agregar al pago $12 cuando el banco emisor es distinto a Amerant Bank. En cada transferencia, debe sumar al monto a cancelar el equivalente del 3% por IGTF.

Amerant Bank (USA)

• Beneficiario: Universidad Metropolitana
• Cuenta receptora: 1000905706
• Dirección: 220 Alhambra Circle, Coral Gables, Florida 33134, USA
• Código ABA: 067010509
• Código Swift: MNBMUS33

Planilla de preinscripción (botón «Postularme«). En caso de ser postulado por una empresa, enviar carta de compromiso u orden de servicio a cendeco@unimet.edu.ve

Fundamentos de desarrollo y gestión de bases de datos (Database Management System):

• Base de datos. Fundamentos conceptuales. Consultas, modelado y normalización de datos. Lenguaje de base de datos integrado dentro de un lenguaje de programación host.
• Introducción a SQL (Structured Query Language). Creación de tablas (relaciones de tipo 1-M, primary keys y foreign keys, sujeto a restricciones).
• Integración de entidades y referencial. Sentencias SELECT avanzadas. Unión y manipulación y recuperación de datos. l Consultas comunes en inteligencia de negocios (GROUP BY, HAVING). Cálculos analíticos (rankings y distribuciones acumulativas).
• Operador UNION en consultas de inteligencia empresarial. Modificación de entidades, inserción, actualización y eliminación de filas. Errores de sintaxis, semántica y de redundancia. Notación ERD (Entity Relationship Diagram). Identificación de dependencias. Relaciones M-N con atributos, relaciones M-way y relaciones jerárquicas. Errores de consistencia en las relaciones de dependencia.
• Notación Crow´s Foot. ER Assistant y Visual Paradigm. Diagramas de relaciones entre entidades.
• Transformación de modelado de datos y verificación de coherencia. Resolución de errores de diagramación.
• Reglas de conversión, dependencias funcionales, Boyce Codd (BCNF) forma normal.
• Normalización y problemas de conversión y normalización.
• Almacenaje de datos (Data warehouse), conceptos, diseño e integración de datos: diferencias entre bases de datos operacionales (Online Transactions Processing Databases) y los almacenes de información (Data Warehouses) basados en sistemas OLAP (Online-Analytical Processing). Arquitectura de datos (Top-Down y Bootom-Up).
• Ciclo de maduración de los sistemas de información y efectos de aprendizaje.
• Cubos OLAP para el procesamiento analítico de bases de datos relacionales multidimensionales

Almacenaje de datos – Data warehouse-, conceptos, diseño e integración de datos.

• Cubos OLAP (Slice, Dice, Drill-down, Roll-up, Pivot). Lenguajes y herramientas (Microsoft MDX, Servicios SQL y tablas dinámicas de Excel, Hyperion, IBM, SAP, JPIVOT, PIVOT4J, Pentaho). Bases de datos multidimensionales. SQL vs. MDX. Granularidad, cardinalidad y agregación en tablas de hechos.
• Modelado de bases de datos. Calidad de las fuentes utilizadas en la integración de bases de datos. Técnicas de limpieza de bases de datos relacionales. Record linkage.
• Arquitectura ETL y ELT. Diferencias
• Entorno de desarrollo integrado (IDE) para la integración y transformación de bases de datos.
• Bases de datos relacionales para almacenaje de datos: Operadores de subtotales de SQL. Modelo de procesamiento para funciones analíticas. Elementos de sintaxis básicos para funciones analíticas de SQL. Funciones analíticas ampliadas para comparaciones de ventanas y clasificación cuantitativa.
• Definición y procesamiento de vistas materializadas.
• Práctica y principios de reescritura de consultas.
• Herramientas de diseño y de integración de datos SQL.
• Conceptos y procesos de gobernanza de datos.

Inteligencia de negocios (BI), conceptos, herramientas y aplicaciones:

• Decisiones. Tipos de decisiones. Proceso. Estrategia y enfoques comunes
• Arquitectura de BI y su relación con los sistemas DSS. Componentes básicos, estructura y tipos de informes comerciales.
• Sistemas OLAP y sus aplicaciones. Diferencias entre sistemas OLAP y OLTP.
• Power BI para el análisis y visualización de datos. Representación de diferentes tipos de datos. Gráficos básicos y compuestos.
• Mejores prácticas para el diseño de visualizaciones de datos.
• Características comunes de un tablero. Tipos de tableros y atributos de lista de métricas. Pautas para el diseño de tableros y errores comunes de diseño.
• Herramientas de BI para la gestión del rendimiento empresarial. Business Process Management (Orange, KNime, XLMiner). Componentes principales del BPM. Fases del ciclo del BPM y su implementación.
• Sistemas de medición del desempeño y definición de indicadores clave (KPI).
• Perspectivas del Balanced Scorecard (BSC). Diferencias con la metodología Six Sigma.
• Analítica visual de negocios en BI. Capacidades de visualización y búsqueda de información.
• Introducción a las métricas de entrenamiento para la creación de diferentes modelos predictivos.
• Modelos predictivos con software especializado (Orange, KNIME, otros).

Software

• PostgreSQL (recomendado): Versión 12.3 para macOS X y Windows 86-64 y 11.8 para Linux 86-64 y Linux 86-32. Requiere estar registrado en Oracle para acceder a su servidor.
• MySQL: Pertenece a Oracle. Versión libre con limitaciones. Versiones para Windows, macOS y Linux.
• ER Assistant 2.10: únicamente para sistema operativo Windows.
• Visual Paradigm Community Edition 16.3
• Web Pivot Table Online: No requiere instalación.
• Pentaho Data Integration: Soporta macOS X, Windows 86-64 y Linux 86-64.
• Orange Software: paquete ligero, sencillo de instalar en Windows 64 bits.
• KNIME Software: paquete ligero, sencillo de instalar en Windows 64 bits.
• SQL Server y herramientas de Microsoft Suite.
• Power BI, Power Query, Power Pivot de Microsoft Suite.