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Presentación Temario Metodología Titulación
Presentación
El Máster en Gestión de Bases de Datos y Lenguajes Estructurados te ofrece la oportunidad de liderar en un sector en plena expansión, donde la demanda de expertos en bases de datos no deja de crecer. En un mundo impulsado por los datos, las habilidades en diseño, implementación y gestión de bases de datos son esenciales. Este máster te capacita para diseñar bases de datos relacionales y dominar lenguajes de consulta como SQL y MySQL. Aprenderás a manejar estructuras de datos complejas y a desarrollar algoritmos eficientes, preparándote para afrontar retos actuales y futuros en la gestión de datos. La modalidad online te permite acceder a una formación de calidad sin fronteras, adaptándose a tus necesidades y ritmo de aprendizaje. Este máster es tu puerta a un futuro lleno de oportunidades en un ámbito crucial para el desarrollo tecnológico y empresarial.
Para qué te prepara
Este máster te prepara para dominar el diseño y gestión de bases de datos relacionales, comprendiendo desde la creación y diseño hasta la manipulación y consulta de datos con SQL. Aprenderás a implementar estructuras de datos eficientes, acceder a bases de datos distribuidas y garantizar la seguridad de la información. Al finalizar, serás capaz de gestionar proyectos completos de bases de datos, optimizando su ciclo de vida y asegurando su integridad y disponibilidad.
Objetivos
  • '
  • Comprender los modelos conceptuales de bases de datos y su aplicación en sistemas avanzados.
  • Analizar y diseñar bases de datos relacionales eficientes para proyectos complejos.
  • Implementar lenguajes de consulta SQL para optimizar la manipulación de datos.
  • Desarrollar algoritmos eficientes para la gestión de estructuras de datos en entornos diversos.
  • Aplicar métodos de acceso a bases de datos para mejorar la recuperación y seguridad de la información.
  • Gestionar bases de datos distribuidas asegurando la integridad y disponibilidad de los datos.
  • Evaluar la seguridad de datos y establecer protocolos de salvaguarda en sistemas SQL.
A quién va dirigido
El Máster en Gestión de Bases de Datos y Lenguajes Estructurados está diseñado para profesionales y titulados del sector tecnológico que buscan profundizar en el diseño y gestión de bases de datos relacionales, lenguajes SQL y métodos avanzados de acceso a datos. Ideal para quienes desean adquirir competencias avanzadas en programación estructurada y seguridad de datos en entornos distribuidos.
Salidas Profesionales
'- Administrador de bases de datos: gestión y optimización de sistemas SQL y MySQL - Analista de datos: extracción y análisis de información para la toma de decisiones - Desarrollador de software: implementación de estructuras y algoritmos en lenguajes estructurados - Consultor en seguridad de datos: diseño de estrategias de protección y recuperación - Especialista en bases de datos distribuidas: implementación y mantenimiento de sistemas complejos
Metodología
Aprendizaje 100% online
Campus virtual
Equipo docente especializado
Centro del estudiante
Temario
  1. Evolución histórica de las bases de datos.
  2. Ventajas e inconvenientes de las bases de datos.
  3. Conceptos generales:
    1. - Concepto de bases de datos.
    2. - Objetivos de los sistemas de bases de datos:
      1. * Redundancia e inconsistencia de datos.
      2. * Dificultad para tener acceso a los datos.
      3. * Aislamiento de los datos.
      4. * Anomalías del acceso concurrente.
      5. * Problemas de seguridad.
      6. * Problemas de integridad.
    3. - Administración de los datos y administración de bases de datos.
    4. - Niveles de Arquitectura: interno, conceptual y externo.
    5. - Modelos de datos. Clasificación.
    6. - Independencia de los datos
    7. - Lenguaje de definición de datos
    8. - Lenguaje de manejo de bases de datos. Tipos.
    9. - El Sistema de Gestión de la Base de Datos (DBMS).Funciones.
    10. - El Administrador de la base de datos (DBA).Funciones.
    11. - Usuarios de las bases de datos
    12. - Estructura general de la base de datos. Componentes funcionales.
    13. - Arquitectura de sistemas de bases de datos.
  1. El modelo entidad-relación:
    1. - Entidades.
    2. - Interrelaciones: Cardinalidad, Rol y Grado.
    3. - Dominios y valores.
    4. - Atributos.
    5. - Propiedades identificatorias.
    6. - Diagramas entidad-relación. Simbología.
  2. El modelo entidad-relación extendido.
  3. Restricciones de integridad:
    1. - Restricciones inherentes.
    2. - Restricciones explícitas.
