Especialidades en Tecnología de Bases de Datos

ESPECIALIDADES EN TECNOLOGÍA DE BASES DE DATOS
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Administración de bases de datos
Inteligencia de negocios
“… the fastest growing and highest paid segments of the IT job market.”
“… los segmentos de más rápido crecimiento y mejor pagados del Mercado laboral en TI”
Bureau of Labor Statistics, Occupational Outlook
La Internet y la creciente digitalización de los negocios generan grandes volúmenes de datos, que hacen crítica la necesidad
de almacenar, administrar, extraer y analizar los datos eficiente y eficazmente. Actualmente, la demanda principal de las
organizaciones en cuanto a personal informático está ligada a perfiles como administrador de bases de datos, analista de
datos, administrador de datos, programador de data warehouses, analista de información para inteligencia de negocios,
arquitecto de inteligencia de negocios, administrador de seguridad, ingeniero de software e ingeniero de pruebas y calidad
del software, entre otros.
En Norteamérica, aún en tiempos de crisis, se espera que estas ocupaciones crezcan más de un 25% anual en el próximo
quinquenio.
Los Administradores de Bases Datos (DBAs) trabajan con software de sistemas administradores de bases de datos (DBMSs)
para organizar, almacenar y asegurar los datos. Deben identificar las necesidades de los usuarios y diseñar nuevas bases de
datos con buenas características. Además, los DBAs frecuentemente integran datos de plataformas heterogéneas o
sistemas viejos en los nuevos sistemas, o bien preparan las bases de datos para que puedan ser manipuladas desde la Web.
Los DBAs aseguran el rendimiento y resuelven problemas de los DBMSs, coordinando su trabajo con los desarrolladores de
software. Los DBAs administran a los usuarios de los sistemas de bases datos y trabajan con los ingenieros encargados de
las plataformas de redes, sistemas operativos y seguridad. Los DBAs velan por la calidad, la confidencialidad y la integridad
de los datos, administrando los respaldos y la seguridad de los datos. Asimismo, los DBAs contribuyen sustantivamente al
diseño de arquitecturas de sistemas y al mejoramiento de los modelos de datos empresariales.
La Inteligencia de Negocios (BI) es una disciplina nueva, que busca convertir los grandes volúmenes de datos de las
organizaciones en conocimiento útil y estratégico para tomar decisiones adecuadas y oportunas. Entre sus objetivos están
la generación de información estratégica-gerencial, así como su despliegue y difusión entre los usuarios. Los sistemas de
Inteligencia de Negocios aprovechan los datos almacenados en los sistemas de información transaccionales y las
herramientas informáticas permiten explorar, conocer y descubrir información de la empresa, produciéndole conocimiento
útil y una mejor comprensión de su contexto de negocios. Las aplicaciones de BI proveen vistas históricas, actuales o
predictivas sobre las operaciones del negocio. Las tecnologías comprenden data warehouses y data marts, bases de datos
multidimensionales, reporteo, visualización de datos, minería de datos, cuadros de mando integral, dashboards, sistemas
de administración de relaciones con clientes, análisis predictivo y administración del desempeño empresarial, entre otros.
Las especialidades avanzadas de Cenfotec ofrecen preparación especializada y una base sólida en la Tecnología de Bases
de Datos a profesionales informáticos o áreas afines, que buscan desarrollarse laboralmente como Administrador o
Desarrollador de Bases de Datos, Data Warehouses, Minería de Datos u otros sistemas avanzados de negocios.
Los cursos tienen una duración de 15 semanas cada uno y se ofrecerán en horario nocturno y de fin de semana.
Estas especialidades cuentan con el respaldo de las iniciativas académicas de Oracle y Microsoft, de las cuales Cenfotec
forma parte. El plan de estudios ha sido validado también con especialistas en Bases de datos de Hewlett-Packard e Intel.
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Especialidad en Administración de Bases de Datos
Especialidad en Inteligencia de Negocios
Descripción sucinta de los cursos
BD 101 Programación avanzada SQL
Aplicar el lenguaje SQL para implementar bases de datos de alto grado de complejidad. Se desarrollan varios laboratorios en
donde se aplican los conocimientos de SQL en lenguajes comercializados como SQL Server 2008 y Oracle 11g.
TEMARIO: SELECT. Ejecución, captura y modificación de datos. Transacciones, Bloqueo e Inter-bloqueos. Tablas. Índices.
Búsqueda de textos. Vistas. Funciones del SQL. Procesamiento condicional, control de flujos y cursores. Procedimientos
almacenados. Funciones definidas por el usuario. Disparadores. Integración CLR. XML, Jerarquías, y datos espaciales.
Manejo de errores y excepciones. Permisos y auditing. Opciones de configuración y vistas de SQL. Creación y configuración
de bases de datos. Mantenimiento de objetos de bases de datos. Imágenes de bases de datos. Fotos de la base de datos.
