Titulación Profesional

Modalidad
Online
Duración
50 horas
Titulación
IOE

Descripción del Curso o Máster

Bonificable
Empresas
Diploma
Universitario
Temario
Multimedia

Este curso de modelamiento de datos y diseño de base de datos trata de los distintos métodos de captura y almacenamiento de información a través de las distintas bases de datos que podemos encontrar: jerárquicas, en red, relacionales, etc.

Qué es una base de datos y qué ventajas tiene

En este curso se define una base de datos como un conjunto de datos actualizados sistemáticamente, organizados y pertenecientes a un mismo contexto, utilizados por los sistemas de información de una empresa o negocio en particular.

Además, vamos a enumerar una serie de ventajas del uso de una base de datos:

  • Redundancia.
  • Consistencia de datos.
  • Más información.
  • Compartición de datos.
  • Mantenimiento de estándares.
  • Mejora en la integridad de los datos.
  • Mejora en la seguridad.
  • Mejora en la accesibilidad a los datos.
  • Mejora en la productividad.
  • Mejora en el mantenimiento.
  • Aumento de la concurrencia.
  • Copias de seguridad y recuperación ante fallos.

Sistema de gestión de base de datos

En este programa también profundizamos en el sistema de gestión de datos o SGBD. Estos sistemas son aplicaciones informáticas que gestionan y que pueden manipular (almacenar, modificar, extraer, etc.) la información almacenada en las bases de datos. Es la capa software entre el usuario y la base de datos física.

El origen de estos sistemas se remonta a la década de los 60 (IMS de IBM, IDS de Bull, DMS de Univac, etc.), donde estos sistemas estaban totalmente centralizados y ligados a los sistemas operativos y al hardware: un ordenador central y una red de terminales sin inteligencia ni memoria.

En la década de los 80 aparecen los SGBD relacionales, que suponen un gran avance para facilitar la programación de aplicaciones con bases de datos y que consiguen independizar los sistemas informáticos de la parte física.

A finales de la década de los 80, los SGBD relacionales se estaban usando en la mayoría de las empresas. La necesidad de disponer de estos sistemas así como el incremento de dispositivos informáticos y de la realización de aplicaciones con bases de datos, han llevado a tener numerosas bases de datos en las empresas y varios SGBD de diferentes tipos y proveedores.

Se muestra como los SGBD actuales son capaces de trabajar con distintas bases de datos como si se tratara de una sola. A esto se le suele denominar base de datos distribuida. Esta situación nos permite interrelacionar diferentes aplicaciones con acceso a distintas bases de datos y tener una visión global de la empresa.

En la actualidad, los SGBD relacionales están en completa transformación para adaptarse al mercado actual de las nuevas tecnologías de la información y comunicación (NTIC): multimedia, la de orientación a objetos (OO) e Internet y la web.

Las dimensiones del Big Data

Por otro lado, también analizaremos que debido a la rápida evolución de las nuevas tecnologías, hoy en día se genera una enorme cantidad de datos en muchos ámbitos como medicina, economía, ingeniería, redes sociales, etc., que es necesario manejar de alguna manera.

Dentro del área de las nuevas tecnologías de la información y comunicación (NTIC), las tecnologías Big Data son las encargadas de la gestión y almacenamiento de estas grandes cantidades de información. Cuando se decide utilizar un sistema Big Data en una compañía primero hay que estudiar si el volumen de información es tan grande como para que realmente sea rentable utilizar un sistema de estas características.

Si este no fuera el caso, podría no merecer la pena implantar este tipo de sistemas ya que puede que el coste sea muy elevado y los beneficios mínimos o nulos, por lo que siempre es conveniente realizar un análisis previo.

Las tecnologías Big Data intentan dar solución cuando se tienen más datos de los que se pueden almacenar, transportar o procesar con las herramientas de las que se dispone. Estas tecnologías afectan a todos los ámbitos: capacidad de procesamiento, almacenamiento, comunicaciones, software, etc.

Como datos, se pueden indicar que hoy en día Facebook genera más de 500TB de datos diariamente o que Google procesa más de 20PB de datos al día. En Estados Unidos, según Forrester, más del 13% de bases de datos en producción de empresas supera los 15TB, aunque sólo un porcentaje muy pequeño de los datos es analizado.

Como consecuencia de toda esta cantidad de datos surgen varios desafíos u oportunidades que se deben abordar, lo que se llama las dimensiones del Big Data.

En definitiva, Big Data es la unión de estas características dando la posibilidad a las empresas de obtener valor, lo que supondría poder alcanzar grandes ventajas competitivas.

La organización de los datos en la base de datos MongoBD

En este curso también abordaremos  los conceptos sobre la organización de los datos en MongoDB y cómo arrancar el sistema para poder practicar con los ejemplos que se irán viendo a lo largo del programa.

También veremos que MongoDB es una base de datos de documentos que están representados mediante objetos BSON (JSON en formato binario).

Como analizaremos esta base de datos tienen estructura libre y están formados por pares clave-valor donde la clave es el nombre del atributo y el valor puede ser una cadena, un número, una fecha, una lista, etc.

El orden de las claves puede ser relevante y se pueden encontrar documentos anidados (cuando un objeto es incluido en el valor de una clave del documento). Por otro lado,  estudiaremos que los documentos con características similares se agrupan en colecciones y el conjunto de colecciones forma la base de datos.

En resumen, con esta formación vas a adquirir muchos conocimientos y habilidades en la materia. Por lo que, serás capaz de manejar un sistema Big Data con MongoDB. Para ello, se analiza el tratamiento de datos en MongoDB, conoceremos cuáles son los conceptos básicos de MongoDB: bases de datos, documentos, etc., además estudiaremos como llevar a cabo una inserción de datos y la agregación de estos.

Plan de Estudios

Tema 1. Métodos de captura y almacenamiento de informacion. Tipos de bases de datos.

  • Datos, información y conocimiento.
  • Tipos de bases de datos.
  • Sistema de gestión de base de datos.
  • Diseño de una base de datos.

 

Tema 2. Bases de datos relacionales y orientadas a objetos.

  • Modelo entidad – relación.
  • Modelo relacional.
  • Bases de datos relacionales y SQL.
  • Bases de datos orientadas a objetos.

 

Tema 3. Bases de datos en Big Data. NOSQL.

  • Las dimensiones del Big Data.
  • Descripción y tipos de bases de datos NOSQL.
  • Modelos de programación para Big Data.
  • Instalación de mongoDB.
  • Conceptos básicos en mongoDB.
  • Patrones de diseño en mongoDB.

 

Tema 4. Big Data con mongoDB. Tratamiento de datos en mongoDB.

  • Organización de los datos.
  • Tratamiento de los datos.
  • Agregación de datos.

 

Tema 5. Gestión de mongoDB. Arquitectura de una solución mongoDB.

  • Migración de base de datos.
  • Uso de índices.
  • Modelado de datos.
  • Replicación de los datos.
  • Distribución de los datos.
  • Seguridad.

Objetivos del Curso o Máster

  • Conocer los distintos tipos de bases de datos: jerárquicas, en red, relacionales, orientadas a objetivos, etc.
  • Analizar el Sistema de gestión de base de datos: arquitectura, objetivos y componentes.
  • Conocer el modelo entidad - relación: entidades, relaciones, atributos y pasos generales para su creación.
  • Analizar el modelo relacional.
  • Conocer las dimensiones del Big Data: las seis V, arquitectura, etc.
  • Analizar los modelos de programación para Big Data.
  • Conocer la organización de los datos: comandos básicos.
  • Analizar el tratamiento de los datos.

@IOE Business School 2017

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