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Cursos de Data/Cursos de Bases de Datos/Curso Bases de Datos y Lenguajes Estructurados
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Curso de Bases de Datos y Lenguajes Estructurados

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Aula Virtual Personalizada
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Aprende a diseñar, administrar y optimizar bases de datos utilizando lenguajes estructurados como SQL. Descubre cómo aplicar buenas prácticas para mejorar el rendimiento y seguridad de tus datos.

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Formación en Bases de Datos y Lenguajes Estructurados bonificable para empresas

A quién va dirigido nuestro curso de Bases de Datos y Lenguajes Estructurados

Desarrolladores, analistas de datos y administradores de bases de datos que buscan profundizar en el manejo de datos estructurados y su optimización.

Objetivos de nuestro curso de Bases de Datos y Lenguajes Estructurados

  • Comprender los conceptos fundamentales de bases de datos relacionales y no relacionales.
  • Aprender los principios de normalización y diseño de bases de datos eficientes.
  • Desarrollar habilidades en lenguajes estructurados como SQL para manipulación de datos.
  • Conocer técnicas avanzadas de optimización de consultas.
  • Aplicar buenas prácticas en administración y seguridad de bases de datos.

Qué vas a aprender en nuestro curso de Bases de Datos y Lenguajes Estructurados

Aprende a diseñar, administrar y optimizar bases de datos utilizando lenguajes estructurados como SQL. Descubre cómo aplicar buenas prácticas para mejorar el rendimiento y seguridad de tus datos.

Requisitos de nuestro curso de Bases de Datos y Lenguajes Estructurados

  • Experiencia previa: Conocimientos básicos en sistemas operativos y estructuras de datos. Familiaridad con algún lenguaje de programación como Python o Java.
  • Hardware mínimo: Procesador Intel i5 o equivalente. RAM: 16 GB. Espacio libre en disco: 20 GB. Sistema operativo: Windows, macOS o Linux.
  • Software necesario: MySQL, PostgreSQL o SQL Server instalado. Herramientas de gestión como pgAdmin o MySQL Workbench. Visual Studio Code con extensión SQL.

Temario del curso de Bases de Datos y Lenguajes Estructurados

tema 1

Introducción a las Bases de Datos

  • Conceptos fundamentales de bases de datos.
  • Tipos de bases de datos: relacionales vs no relacionales.
  • Componentes de una base de datos.
  • Modelos de datos: jerárquico, relacional, orientado a objetos.
  • Definición y ejemplos de bases de datos populares.
  • Conceptos de ACID en bases de datos.
  • Diferencias entre bases de datos OLTP y OLAP.
  • Introducción a bases de datos en la nube.
  • Ventajas y desventajas de las bases de datos relacionales.
  • Práctica: instalación de una base de datos relacional.
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tema 2

Modelo Relacional de Datos

  • Definición del modelo relacional.
  • Entidades, atributos y relaciones.
  • Claves primarias y foráneas.
  • Integridad referencial en bases de datos.
  • Diagramas entidad-relación (DER).
  • Normalización: conceptos y objetivos.
  • Primeras formas normales (1FN, 2FN, 3FN).
  • Desnormalización y su aplicación.
  • Práctica: creación de un modelo relacional.
  • Mejores prácticas en el diseño relacional.
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tema 3

Introducción a SQL

  • Historia y evolución del lenguaje SQL.
  • Conceptos básicos de SQL: DDL, DML y DCL.
  • Sintaxis básica de SQL.
  • Creación de bases de datos y tablas.
  • Tipos de datos en SQL.
  • Inserción, actualización y eliminación de datos.
  • Selección de datos con SELECT.
  • Ordenamiento y filtrado de datos.
  • Práctica: consultas básicas en SQL.
  • Mejores prácticas en escritura de SQL.
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tema 4

Consultas SQL Avanzadas

  • Funciones de agregación: SUM, COUNT, AVG.
  • Uso de GROUP BY y HAVING.
  • Subconsultas en SQL.
  • Joins: INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN.
  • Operadores avanzados: UNION, INTERSECT, EXCEPT.
  • Consultas con funciones de ventana.
  • Análisis de rendimiento de consultas.
  • Práctica: optimización de consultas SQL.
  • Mejores prácticas en consultas complejas.
  • Manejo de errores y debugging en SQL.
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tema 5

Índices y Optimización de Consultas

  • Introducción a los índices en bases de datos.
  • Tipos de índices: clustered vs non-clustered.
  • Creación y eliminación de índices.
  • Estrategias de optimización de consultas.
  • Plan de ejecución de consultas SQL.
  • Estadísticas de bases de datos.
  • Herramientas de análisis de rendimiento.
  • Práctica: análisis de índices en bases de datos.
  • Impacto de los índices en la velocidad de consulta.
  • Mejores prácticas en la gestión de índices.
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tema 6

