Cursos homologados para oposiciones

Master Experto en Base de Datos + Prácticas en Gestión de Bases de Datos + Titulación Universitaria
Euroinnova Business School
Modalidad
100% Online
Duración
1500 H
Créditos ETCS
5 ECTS
1695€ 1356€
Euroinnova Business School
Modalidad 100% Online
Créditos ETCS 5 ECTS
Duración 1500 H
Fracciona tus pagos cómodamente
Cuota:
1356€/mes
200 €/primer mes
Resto de plazos: 1156 €/mes
Presentación

En la actualidad, en el mundo de la informática y las comunicaciones, en la administración de bases de datos, es muy importante conocer los diferentes procesos por cual se realizan. Por ello realizando este Master Experto en Base de Datos podrá adquirir los conocimientos necesarios para gestionar bases de datos de manera profesional. Trataremos este tema desde puntos de vista de lenguaje como son el SQL corresponde a la expresión inglesa Structured Query Language y el MySQL el cual tiene un servidor rápido seguro y fácil, lo cual lo convierte en esencial para desempeñar gestiones de bases de datos.

Información

Para qué te prepara

El Master Experto en Base de Datos te prepara para hacerte cargo rápidamente de una base de datos relacional y ser capaz de crear tablas, de consultarlas, de modificarlas, de insertar y suprimir registros. Además podrás adquirir las técnicas para especializarse en el servidor de base de datos MySQL, de manera eficaz no solo en lo referente al servidor MySQL sino también en los conceptos de los modelos de datos relacionales, la arquitectura cliente-servidor, los sistemas de gestión de bases de datos, y los SGBD.

Objetivos

Este Máster Experto en Big Data tiene los siguientes objetivos:

  • Realizar y modificar el diseño físico de las bases de datos a partir del diseño lógico previo, ajustándolo a los requerimientos de explotación de la base de datos.
  • Implantar la política de control de acceso en los gestores de bases de datos siguiendo las normas de seguridad de la organización y la legislación vigente.
  • Planificar y realizar copias de seguridad, así como la recuperación de datos en caso necesario, siempre supeditado a las normas de seguridad de la organización.
  • Habilitar el acceso a las Bases de Datos de acuerdo a criterios de confidencialidad, integridad y disponibilidad.
  • Conocer un Sistema Gestor de Bases de Datos Relacionales (SGBDR) para almacenar y manipular datos.
  • Administrar, mantener y diseñar bases de datos con MYSQL.
  • Aprender a manejar bases de datos con el lenguaje de consultas SQL.
¿A quién va dirigido?

El Máster Experto en Base de Datos está dirigido a todas aquellas personas que desarrollan su actividad profesional en la administración de bases de datos, y en general, cualquier persona que desee ampliar y/o actualizar sus conocimientos en la gestión de bases de datos. Además es interesante para informáticos que deseen trabajar con un Sistema Gestor de Bases de Datos Relacionales (SGBDR).

Salidas Laborales

Los conocimientos adquiridos en el Máster Experto en Big Data te capacitan para gestionar bases de datos a nivel profesional. Así, podrás trabajar en ámbitos como:

  • Informática
  • Programación
  • Desarrollo
  • Artes gráficas e Internet, entre otros.

Metodología

La metodología de Red Educa

La renovada metodología de Red Educa se basa en dos pilares: la innovación y la didáctica. Tenemos a nuestra disposición la plataforma más moderna para que el alumno disfrute de su proceso de aprendizaje con los recursos multimedia que reclama el sistema educativo actual. Mediante vídeos de apoyo o todo un extenso material audiovisual para recorrer de la mano de Red Educa el camino a la digitalización en las aulas y profundizar en las metodologías más vanguardistas.

Nuestra metodología nos hace ser pioneros en formación e-learning y nos permite contribuir con la formación continua del profesorado con el contenido más actual. Es por ello, que nuestros cursos constan de materiales monográficos donde, la didáctica y el contenido práctico, serán las notas predominantes.

Garantizamos un seguimiento y un trato personalizado de los alumnos con los docentes a lo largo del curso con un trato cercano y accesible. El docente permanecerá al lado del alumno en todo momento, motivando su avance y facilitando su aprendizaje. Además, tendrán plena disponibilidad para revolver todas sus consultas o dudas mediante correo electrónico o en los horarios de tutorías telefónicas, lo que permite un contacto directo y constante con el alumno, enriquecedor para ambos.