Enlaces de servidores y consultas distribuidas. Afinamientos del rendimiento de las consultas.
BD 102 Bases de datos relacionales-objeto
Estudia en profundidad la incorporación de los conceptos de objetos complejos, tipos de datos abstractos, y elementos de la
orientación a objetos que han sido adicionados al modelo relacional con el fin de desarrollar nuevos motores de bases de
datos y posibilitar aplicaciones de la tecnología a dominios más amplios.
TEMARIO: Limitaciones del modelo relacional. Introducción al desarrollo de bases de datos relacional-objeto. Hechos, tablas
y esquemas: el modelo de datos relacional-objeto. Laboratorio 1: Organización física de los datos. Consultas relacionalesobjeto. Laboratorio 2: El concepto de transacción y sus aplicaciones. Tipos de datos y extensibilidad de funciones.
Comportamiento de los objetos y funciones definidas por el usuario. Interfaces cliente-servidor para DBMS relacional-objeto.
Laboratorio 3: Recorrido sobre los DBMS relacionales–objeto más importantes. Diseño de bases de datos relacionalesobjeto. Desarrollo de bases de datos relacionales-objeto. Interfaces de tablas virtuales. Laboratorio 4: Creación de tipos de
datos de usuarios y rutinas definidas por el usuario.
BD 103 Administración de proyectos
Realizar todas las fases involucradas en el desarrollo de un proyecto, utilizando para ello un método de administración de
proyectos.
TEMARIO: Desarrollo de la administración de proyectos: Conceptos y definiciones. Estructuras organizacionales. La oficina
de proyectos. Organización de la oficina y el equipo de proyectos. Funciones para la administración. Manejo del tiempo y del
estrés. Conflictos. Tipos de proyectos. Las variables para el éxito. Trabajando con los ejecutivos. Planeamiento. EDT (WBS).
Técnicas de organización de redes. Gráficos de proyecto. Estimación de esfuerzo y costo. Presupuesto del proyecto. Control
de costos. Análisis de cambios en un ambiente de proyectos. Administración de los riesgos. Curvas de aprendizaje. Contratos
y adquisiciones. Administración de la calidad. Desarrollo moderno en la administración de proyectos. Cadena crítica en la
administración de proyectos.
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BD 201 Administración de bases de datos
Estudiar las diferentes técnicas para la buena administración de las bases de datos en la organización y preparar para
realizar las tareas más fundamentales de un DBA (Administrador de Bases de Datos).
TEMARIO: Funciones de un DBMS. Administración de transacciones. Administración del acceso y la seguridad Procesamiento
de consultas. Formulación e implementación de políticas. Administración del diccionario de datos. Diseño lógico de la base
de datos. Diseño físico de la base de datos. Afinamiento de la base de datos. Respaldo y recuperación. Replicación y flujos.
Soporte del DBMS. Bases de datos distribuidas. Sistemas cliente/servidor. Estudios de caso.
BD 202 Diseño y calidad de datos
El contar con datos sucios, inconsistentes, redundantes, faltantes, etc., es un problema crítico dentro de las organizaciones y
requiere ser atacado seriamente. Se estudia la calidad de los datos en los sistemas informáticos de la organización con
énfasis los de bases de datos, para habilitar el establecimiento de políticas de calidad de datos dentro de las organizaciones.
TEMARIO: Causas de los problemas de calidad de los datos. Programa de calidad de datos. Evaluación de la calidad de los
datos. Reglas para consolidar la calidad de los datos. Implementación de las reglas de calidad de datos. Reglas para el
afinamiento de la calidad de los datos. Catalogación de errores. Medición de la calificación de la calidad de los datos.
Calidad de datos en el repositorio de metadatos del data warehouse. Evaluaciones recurrentes de la calidad de los datos.
Mejora continua.
BD 203 Data warehouses
Los data warehouses se han convertido actualmente en la herramienta esencial para la toma de decisiones en las
organizaciones, pues traducen la memoria de la organización, permitiendo contar con información histórica sobre diferentes
eventos y datos resumen. Se estudian los data warehouses, los mercados de datos y las bases de datos multidimensionales,
para aplicarlos al diseño de aplicaciones informacionales sobre tales arquitecturas.
TEMARIO: Conceptos básicos. Arquitectura de un data warehouse. Extracción, transformación y carga de los datos. Área de
staging. Bases de datos multidimensionales. Mercados de datos. Diseño de data warehouses basado en la filosofía Inmon.
Diseño de data warehouses basado en la filosofía Kimball. Estudios de caso.
BD 301 Gobernanza de la información
Las organizaciones se enfrentan cada día más a una economía basada en una información que crece a gran velocidad, lo
que hace imprescindible contar con un mecanismo de gobernanza de la información. Se adquieren los conocimientos para
poder implantar la infraestructura necesaria: equipo, mejores prácticas, recursos humanos, etc., que permitan a la
organización administrar eficientemente su información.