Administración de Bases de Datos

  • Principales tareas de un DBA (Administrador de Bases de Datos).
  • Copias de seguridad y recuperación de datos.
  • Gestión de permisos y seguridad en SQL.
  • Monitoreo del rendimiento de la base de datos.
  • Automatización de tareas administrativas.
  • Estrategias de mantenimiento preventivo.
  • Actualización y migración de bases de datos.
  • Práctica: configuración de seguridad básica.
  • Herramientas de administración populares.
  • Mejores prácticas en la administración de bases de datos.
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tema 7

Triggers y Procedimientos Almacenados

  • Introducción a los triggers en bases de datos.
  • Tipos de triggers: BEFORE y AFTER.
  • Creación y uso de triggers en SQL.
  • Introducción a los procedimientos almacenados.
  • Ventajas del uso de procedimientos almacenados.
  • Parámetros de entrada y salida en procedimientos.
  • Gestión de transacciones dentro de procedimientos.
  • Práctica: creación de triggers y procedimientos.
  • Mejores prácticas en el uso de triggers y procedimientos.
  • Seguridad y rendimiento en procedimientos almacenados.
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tema 8

Bases de Datos No Relacionales (NoSQL)

  • Diferencias entre bases de datos SQL y NoSQL.
  • Clasificación de bases de datos NoSQL.
  • Bases de datos de documentos: MongoDB.
  • Bases de datos clave-valor: Redis.
  • Bases de datos de grafos: Neo4j.
  • Casos de uso de NoSQL en proyectos reales.
  • Integración de bases de datos SQL y NoSQL.
  • Práctica: instalación y configuración de MongoDB.
  • Comparación de rendimiento entre SQL y NoSQL.
  • Mejores prácticas en la elección de bases de datos.
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tema 9

Seguridad en Bases de Datos

  • Principales amenazas a la seguridad de bases de datos.
  • Control de acceso basado en roles (RBAC).
  • Cifrado de datos en reposo y en tránsito.
  • Auditoría y logging de eventos en bases de datos.
  • Gestión de permisos y políticas de seguridad.
  • Configuración de firewalls y listas de acceso.
  • Práctica: implementación de políticas de seguridad.
  • Respaldo y recuperación ante desastres.
  • Herramientas para mejorar la seguridad de bases de datos.
  • Mejores prácticas en la seguridad de datos.
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tema 10

Integración de Bases de Datos con Aplicaciones

  • Introducción a la integración de bases de datos con aplicaciones web.
  • Conectores de bases de datos en diferentes lenguajes (Python, Java, PHP).
  • Configuración de conexiones seguras a bases de datos.
  • Uso de ORM (Object Relational Mapping).
  • Creación de APIs para acceso a bases de datos.
  • Optimización de la conexión con pooling de conexiones.
  • Práctica: conexión de una aplicación web con SQL.
  • Mejores prácticas en la integración de bases de datos.
  • Estrategias para escalabilidad de aplicaciones con bases de datos.
  • Depuración de problemas de conexión en aplicaciones.
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tema 11

Replicación y Alta Disponibilidad

  • Introducción a la replicación en bases de datos.
  • Tipos de replicación: sincrónica y asincrónica.
  • Configuración de replicación en MySQL y PostgreSQL.
  • Balanceo de carga con bases de datos replicadas.
  • Mecanismos de failover y recuperación automática.
  • Clustering y alta disponibilidad en bases de datos.
  • Monitoreo y mantenimiento de la replicación.
  • Práctica: implementación de replicación en entornos productivos.
  • Beneficios de la replicación para el rendimiento y redundancia.
  • Mejores prácticas en entornos de alta disponibilidad.
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tema 12

Gestión de Transacciones

  • Introducción a las transacciones en bases de datos.
  • Propiedades ACID y su importancia.
  • Implementación de transacciones en SQL.
  • Control de concurrencia y bloqueo de registros.
  • Transacciones distribuidas en entornos de bases de datos.
  • Rollback y commit: gestión de estados de transacciones.
  • Práctica: gestión de transacciones en SQL.
  • Errores comunes en transacciones y su solución.
  • Mejores prácticas en el uso de transacciones.
  • Estrategias de optimización de transacciones complejas.
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tema 13

