Capacitacion: Curso de Modelamiento de Datos Chile

1. Objetivo General

El curso de Modelamiento de Datos tiene como objetivo principal que los alumnos comprendan los los elementos fundamentales del Modelamiento de Datos. De este modo, loa alumnos entenderán traducir requerimientos en un modelo conceptual. Luego, comprenderán la transformacion del model ER en Modelo Relacional. Finalmente, los alumnos aprenderán a generar los scripts para implementar una Base de Datos Relacional incluyendo elementos de Inteligencia de Negocios.

2. Objetivos Específicos

Entender la importancia del Modelamiento de Datos en el Marco Metodológico de la Ingeniería de Software.
Dominar el proceso de análisis de datos e información mediante Modelos Conceptuales.
Dotar de la capacidad de diseñar Modelos Lógicos y Físicos de una Base de Datos Relacional.
Conocer y dominar el álgebra relacional para interactuar con una Base de Datos.
Conocer elementos de Arquitectura para implementar Bases de Datos.
Conocer aspectos relacionados a inteligencia de negocios.

3. Contenidos del curso de modelamiento de datos (15 horas teóricas y 35 horas prácticas)

El curso de Modelamiento de datos se centra en las técnicas de modelamiento de datos conceptual orientada a sistemas OLTP. De esta forma se cubre el Modelo Relacional, Teoría de Normalización, Diseño de Bases de Datos y Mejores prácticas. Además, se presenta la Arquitectura de DBMS genérica y específica para el caso de Oracle y termina con una breve mirada al Diseño de Modelos Multidimensionales.

Módulo 1: Introducción a los sistemas de bases de datos

Desde los sistemas de archivos al SGBD.
Tipos de estructuras de bases de datos.
Tipos de modelos de bases de datos (conceptual, lógico, físico, modelos particulares).

Módulo 2: Modelamiento de Datos, El Modelo Entidad Relación (Modelo Conceptual)

Introducción al proceso de modelado.
Componentes de un modelo entidad relación.
Identificación de entidades, relaciones y atributos.
Los atributos de las entidades: tipos, características y dominio.
Relaciones: tipo, grado, rol y la razón de cardinalidad.
Especialización y generalización en los modelos.
Dominios, estándares corporativos.
Prácticas (usando Oracle Data Modeler u otras herramientas CASE que el cliente defina).
Módulo 3: Modelamiento de Datos El Modelo Relacional (Modelo Lógico BD)
Definición de Relación (tabla), atributo (columna), tupla, cardinalidad, grado.
Restricciones de Integridad fundamentales del modelo relacional (PK, UK, FK).
Dependencias funcionales.
Formas Normales.
Ejercicios prácticos Mapeo de Modelo ER a Modelo Relacional.

Módulo 4: Álgebra Relacional, Operadores relacionales

Introducción al Modelo Sailors, Reserves, Boats.
Operador Relacional Selección.
Operador Relacional Proyección.
Operador Relacional Producto Cartesiano.
Operador Relacional Unión.
Operador Relacional Sustracción.
Operador Relacional Join natural.
Propiedades de los operadores y su implementación en SQL.
Ejercicios de Algebra Relacional.

Módulo 5: Arquitectura Optimizador por Costo

Arquitectura de componentes de Motor RDBMS.
Arquitectura Optimizador (caso Oracle).
Planes de Ejecución, interpretación.
Elementos que influyen en el optimizador.
La función de costo del optimizador.
Métodos de acceso (Hash join, merge join, nested loops, full table scan).

Módulo 6: Diseño Físico

Consideraciones de diseño físico, qué indexar, qué no indexar.
Indices, qué son, cómo funcionan, tipos de índices.
Consideraciones de almacenamiento.
Cluster, IOT.
Pautas para indexar.
Ejercicios de diseño.

Módulo 7: Inteligencia de negocios

Introducción a la inteligencia de negocios.
Arquitectura de Data Warehouse, diferencias con Sistema OLTP.
Modelamiento Estrella, Desnormalizaciones, Jerarquías.
Modelo Copo de Nieve.
Ejemplos y ejercicio de modelo DW.

4. Metodología

En este curso taller se utilizará una metodología mixta: clases expositivas apoyadas en una presentación en power point para los contenidos de índole teórica. Además, se realizarán actividades prácticas de carácter individual, a fin de establecer y observar en los participantes, el nivel de entendimiento y de desarrollo de los temas expuestos.

5. Material didáctico y Herramientas

Los participantes reciben una carpeta de apuntes con los contenidos tratados, lo que les facilita seguir con los conceptos estudiados. Estos apuntes les sirve como referencia posterior. Además, se utilizan transparencias electrónicas y ejercicios que apoyan la exposición de los contenidos.

El curso se desarrolla utilizando la herramienta Oracle SQL Data Modeler, que es freeware y libre para ser utilizado por alumnos y profesionales. Por otro lado, se puede eventualmente, si el cliente lo solicita, utilizar otras herramientas disponibles en el mercado, tales como PowerDesigner, CA ERwin Data Modeler, Enterprise Architect. Todas estas últimas herramientas son de pago, y el cliente debe proveer las licencias.

6. Evaluación

El curso contempla evaluaciones, de acuerdo a talleres realizados y una prueba al final de la actividad. De esta forma, la nota mínima de aprobación será de un 4,0, en la escala de 1 a 7 (o estándar superior definido por cliente).

En este cierre de curso se aplicará una Evaluación de Satisfacción de los participantes, cuyo informe se hará llegar en conjunto con el Informe de Cierre elaborado por el relator, el cual contemplará aspectos de nivel dominio del tema, motivación de los alumnos, observaciones o sugerencias de mejora.

7. Certificación

Al finalizar el curso de Modelamiento de Datos, a cada participante se le hará entrega de un Diploma de Participación y un Certificado, el porcentaje de Asistencia y la Nota Final obtenida por cada uno de ellos.

Curso de Modelamiento de Datos

1. Objetivo General

2. Objetivos Específicos

3. Contenidos del curso de modelamiento de datos (15 horas teóricas y 35 horas prácticas)

4. Metodología

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