Contenidos multimedia de calidad

Contenidos multimedia de calidad

Metodologías innovadoras e-learning

Metodologías innovadoras e-learning

Seguimiento docente personalizado

Seguimiento docente personalizado

Contenido didáctico práctico

Contenido didáctico práctico

Contenidos 100% actualizados

Contenidos 100% actualizados

Campus virtual intuitivo

Campus virtual intuitivo

El curso finalizará con éxito tras la lectura amena del manual teórico, así como, del cumplimiento de los requisitos que establezca nuestra plataforma online que serán:

  • LupaCompletar el 75% de las lecciones, para lo cual deberás acceder a todas las lecciones en el campus virtual.
  • AutoevaluaciónRealizar las autoevaluaciones de cada tema y tener una nota media de 50/100
  • Examen finalRealizar el examen final y obtener una nota mínima de 50/100

Temario

Temario del curso
  1. Concepto de base de datos relacional.
  2. Ejemplificación.
  3. Concepto de modelos de datos. Funciones y sublenguajes (DDL y DML).
  4. Clasificación los diferentes tipos de modelos de datos de acuerdo al nivel abstracción
  5. Enumeración de las reglas de Codd para un sistema relacional.
  1. Concepto de Relaciones y sus propiedades.
  2. Concepto de Claves en el modelo relacional.
  3. Nociones de álgebra relacional.
  4. Nociones de Cálculo relacional de tuplas para poder resolver ejercicios prácticos básicos.
  5. Nociones de Calculo relacional de dominios.
  6. Teoría de la normalización y sus objetivos
  1. Proceso de realización de diagramas de entidad-relación y saberlo aplicar.
  2. Elementos
  3. Diagrama entidad relación entendidos como elementos para resolver las carencias de los diagramas Entidad-Relación simples.
  4. Elementos
  5. Desarrollo de diversos supuestos prácticos de modelización mediante diagramas de entidad relación.
  1. Contextualización del modelo orientado a objeto dentro del modelado UML.
  2. Comparación del modelo de clases con el modelo-entidad relación.
  3. Diagrama de objetos como caso especial del diagrama de clases.
  1. Enumeración de las ventajas e inconvenientes respecto a otros modelos.
  2. Concepto de fragmentación y sus diferentes tipos
  3. Enumeración de las reglas de corrección de la fragmentación.
  4. Enumeración de las reglas de distribución de datos.
  5. Descripción de los esquemas de asignación y replicación de datos.
  1. Relación de estos elementos con tablas, vistas e índices.
  2. Consecuencias practicas de seleccionar los diferentes objetos de almacenamientos.
  3. Diferentes métodos de fragmentación de la información en especial para bases de datos distribuidas.
  1. Conceptos básicos, nociones y estándares.
  2. Lenguaje de definición de datos (DDL SQL) y aplicación en SGBD actuales.
  3. Discriminación de los elementos existentes en el estándar SQL-92 de otros elementos existentes en bases de datos comerciales.
  4. Sentencias de creación: CREATE
  5. Nociones sobre el almacenamiento de objetos en las bases de datos relacionales.
  6. Nociones sobre almacenamiento y recuperación de XML en las bases de datos relacionales
  1. Conceptos fundamentales.
  2. Identificación de los problemas de la concurrencia.
  3. Actualizaciones perdidas.
  4. Lecturas no repetibles.
  5. Lecturas ficticias.
  6. Nociones sobre Control de la concurrencia
  7. Conocimiento de las propiedades fundamentales de las transacciones.
  8. ACID
  9. Análisis de los niveles de aislamiento
  10. Serializable.
    1. - Desarrollo de un supuesto práctico en el que se ponga de manifiesto la relación y las implicaciones entre el modelo lógico de acceso y definición de datos y el modelo físico de almacenamiento de los datos.
  1. Descripción de los diferentes fallos posibles (tanto físicos como lógicos) que se pueden plantear alrededor de una base de datos.
  2. Enumeración y descripción de los elementos de recuperación ante fallos lógicos que aportan los principales SGBD estudiados.
  3. Distinción de los diferentes tipos de soporte utilizados para la salvaguarda de datos y sus ventajas e inconvenientes en un entorno de backup.
  4. Concepto de RAID y niveles más comúnmente utilizados en las empresas
  5. Servidores remotos de salvaguarda de datos.
  6. Diseño y justificación de un plan de salvaguarda y un protocolo de recuperación de datos para un supuesto de entorno empresarial.
  7. Tipos de salvaguardas de datos
  8. Definición del concepto de RTO (Recovery Time Objective) y RPO (Recovery Point Objective).
  9. Empleo de los mecanismos de verificación de la integridad de las copias de seguridad.
  1. Definición de SGBD distribuido. Principales ventajas y desventajas.
  2. Características esperadas en un SGBD distribuido.
  3. Clasificación de los SGBD distribuidos según los criterios
  4. Enumeración y explicación de las reglas de DATE para SGBD distribuidos.
  5. Replicación de la información en bases de datos distribuidas.
  6. Procesamiento de consultas.
  7. Descomposición de consultas y localización de datos.
  1. Conceptos de seguridad de los datos: confidencialidad, integridad y disponibilidad.
  2. Normativa legal vigente sobre datos
  3. Seguimiento de la actividad de los usuarios
  4. Introducción básica a la criptografía
