Titulación Profesional

Modalidad
Online
Duración
50 horas
Titulación
IOE

Descripción del Curso o Máster

Bonificable
Empresas
Diploma
Universitario
Temario
Multimedia

En este curso veremos lo que es el desarrollo de un producto software, por lo que  se describe brevemente lo que es el software, los diferentes tipos de software existente en la actualidad, los problemas para crear software y la crisis del software.

Qué es un software

Explicaremos diferentes perspectivas del concepto de software. Según IEEE Computer Society Press, un software es la suma total de los programas de cómputo, procedimientos, reglas de documentación y datos asociados que forman parte de las operaciones de un sistema de cómputo.

Desde el punto de vista de Pressman es un producto que diseñan y construyen los ingenieros de software. Esto abarca programas que se ejecutan dentro de una computadora de cualquier tamaño y arquitectura, documentos que comprenden formularios virtuales e impresos y datos que combinan números y texto y también incluyen representaciones de la información de audio, vídeo e imágenes.

Las características del software

En el programa vamos a destacar las siguientes características de un software:

  • Se desarrolla, no hay fabricación como normalmente se entiende.
  • Se puede deteriorar, pero no se rompe.
  • Necesita un mantenimiento dado a lo largo de su vida.
  • Se suele construir a medida.
  • Su creación está cambiando debido a la programación orientada a objetos.

El almacenamiento de datos en bases de datos

Actualmente, es importante reconocer la problemática del análisis de grandes volúmenes de datos y de los beneficios de su uso sistemático para la obtención de modelos y patrones predictivos o descriptivos.

En este curso conoceremos las fases del descubrimiento de conocimiento de bases de datos y la importancia de las mismas en el éxito del proceso (en especial las de limpieza y selección de datos).

Para cualquier Sistema de Información Avanzado (SIA) el poder procesar información de manera rápida se ha vuelto una necesidad muy importante.

Por este motivo, mostramos que se necesita la construcción de base de datos con características especiales que permitan mejorar los procesos.

En la gran mayoría de los casos, estos nuevos diseños no siguen diseños lógicos, por lo que la desnormalización de base de datos es muy común.

Muchas herramientas como hojas de cálculo y paquetes estadísticos permiten obtener información de soporte para la toma de decisiones, aunque desgraciadamente el volumen de información es muy pequeño.

Las bases de datos pueden ser clasificadas en distintos tipos, pero en general serán bases de datos transaccionales e históricas. Veremos que las bases de datos históricas no son modificadas, pero sirven para llevar un registro de todo lo ocurrido.

El análisis de bases de datos para el soporte en la toma de decisiones

Generalmente, la información que se quiere investigar sobre un cierto dominio de la organización se encuentra en bases de datos y otras fuentes muy diversas, tanto internas como externas. Muchas de estas fuentes son las que se utilizan para el trabajo diario (bases de datos operacionales).

Analizamos los diferentes cometidos para los que se usa la base de datos transaccional:

  • Se mantiene el trabajo transaccional diario de los sistemas de información originales, también conocido como OLTP, On-Line Transactional Processing.
  • Se hace análisis de los datos en tiempo real sobre la misma base de datos, conocido como OLAP, On-Line Analytical Processing).

Por otro lado, trataremos el nacimiento del Data Warehouses, es decir, almacenes o bodegas de datos. Los costes de almacenamiento masivo y conectividad se han reducido drásticamente en los últimos años, por lo que parece razonable recoger los datos (información histórica) en un sistema separado y específico.

Qué es la recuperación y acceso a la información

Otro aspecto fundamental que abordaremos es la recuperación de información, que es una parte de los análisis de los sistemas de información.

Se encarga de estudiar la búsqueda de información en cualquier documento digital. Cubre muchas disciplinas relacionadas entre sí, desde modelos matemáticos y lingüísticos hasta inteligencia artificial.