  1. Evolución del modelo relacional.
  2. Estructura del modelo relacional:
    1. - El concepto de relación. Propiedades de las relaciones.
    2. - Atributos y dominio de los atributos.
    3. - Tupla, grado y cardinalidad.
    4. - Relaciones y tablas.
  3. Claves en el modelo relacional:
    1. - Claves candidatas.
    2. - Claves primarias.
    3. - Claves alternativas
    4. - Claves ajenas.
  4. Restricciones de integridad:
    1. - Valor «Null» en el modelo.
    2. - Integridad de las entidades.
    3. - Integridad referencial.
  5. Teoría de la normalización:
    1. - El proceso de normalización. Tipos de dependencias funcionales.
    2. - Primera forma normal (1FN).
    3. - Segunda forma normal (2FN).
    4. - Tercera forma normal (3FN).
    5. - Otras formas normales (4FN, 5FN).
    6. - Desnormalización. Razones para la desnormalización.
  1. El ciclo de vida de una base de datos:
    1. - Estudio previo y plan de trabajo. Actividades.
    2. - Concepción de la BD y selección del equipo físico y lógicos:
      1. * Conceptos generales acerca del análisis de aplicaciones.
      2. * Concepción de la base de datos.
      3. * Selección del equipo físico y lógicos necesarios.
    3. - Diseño y carga:
      1. * Conceptos generales acerca del diseño de aplicaciones.
      2. * Diseño lógico.
      3. * Diseño físico.
      4. * Carga y optimización de la base de datos.
  2. Conceptos generales del control de calidad:
    1. - Control de calidad de las especificaciones funcionales.
    2. - Seguimiento de los requisitos de usuario.
  1. Enfoques de diseño:
    1. - Diseños incorrectos. Causas.
    2. - Enfoque de análisis. Ventajas y desventajas.
    3. - Enfoque de síntesis. Ventajas y desventajas.
  2. Metodologías de diseño:
    1. - Concepto.
    2. - Diseños conceptual, lógico y físico.
    3. - Entradas y salidas del proceso.
  3. Estudio del diseño lógico de una base de datos relacional.
  4. El Diccionario de Datos: concepto y estructura.
  5. Estudio del diseño de la BBDD y de los requisitos de usuario.
  1. Tipos de lenguajes relacionales.
  2. Operaciones en el modelo relacional.
  3. Álgebra relacional:
    1. - Clasificación de operadores.
    2. - Denominación de atributos.
    3. - Relaciones derivadas.
    4. - Operaciones primitivas: selección, proyección, producto cartesiano, unión y diferencia.
    5. - Otras operaciones: intersección, join, división, etc.
  4. Cálculo relacional:
    1. - Cálculo relacional orientado a dominios.
    2. - Cálculo relacional orientado a tuplas.
    3. - Transformación de consultas entre álgebra y cálculo relacional.
  5. Lenguajes comerciales: SQL (Structured Query Language), QBE (Query By Example):
    1. - Orígenes y evolución del SQL.
    2. - Características del SQL.
    3. - Sistemas de Gestión de bases de datos con soporte SQL.
  1. El lenguaje de definición de datos (DDL):
    1. - Tipos de datos del lenguaje.
    2. - Creación, modificación y borrado de tablas.
    3. - Creación, modificación y borrado de vistas.
    4. - Creación, modificación y borrado de índices.
    5. - Especificación de restricciones de integridad.
  2. El lenguaje de manipulación de datos (DML):
    1. - Construcción de consultas de selección: Agregación, Subconsultas, Unión, Intersección, Diferencia.
    2. - Construcción de consultas de inserción.
    3. - Construcción de consultas de modificación.
    4. - Construcción de consultas de borrado.
  3. Cláusulas del lenguaje para la agrupación y ordenación de las consultas.
  4. Capacidades aritméticas, lógicas y de comparación del lenguaje.
  5. Funciones agregadas del lenguaje.
  6. Tratamiento de valores nulos.
  7. Construcción de consultas anidadas.
  8. Unión, intersección y diferencia de consultas.
  9. Consultas de tablas cruzadas.
  10. Otras cláusulas del lenguaje.
  11. Extensiones del lenguaje:
    1. - Creación, manipulación y borrado de vistas.
    2. - Especificación de restricciones de integridad.
    3. - Instrucciones de autorización.
    4. - Control de las transacciones.
  12. El lenguaje de control de datos (DCL):
    1. - Transacciones.
    2. - Propiedades de las transacciones: atomicidad, consistencia, aislamiento y permanencia:
      1. * Estados de una transacción: activa, parcialmente comprometida, fallida, abortada y comprometida.
