Formación Modelado de datos
Modelos de relación de entidad, normalización y más
Esta formación forma parte de nuestros cursos de Data Science
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Modelado de datos
El modelado de datos es el primer paso del diseño de una base de datos. Es un proceso de creación de un modelo de datos para el software en cuestión para almacenar datos en una base de datos. Mediante el uso de modelos de datos, las partes interesadas, como analistas de datos, expertos en BI e ingenieros de datos, pueden decir cómo se utilizan los datos al diseñar una base de datos o datos warehouses.
En esta capacitación, comenzaremos con el modelado de diagramas de entidad relacional y el modelado lógico y físico. Seguimos conociendo las operaciones del álgebra relacional, reglas de normalización de datos, entre otras funcionalidades. Por fin, comprendamos el lenguaje SQL, que se utiliza para manipular datos en una base de datos.
Comprendamos cómo se dividirá el contenido en los próximos pasos.
¿Por qué estudiar esta formación?
Guía de aprendizaje
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De básico a avanzado
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De quién aprenderás
Álvaro Hernando Camacho Diaz
Álvaro es un ingeniero de Machine Learning con formación en Ingeniería de Telecomunicaciones y una especialización en Data Analytics. Posee un MBA en Telecomunicaciones, Sistemas Informáticos e IoT, y actualmente está cursando un MBA en Ingeniería y Arquitectura de Nube. Actualmente, trabaja como Consultor Senior en Amaris Consulting y se enorgullece de su rol como Instructor de Ciencia de Datos en Alura Latam.
Paso a paso
1 Modelado de relación de entidad y modelado relacional
Comenzamos nuestros estudios con modelado de entidades relacionales. Conozcamos qué es un DBMS, entidades y relaciones. También aprenderemos a identificar un modelo lógico y un modelo de datos físicos. A continuación, desarrollaremos todo el proceso de modelado, desde el modelado de negocio hasta el final del proyecto, creando tablas, columnas y representaciones de cardinalidad en el modelo físico.
2 Normalización y Álgebra
Es hora de normalizar la base de datos. Aquí aprenderemos cómo trabajar con la normalización de datos para reducir la redundancia, ganar integridad y rendimiento de datos. Aún en la normalización, conozcamos la forma normal de Boyce-Codd, una regla para manejar algunos tipos de anomalías en la base de datos. A continuación, aprendamos las operaciones del álgebra relacional, tales como: selección, proyección, unión y diferencia. Todo esto poniéndolo en práctica a medida que estudiamos.
3 SQL y DBMS
Aquí trabajaremos con SQL, el lenguaje utilizado para interactuar con la base de datos estructurada. Entendamos la importancia del lenguaje SQL para implementar un modelo relacional. Luego instalaremos MySQL y los componentes necesarios para aprender a crear esquemas, tablas y relaciones. Además, aprenderemos cómo insertar datos en tablas, usar el comando
wherepara crear filtros en una consulta, cómo actualizar y eliminar datos usar SQL y familiarizarse con las funciones de agregación para incorporar métricas a las consultas.
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