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Bases de datos relacionales y modelado de datos

Tipo
CURSO DE ESPECIALIZACI覰
Duración estimada
75 horas
Recursos
  • Agenda
  • Guía del alumno
  • Temario
  • Videos profesor
  • Contenido interactivo
  • Foro
  • Ejercicios supuestos
  • Pruebas de evaluación
Compatibilidad móvil
TOTAL
Objetivos
  • Dominar los fundamentos conceptuales y las t閏nicas de las bases de datos relacionales.
Temario del contenido completo (incluido manual online)

UD1. Bases de datos relacionales.

    1.1. Concepto de base de datos relacional.
    1.2. Ejemplificaci髇.
    1.3. Concepto de modelos de datos. Funciones y sublenguajes (DDL y DML).
    1.4. Clasificaci髇 los diferentes tipos de modelos de datos de acuerdo al nivel abstracci髇.

UD2. An醠isis del Modelo relacional y de los elementos que lo integran.

    2.1. Concepto de Relaciones y sus propiedades.
    2.2. Concepto de Claves en el modelo relacional.
    2.3. Nociones de 醠gebra relacional.
    2.4. Nociones de C醠culo relacional de tuplas para poder resolver ejercicios pr醕ticos b醩icos.
    2.5. Nociones de C醠culo relacional de dominios.
    2.6. Teor韆 de la normalizaci髇 y sus objetivos.

UD3. Descripci髇 y aplicaci髇 del Modelo Entidad-Relaci髇 para el modelado de datos.

    3.1. Proceso de realizaci髇 de diagramas de entidad-relaci髇 y saberlo aplicar.
    3.2. Elementos de Entidad Atributo y Relaciones.
    3.3. Diagrama entidad relaci髇 entendidos como elementos para resolver las carencias de los diagramas Entidad-Relaci髇 simples.
    3.4. Elementos de Entidades fuertes y d閎iles Cardinalidad de las relaciones Atributos en relaciones Herencia y Agregaci髇.
    3.5. Desarrollo de diversos supuestos pr醕ticos de modelizaci髇 mediante diagramas de entidad relaci髇.

UD4. Modelo orientado a objeto.

    4.1. Contextualizaci髇 del modelo orientado a objeto dentro del modelado UML.
    4.2. Comparaci髇 del modelo de clases con el modelo-entidad relaci髇.
    4.3. Diagrama de objetos como caso especial del diagrama de clases.

UD5. Modelo distribuido y los enfoques para realizar el dise駉.

    5.1. Enumeraci髇 de las ventajas e inconvenientes respecto a otros modelos.
    5.2. Concepto de fragmentaci髇 y sus diferentes tipos.
    5.3. Vertical.
    5.4. Horizontal.
    5.5. Mixto.
    5.6. Enumeraci髇 de las reglas de correcci髇 de la fragmentaci髇.
    5.7. Enumeraci髇 de las reglas de distribuci髇 de datos.
    5.8. Descripci髇 de los esquemas de asignaci髇 y replicaci髇 de datos.

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