      2. * Consultas y almacenamiento de estructuras en XML.
      3. * Estructura del diccionario de datos.
    3. - Control de las transacciones.
    4. - Privilegios: autorizaciones y desautorizaciones.
  13. Procesamiento y optimización de consultas:
    1. - Procesamiento de una consulta.
  14. Tipos de optimización: basada en reglas, basada en costes, otros.
    1. - Herramientas de la BBDD para la optimización de consultas.
  1. El cliente del SGBD. Usuarios y privilegios.
  2. El lenguaje SQL.
  3. Objetos de la base de datos.
  4. Integridad y seguridad de los datos:
    1. - Redundancia.
    2. - Inconsistencia.
    3. - Integridad.
  5. Sentencias del lenguaje estructurado para operar sobre las bases de datos.
  6. APIs de acceso a bases de datos.
  7. Integración de los objetos de la base de datos en el lenguaje de programación estructurado.
  8. Conexiones para el acceso a datos:
    1. - Inicio y conexión con el servidor de la base de datos.
    2. - Establecimiento de una conexión.
    3. - Cierre de conexiones.
    4. - Reconexiones.
  9. Realización de consultas SQL desde un programa estructurado:
    1. - Selección de la base de datos.
    2. - Selección de datos.
    3. - Recuperación de datos.
    4. - Funciones para el procesamiento de los resultados.
  10. Creación y eliminación de bases de datos.
  11. Creación y eliminación de tablas.
  12. Manipulación de datos contenidos en una base de datos:
    1. - Inserción y eliminación de datos de una tabla.
    2. - Actualización de filas de una tabla.
  13. Objetos de Acceso a Datos (DAO):
    1. - Definición.
    2. - El modelo de objetos de DAO.
    3. - Utilización de Objetos de Acceso a Datos.
  14. Herramientas de acceso a datos proporcionadas por el entorno de programación.
  1. Conceptos básicos. Definición de algoritmo.
  2. Metodología para la solución de problemas:
    1. - Definición del problema.
    2. - Análisis de los datos.
    3. - Diseño de la solución.
    4. - Codificación.
    5. - Prueba y depuración.
    6. - Documentación.
    7. - Mantenimiento.
  3. Entidades primitivas para el diseño de instrucciones:
    1. - Datos: tipos y características. Reglas de ámbito.
    2. - Operadores y operandos. Tipos y características.
    3. - Expresiones: tipos y características.
  4. Programación estructurada. Métodos para la elaboración de algoritmos:
    1. - Top Down.
    2. - Bottom up.
    3. - Otros.
  5. Técnicas para la formulación de algoritmos:
    1. - Diagramas de flujo. Simbología.
    2. - Pseudocódigo.
    3. - Diagramas estructurados.
  6. Estructuras algorítmicas básicas:
    1. - Secuenciales.
    2. - Condicionales.
    3. - Iterativas.
  7. Arrays. Operaciones:
    1. - Vectores.
    2. - Tablas o matrices.
  8. Cadenas de caracteres. Definición, función, manipulación.
  9. Módulos:
    1. - Concepto y características.
    2. - Clasificación: funciones y procedimientos. Paso de parámetros.
    3. - Criterios de modularización.
  10. Confección de algoritmos básicos.
  1. Análisis de algoritmos.
  2. Manejo de memoria:
    1. - Memoria estática.
    2. - Memoria dinámica.
  3. Estructuras lineales estáticas y dinámicas:
    1. - Pilas.
    2. - Colas.
    3. - Listas enlazadas.
  4. Recursividad.
  5. Estructuras no lineales estáticas y dinámicas:
    1. - Concepto de árbol. Clasificación.
    2. - Operaciones básicas sobre árboles binarios.
  6. Algoritmos de ordenación.
  7. Métodos de búsqueda.
  8. Tipos abstractos de datos.
  1. El entorno de desarrollo de programación.
  2. Lenguaje estructurado:
    1. - Características.
    2. - Tipos de datos. Ámbito.
    3. - Estructuras de control.
    4. - Funciones.
    5. - Librerías.
    6. - Desarrollo de programas.
  3. Herramientas de depuración.
  4. La reutilización del software.
  5. Herramientas de control de versiones.
  1. Conceptos básicos:
    1. - La realidad: los objetos.
    2. - Las concepciones: la información.
    3. - Las representaciones: los datos.
  2. Características generales de un modelo.
  3. Modelo ER (entity-relationship):
    1. - Construcciones básicas.
    2. - Extensiones.
  4. Modelo UML.
  1. Concepto y origen de las BD y los SGBD.
  2. Evolución.
  3. Objetivos y servicios.
  4. Modelo lógico de BD:
    1. - Modelo jerárquico.
