Las necesidades de administración de información en los últimos años han cambiado debido a las características de la información en entornos como las redes sociales, la web, la web semántica y los repositorios de imágenes y documentos. Estos entornos se caracterizan por tener datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. Los cambios de necesidades de manejo de la información ha motivado la generación de nuevas tecnologías y herramientas de análisis. Como resultado tenemos tecnologías, comúnmente llamadas post-relacionales (o No-SQL), que siguen una dirección diferente a la de los sistemas transaccionales tradicionales. Se han generado nuevos modelos de datos, de almacenamiento, de procesamiento, de indexación y de recuperación de la información. En este curso se estudiarán los modelos de datos subyacentes a estas nuevas tecnologías y las herramientas que los soportan. Además algunas técnicas de diseño e implementación de bodegas de datos y procesos de minería de datos.
Al finalizar el curso los participantes podrán:
- Modelar, por medio de los diferentes modelos estudiados, una base de datos a partir de una problemática o realidad particular.
- Formular consultas básicas para recuperar datos representados en los diferentes modelos estudiados, usando un sistema de base de datos que implemente dicho modelo
- Identificar ventajas, desventajas y áreas usuales de aplicación de los modelos estudiados
El curso es presencial. Los temas serán desarrollados durante las sesiones. Los estudiantes aplicarán los conocimientos por medio de talleres sobre modelado y formulación de consultas en los diferentes modelos. Para la formulación de las consultas se usarán sistemas de bases de datos que soporten el modelo correspondiente.
Sesiónes | Tema | Bibliografía |
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1 | Introducción | |
2 | Modelado y Consultas de Datos | [1] |
3 | - MER y Modelo Relacional | [1] |
4 | - SQL | |
5 | - Modelos de Datos Orientados a Objetos | |
6 | - Modelos Basados en Grafos | [3] |
7 | - RDF | [2] |
8-9 | - Otros Modelos de Datos Post-relacionales (key-value stores, column family db, document stores) | |
10 | Descubrimiento de Conocimiento | [4] |
11-12 | - Modelo Multidimensional | [4] |
13 | - Diseño de Bodegas de Datos | [4] |
14 | - Minería de Datos | [4] |
15 | - - El proceso de la minería de datos (CRISP-DM) |
Porcentaje | |
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Taller 1 | 20% |
Taller 2 | 20% |
Taller 3 | 20% |
Taller 4 | 20% |
Exposición | 20% |