En los últimos años, la principal aplicación de la recuperación de información es analizar lo buenos que son los sistemas de recuperación de información en base a diversas medidas:

  • Precisión: mide el porcentaje de documentos que son relevantes del total de documentos recuperados.
  • Exhaustividad (Recall): mide el porcentaje de documentos relevantes recuperados del total de documentos relevantes.
  • Medida F: es una medida que calcula la media armónica de la precisión y la exhaustividad, que siempre serán inversas, es decir, cuanto más mejora una más empeora la otra.
  • Proposición de Fallo (Fall-Out): mide el porcentaje de documentos no relevantes que se han recuperado del conjunto de documentos no relevantes. Esta medida y la siguiente es menos utilizada que las anteriores.
  • Porcentaje de Fallo (Miss): mide el porcentaje de documentos relevantes no recuperados del total de documentos recuperados.

Qué son los sistemas de recuperación de la información

Los sistemas de recuperación de la información son los programas informáticos que permiten automatizar las distintas tareas que se integran en el proceso de recuperación de la información.

Por ejemplo, hay que diferenciar las bases de datos (colección organizada de datos e información almacenada) de los programas informáticos que permiten su explotación (sistemas de gestión de bases de datos –SGBD).

En este curso analizaremos las dos operaciones básicas que realizan los sistemas de recuperación de la información:

  • Representación o indización: del contenido semántico de los documentos y de las necesidades de información del usuario con el uso de palabras o términos del lenguaje natural. Las características de un documento se representan como un conjunto de términos de indización. Puede ser automática (ordenadores, lenguaje natural) o manual (intelectual), utilizando lenguajes controlados.
  • Búsqueda: proceso por el que el sistema examina las representaciones de los documentos y trata de equipararlas con las de la consulta, para determinar las que mejor satisfacen las necesidades de los usuarios, las más relevantes (las que presentan un mayor grado de semejanza).

Plan de Estudios

Tema 1. Paradigmas, proyectos y procesos del software.

  • Introducción.
  • Ingeniería del software.
  • Paradigmas de ciclos de vida de la ingeniería de software.
  • Gestión de proyectos informáticos.

 

Tema 2. De los datos a la información. Fundamentos del Data Warehousing.

  • Introducción a los almacenes de datos.
  • Arquitectura de un almacén de datos.
  • Herramientas Olap.
  • Rolap y Molap.
  • Carga y mantenimiento de un almacén de datos.
  • Diseño de un almacén de datos.

 

Tema 3. Data warehouse: herramientas de verificación y técnicas de descubrimiento de información.

  • Herramientas de verificación.
  • Introducción a minería de datos.
  • El proceso de KDD.
  • Tipología de técnicas de minería de datos.
  • Sistemas.
  • Visualización.
  • Minería de datos.

 

Tema 4. Acceso y recuperación de la información textual y gestión de documentos.

  • Qué es la recuperación y acceso a la información.
  • Problema del acceso de la información.
  • Minerías de texto y las empresas.
  • Herramientas análisis de datos.
  • Búsqueda de información.
  • Gestión documental.
  • Gestión de documentos.

Objetivos del Curso o Máster

  • Describir lo que es el desarrollo de un producto software.
  • Explicar el concepto de ingeniería del software, paradigmas de ciclos de vidas: ventajas y defectos.
  • Conocer el modelo entidad - relación.
  • Reconocer la problemática del análisis de grandes volúmenes de datos y de los beneficios de su uso sistemático para la obtención de modelos y patrones predictivos o descriptivos.
  • Conocer las fases del descubrimiento de conocimiento de bases de datos y la importancia de las mismas en el éxito del proceso (en especial las de limpieza y selección de datos).
  • Fundamentar teóricamente la enseñanza y aprendizaje abiertos y a distancia.
  • Conocer las bases del aprendizaje en los adultos así como las características diferenciales de las personas que aprenden a distancia.
  • Adquirir los conocimientos necesarios para la elección y gestión de una plataforma de e-learning y familiarizarse con los aspectos básicos de los estándares para e-learning.

@IOE Business School 2017

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