    2. - Modelo en red.
    3. - Modelo relacional.
    4. - Modelo relacional extendido.
    5. - Modelo orientado a objetos.
  1. Estructura de los datos.
  2. Operaciones del modelo.
  3. Reglas de integridad.
  4. Álgebra relacional.
  5. Transformación del modelo ER.
  6. Limitaciones.
  1. BD deductivas.
  2. BD temporales.
  3. BD geográficas.
  4. BD distribuidas.
  5. BD analíticas (OLAP).
  6. BD de columnas.
  7. BD documentales.
  8. BD XML.
  9. BD incrustadas (embedded).
  10. Nuevas tendencias.
  1. Formas de distribución.
  2. Arquitectura ANSI/X3/SPARC.
  3. Transacciones distribuidas.
  4. Mecanismos de distribución de datos.
  1. Etapas del diseño de bases de datos.
  2. Teoría de la normalización:
    1. - Primera forma normal.
    2. - Segunda forma normal.
    3. - Tercera forma normal.
    4. - Forma normal de Boyce-Codd.
    5. - Cuarta forma normal.
    6. - Quinta forma normal.
  3. Aplicación de la teoría de la normalización al diseño de BD relacionales.
  4. Desnormalización de BD.
  1. Implementación de los accesos por posición.
  2. Implementación de los accesos por valor.
    1. - Índices.
    2. - Árboles B+.
    3. - Dispersión.
    4. - Índices agrupados.
  3. Implementación de los accesos por diversos valores:
    1. - Implementación de los accesos directos.
    2. - Implementación de los accesos secuenciales y mixtos.
  1. Características generales.
  2. SQL.
  3. OQL.
  4. JPQL.
  5. XMLQL.
  6. Otros:
    1. - HTSQL.
    2. - LINQ.
  1. Sentencias de definición de datos.
  2. Sentencias de manipulación de datos.
  3. Sentencias de concesión y revocación de privilegios.
  4. Procedimientos almacenados.
  5. Disparadores.
  1. Ventajas e inconvenientes de las baes de datos
  2. Conceptos generales
  3. El modelo entidad-relación
  4. El modelo entidad-relación extendido
  5. Restricciones de integridad
  1. Estructura del modelo relacional
  2. Claves en el modelo relacional
  3. Restricciones de integridad
  4. Teoría de la normalización
  5. Diseño de una base de datos relacional
  6. Tipos de lenguajes relacionales
  1. Caracterísiticas de SQL
  2. Sistemas de Gestión de Bases de Datos con soporte SQL
  3. Sintaxis en SQL
  4. Especificación de restricciones de integridad
  1. Caracterísiticas de MySQL
  2. Tipos de datos
  3. Sisntaxis SQL para MySQL
  1. Posibles fallos en una base de datos
  2. Elementos de recuperación
  3. Tipos de soporte
  4. RAID
  5. Servidores remotos de salvaguarda de datos
  6. Diseño de un plan de salvaguarda y protocolo de recuperación de datos
  7. Tipos de salvaguardas de datos
  8. RTO (Recovery Time Objective) y RPO (Recovery Point Objective)
  9. Mecanismos de verificación de la integridad de las copias de seguridad
  1. Definición de SGBD distribuido. Principales ventajas y desventajas
  2. Características esperadas en un SGBD distribuido
  3. Clasificación de los SGBD distribuidos
  4. Enumeración y explicación de las reglas de DATE para SGBD distribuidos
  5. Replicación de la información en bases de datos distribuidas
  6. Procesamiento de consultas
  7. Descomposición de consultas y localización de datos
  1. Conceptos de seguridad de los datos: confidencialidad, integridad y disponibilidad
  2. Normativa legal vigente sobre datos
  3. Supuestos prácticos
  1. Herramientas para importar y exportar datos
  2. Clasificación de las herramientas
  3. Ejemplo de ejecución de una exportación e importación de datos
  4. Migración de datos entre diferentes SGBD
  5. Inconvenientes al traspasar datos entre distintos SGBD
Titulación
Doble Titulación: - Titulación de Máster en Gestión de Bases de Datos y Lenguajes Estructurados con 1500 horas expedida por EDUCA BUSINESS SCHOOL como Escuela de Negocios Acreditada para la Impartición de Formación Superior de Postgrado, con Validez Profesional a Nivel Internacional - Titulación Universitaria en Curso Superior Universitario en Creación y Gestión de Base de Datos SQL en la Infancia con 8 Créditos Universitarios ECTS con 125 horas
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