TEMARIO: ¿Por qué es necesaria la seguridad de la información? Gobernanza de TI. Beneficios de una certificación tipo ISO.
Organización de la seguridad de la información. Políticas y alcances de la seguridad de la información. La evaluación de
riesgos y formulación de aplicabilidad. Partes externas. Administración de los bienes. Seguridad de los Recursos Humanos.
Seguridad ambiental y física. Seguridad de equipo. Comunicación y administración de operaciones. Control del acceso a las
aplicaciones. Adquisición de sistemas, desarrollo y mantenimiento. Manejo de incidentes de seguridad de la información y
monitoreo. Administración de la continuidad del negocio. Cumplimientos de normas y regulaciones (SOX, ISO 20000, ISO
17799, COSO, etc.).
BD 302 Afinamiento y rendimiento de bases de datos
Entre las tareas críticas de la operación y el mantenimiento de los sistemas informáticos organizacionales, se encuentran las
labores de afinamiento y monitoreo del rendimiento de las bases de datos que debe realizar el Administrador de la Base de
Datos (DBA). El estudiante enfrentará las situaciones críticas de uso, recuperación y acceso a las bases de datos y las
técnicas disponibles para resolver tales situaciones, de manera que pueda mantener en forma eficiente las bases de datos
empresariales.
TEMARIO: Los cinco principios básicos del afinamiento. Consideraciones sobre los sistemas operativos. Afinamiento de
cerrojos, del subsistema de recuperación. Afinamiento de los sistemas relacionales. Estructuras físicas de almacenamiento.
Comunicación con el entorno. Reparación de averías. Afinamiento de aplicaciones de e-commerce. Afinamiento de los data
warehouses. Valoración del rendimiento de la base de datos. Pasos en la administración del rendimiento. Análisis de los
cuellos de botella. Análisis de las cargas de trabajo. Análisis de las proporciones. Herramientas de monitoreo y medición.
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BD 303 Seguridad en bases de datos
La seguridad de la información es uno de los temas más críticos en las organizaciones actuales. Este curso permite entender
los diferentes mecanismos y protocolos necesarios para el mantenimiento y monitoreo de la seguridad e integridad de las
bases de datos, mediante el estudio de tecnologías, métodos y técnicas que ayudan en la seguridad, monitoreo y auditoría
en ambientes de bases de datos, dando consideración a las vulnerabilidades y los ataques posibles en los ambientes de
bases de datos.
TEMARIO: Estudio y análisis de métodos de protección de datos. Controles de acceso Imperativos y facultativos. Diseños
seguros de bases de datos. Controles de flujos de información. Auditoría de las bases de datos. Modelos de seguridad para
bases de datos relacionales y OO. Seguridad de bases de datos en ambientes distribuidos. Seguridad de bases de datos
estadísticas. Seguridad de aplicaciones con bases de datos. Aseguramiento de la disponibilidad en ambientes Web y de
aplicaciones.
BD 304 Bases de Datos multidimensionales
Estudiar los diferentes enfoques existentes en las bases de datos multidimensionales u OLAP (On Line Analytical Processing),
que actualmente son utilizadas para apoyar la toma de decisiones dentro de la organización. Diseñar y construir sus propias
bases de datos multidimensionales, utilizando al menos dos herramientas informáticas.
TEMARIO: Requerimientos funcionales de los sistemas OLAP. Limitaciones de las hojas electrónicas y SQL. Modelo Ndimensional. Desarrollo N-dimensional. Estructura interna de una dimensión. Hipercubos de espacios semánticos. Fórmulas
multidimensionales. Enlaces multidimensionales. Visualización analítica. Diseño físico de aplicaciones. Esquemas y enfoques
de implementación de modelos OLAP.
BD 305 Minería de datos 1
Introducción a las diferentes técnicas de la minería de datos utilizadas actualmente para la toma de decisiones
empresariales en los sistemas CRM (Customer Relationship Management), data warehouse y bases de datos
multidimensionales (OLAP), aplicando diversos algoritmos requeridos para la descripción y predicción de patrones,
agrupamientos y tendencias en diferentes aplicaciones de negocios.
TEMARIO: Los conceptos básicos y las técnicas que conforman el área de la minería de datos. La estrecha relación que existe
entre los data warehouses y la minería de datos. Pre-procesamiento (los mecanismos necesarios para preparar los datos
antes de ser analizados por la minería de datos). Lenguajes de minería de datos. Técnicas fundamentales en la minería de
datos: Clasificación y descripción; Reglas de asociación; Análisis de agrupamientos (clústeres); Minería de datos con objetos
complejos. Visualización de información. Herramientas comercializadas. Estudios de caso.
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Cenfotec® S.A.
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