This course will offer you an opportunity to learn the fundamental concepts and emerging technologies in database design and modeling and database systems. It presents a balanced theory-practice focus and covers entity relationship model and UML model, relational model, and relational databases.
By the end of this part 1 course on data analytics, you will have a foundational understanding of the theory and applications of database management to support data analytics, data mining, machine learning, and artificial intelligence.
- Conceptos Fundamentales de la Gestión de Bases de Datos
En este módulo, introduciremos los conceptos fundamentales de la gestión de bases de datos, revisaremos las aplicaciones de la tecnología de bases de datos y definiremos conceptos clave. También contrastaremos el enfoque basado en archivos para la gestión de datos con el enfoque de bases de datos. Finalmente, examinaremos los elementos de un sistema de bases de datos y las ventajas del diseño de bases de datos.
- Arquitectura y Categorización de los Sistemas de Gestión de Bases de Datos (SGBD)
En este módulo, echamos un vistazo rápido a lo que hay bajo el capó de un sistema de gestión de bases de datos. Examinaremos los componentes clave de la arquitectura del SGBD y cómo estos componentes trabajan juntos para el almacenamiento, procesamiento y gestión de datos. También revisamos cómo los SGBD pueden clasificarse en función de modelos de datos, grado de acceso simultáneo, arquitectura y uso.
- Modelado de Datos Conceptual, Parte 1
En este módulo, primero revisamos el proceso de diseño de bases de datos desde el diseño conceptual y lógico hasta el diseño físico de la base de datos y elaboramos sobre los requisitos de datos de un proceso de negocio. Luego introducimos el modelo de Entidad-Relación (ER) para el modelado de datos conceptual. Los bloques de construcción fundamentales del modelo ER incluyen tipos de entidad, tipos de atributo y tipos de relación. Discutimos detalles de tipo de atributo como dominios, tipos de atributos clave, atributos simples contra compuestos, atributos de valor único contra de valores múltiples, y tipos de atributos derivados. Para los tipos de relación, también examinamos el grado y roles, cardinalidades, tipos de entidades débiles y tipos de relaciones ternarias. Se incluyen varios ejemplos para aclaración.
- Modelado de Datos Conceptual, Parte 2
En este módulo, aprenderemos tres conceptos adicionales de modelado de datos semánticos: especialización/generalización, categorización y agregación. Estos conceptos mejoran y extienden el modelo ER discutido en el módulo anterior. Introduciremos un modelo conceptual alternativo: el diagrama de clases del Lenguaje Unificado de Modelado (UML). El UML es un lenguaje de modelado que ayuda en la especificación, visualización, construcción y documentación de artefactos de un sistema de software. El UML puede ofrecer diagramas de casos de uso, diagramas de secuencia, diagramas de paquetes, diagramas de despliegue, etc. Aquí utilizamos el UML para el modelado de datos conceptual.
- Aspectos Organizativos de la Gestión de Datos
En este módulo, nos centramos en algunos aspectos organizativos de la gestión de datos, incluyendo el catálogo del SGBD, los roles de los metadatos y el modelado de metadatos. También discutimos la calidad de los datos, la gobernanza de datos y diferentes roles en la gestión de datos. Al final de este módulo, entenderás la gestión adecuada de datos y las definiciones correspondientes de datos. La gestión de datos implica una gestión adecuada de datos y las definiciones correspondientes de metadatos. El objetivo de la gestión de datos es asegurar que los (meta-)datos sean de buena calidad, y por lo tanto un recurso clave, para tareas de análisis de datos y toma de decisiones gerenciales efectiva y eficiente.
- Modelo Relacional
Como se discutió en los módulos anteriores, diseñar una base de datos lleva múltiples pasos. Una vez que el modelo de datos conceptual está finalizado, el siguiente paso es mapear el modelo de datos conceptual a un modelo de datos lógico por el diseñador de la base de datos durante el paso de diseño lógico. Nota que, a diferencia del modelo de datos conceptual, el modelo de datos lógico está asociado con el modelo de datos utilizado por el entorno de implementación del SGBD. En otras palabras, un modelo de datos lógico está destinado a un tipo específico de SGBD. Dado que los diez principales SGBD en uso son usualmente dominados por SGBD relacionales como Oracle, MySQL (de código abierto), Microsoft SQL Server, etc., nos centraremos en el modelo relacional que puede ser utilizado como un modelo de datos lógico para SGBD relacionales.
- Normalización del Modelo Relacional e Mapeo del Modelo EER al Modelo Relacional
Este módulo primero presenta una visión general de las anomalías de inserción, eliminación y actualización en un modelo relacional no normalizado y discute las directrices informales de normalización. Se definen y examinan dos conceptos clave utilizados en las formas normales: dependencia funcional y tipo de atributo principal junto con varios casos especiales de dependencia funcional, incluidos dependencias completas contra parciales, transitivas, triviales y multivaluadas. El proceso y los procedimientos formales para la normalización de un modelo relacional se discuten en detalle a través de la primera forma normal (1 NF), la segunda forma normal (2 NF), la tercera forma normal (3 NF), la forma normal de Boyce-Codd (BCNF) y la cuarta forma normal (4 NF).