Manejo de Datos No Estructurados

  • Introducción a datos no estructurados y semiestructurados.
  • Almacenamiento de JSON y XML en bases de datos relacionales.
  • Consultas avanzadas con datos JSON en SQL.
  • Indexación de datos no estructurados.
  • Integración de bases de datos NoSQL para datos no estructurados.
  • Práctica: almacenamiento y consulta de documentos JSON.
  • Diferencias entre esquemas rígidos y flexibles.
  • Modelado de datos no estructurados para aplicaciones web.
  • Rendimiento y escalabilidad con datos no estructurados.
  • Mejores prácticas para el uso de datos semiestructurados.
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tema 14

Optimización del Rendimiento de Consultas SQL

  • Identificación de cuellos de botella en consultas SQL.
  • Técnicas de tuning y optimización de consultas.
  • Uso de EXPLAIN PLAN para analizar consultas.
  • Optimización de joins y subconsultas.
  • Indexación efectiva para mejorar rendimiento.
  • Estrategias de particionamiento de tablas.
  • Configuración de parámetros de optimización en el motor de base de datos.
  • Práctica: análisis y optimización de consultas reales.
  • Consideraciones de rendimiento en entornos con grandes volúmenes de datos.
  • Mejores prácticas para el rendimiento óptimo de SQL.
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tema 15

Data Warehousing y Business Intelligence

  • Introducción a los almacenes de datos.
  • Diferencias entre OLTP y OLAP.
  • Arquitectura de un Data Warehouse.
  • Proceso ETL: extracción, transformación y carga de datos.
  • Modelado de datos multidimensional.
  • Herramientas de BI como Power BI y Tableau.
  • Práctica: creación de un Data Mart en SQL Server.
  • Uso de consultas avanzadas para análisis de negocio.
  • Optimización de reportes y dashboards.
  • Mejores prácticas en la implementación de soluciones de BI.
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tema 16

Monitorización y Mantenimiento de Bases de Datos

  • Introducción a la monitorización de bases de datos.
  • Herramientas de monitoreo disponibles (Prometheus, Zabbix).
  • Análisis del rendimiento del servidor de bases de datos.
  • Configuración de alertas y notificaciones.
  • Diagnóstico de problemas de rendimiento.
  • Práctica: implementación de herramientas de monitoreo.
  • Gestión de logs y auditoría de bases de datos.
  • Estrategias para realizar mantenimientos preventivos.
  • Mejores prácticas para garantizar un rendimiento óptimo.
  • Planificación de mantenimiento en entornos productivos.
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tema 17

Migración de Bases de Datos

  • Introducción a la migración de datos.
  • Métodos de migración: manual vs automatizada.
  • Herramientas para migración de bases de datos (MySQL Workbench, pgAdmin).
  • Consideraciones previas a la migración.
  • Práctica: migración de una base de datos de MySQL a PostgreSQL.
  • Resolución de problemas comunes en la migración.
  • Validación de integridad de datos después de la migración.
  • Planificación de migraciones en entornos empresariales.
  • Automatización de procesos de migración.
  • Mejores prácticas para minimizar riesgos en la migración.
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tema 18

Big Data y Bases de Datos Distribuidas

  • Introducción al Big Data y su impacto en la gestión de datos.
  • Diferencias entre bases de datos tradicionales y distribuidas.
  • Introducción a tecnologías como Apache Hadoop y Spark.
  • Bases de datos distribuidas: Cassandra, Google BigQuery.
  • Modelado de datos en entornos distribuidos.
  • Integración de datos de múltiples fuentes.
  • Práctica: análisis de datos con Google BigQuery.
  • Retos en la gestión de bases de datos a gran escala.
  • Optimización de rendimiento en bases de datos distribuidas.
  • Mejores prácticas para el manejo de Big Data.
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tema 19

Aplicación de Inteligencia Artificial en Bases de Datos

  • Introducción a la IA aplicada en bases de datos.
  • Machine Learning dentro de bases de datos relacionales.
  • Herramientas de IA disponibles en bases de datos modernas.
  • Integración de modelos predictivos con SQL.
  • Análisis de tendencias y predicciones a partir de datos históricos.
  • Automatización de decisiones basadas en datos.
  • Práctica: uso de IA para optimización de consultas.
  • Impacto de la IA en la gestión de bases de datos.
  • Mejores prácticas para la implementación de IA.
  • Evaluación de herramientas y estrategias futuras.
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tema 20

Proyecto Final: Implementación de una Base de Datos Completa

  • Definición del caso de estudio para el proyecto.
  • Modelado de la base de datos basada en requisitos reales.
  • Normalización y optimización del diseño.
  • Implementación de la base de datos en SQL.
  • Aplicación de índices y optimización de consultas.
  • Integración con aplicaciones web.
  • Seguridad y control de accesos.
  • Automatización de tareas con procedimientos almacenados.
  • Documentación completa del proyecto.
  • Presentación del proyecto y evaluación de desempeño.
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