  5. Desarrollo de uno o varios supuestos prácticos en los que se apliquen los elementos de seguridad vistos con anterioridad.
  1. Descripción de las herramientas para importar y exportar datos
  2. Clasificación de las herramientas
  3. Muestra de un ejemplo de ejecución de una exportación e importación de datos.
  4. Migración de datos entre diferentes SGBD
  1. Ventajas e inconvenientes de las baes de datos
  2. Conceptos generales
  3. El modelo entidad-relación
  4. El modelo entidad-relación extendido
  5. Restricciones de integridad
  1. Estructura del modelo relacional
  2. Claves en el modelo relacional
  3. Restricciones de integridad
  4. Teoría de la normalización
  5. Diseño de una base de datos relacional
  6. Tipos de lenguajes relacionales
  1. Caracterísiticas de SQL
  2. Sistemas de Gestión de Bases de Datos con soporte SQL
  3. Sintaxis en SQL
  4. Especificación de restricciones de integridad
  1. Caracterísiticas de MySQL
  2. Tipos de datos
  3. Sisntaxis SQL para MySQL
  1. Posibles fallos en una base de datos
  2. Elementos de recuperación
  3. Tipos de soporte
  4. RAID
  5. Servidores remotos de salvaguarda de datos
  6. Diseño de un plan de salvaguarda y protocolo de recuperación de datos
  7. Tipos de salvaguardas de datos
  8. RTO (Recovery Time Objective) y RPO (Recovery Point Objective)
  9. Mecanismos de verificación de la integridad de las copias de seguridad
  1. Definición de SGBD distribuido. Principales ventajas y desventajas
  2. Características esperadas en un SGBD distribuido
  3. Clasificación de los SGBD distribuidos
  4. Enumeración y explicación de las reglas de DATE para SGBD distribuidos
  5. Replicación de la información en bases de datos distribuidas
  6. Procesamiento de consultas
  7. Descomposición de consultas y localización de datos
  1. Conceptos de seguridad de los datos: confidencialidad, integridad y disponibilidad
  2. Normativa legal vigente sobre datos
  3. Supuestos prácticos
  1. Herramientas para importar y exportar datos
  2. Clasificación de las herramientas
  3. Ejemplo de ejecución de una exportación e importación de datos
  4. Migración de datos entre diferentes SGBD
  5. Inconvenientes al traspasar datos entre distintos SGBD
  1. ¿Qué es MySQL?
  2. MySQL Open Source
  3. ¿Por qué usar MySQL?
  4. Algunos detalles técnicos de MySQL
  5. Características
  1. Introducción
  2. Instalación de Xampp
  3. Comprobar la instalación de Xampp
  4. PHPMyAdmin
  5. Contraseña para el root
  6. Administración de usuarios
  7. Acceder a nuestra base de datos por consola
  8. Tipos de tablas en MySQL
  9. Crear tablas
  10. Relaciones uno a muchos
  11. Relaciones muchos a muchos
  1. Introducción
  2. Resumen de los tipos de datos
  3. Tipos de datos String y Char
  4. Tipos de datos numéricos
  5. Tipos de datos para fecha y hora
  6. Almacenamiento según el tipo de campo
  7. La importancia de coger el tipo de columna correcto
  8. Relación con otros tipos de datos de bases de datos
  1. Introducción
  2. Control de flujo
  3. Operadores y funciones de comparación
  4. Operadores lógicos
  5. Funciones de fecha
  6. Funciones para tipos String
  7. Funciones aritméticas
  8. Funciones matemáticas
  1. Introducción a la sintaxis SQL
  2. Sentencias de definición de la estructura de datos
  3. Sentencias de datos: Select, Insert, Delete, Update
  4. Sintaxis de subconsultas
  5. Sintaxis de JOIN
  1. Introducción a los Procedimientos almacenados
  2. Stored procedure (Procedimientos almacenados)
  3. Introducción a la sintaxis de los procedures (procedimientos)
  1. Introducción a los trigger
  2. Para que sirven y cuando utilizarlos.
  3. Sintaxis de los trigger, Create trigger
  4. Sintaxis de los trigger, drop trigger
  1. Introducción a las vistas
  2. Sintaxis de las views, create view
  3. Sintaxis de las views, alter view
  4. Sintaxis de las view, drop view

Titulación

Titulación Obtenida

Doble Titulación:

Titulación de Master Experto en Base de Datos con 1500 horas expedida por EUROINNOVA INTERNATIONAL ONLINE EDUCATION, miembro de la AEEN (Asociación Española de Escuelas de Negocios) y reconocido con la excelencia académica en educación online por QS World University Rankings

Titulación Universitaria en Creación y Gestión de Base de Datos SQL con 5 Créditos Universitarios ECTS

Formación Continua baremable en bolsas de trabajo y concursos oposición de la Administración Pública

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Claustro

Nuestros docentes
Fracciona tus pagos cómodamente
Simular cuota:
1356€/mes
200 €/primer mes
Resto de plazos: 1156 €/mes

Adquiere conocimientos especializados en análisis de datos con nuestro Máster Experto en Big Data

Un data Warehouse hace referencia al almacenaje electrónico en el que una empresa o una organización contiene y mantiene una gran cantidad de información. Este tipo de informaciones se almacenan de forma fácil, segura y muy bien administrada. Este data es una plataforma en el que se encuentran unificadas todos los documentos que se recopilan de diversos sistemas de una entidad. Este repositorio puede ser físico o lógico y se hace recopilación de datos de diferentes fuentes. 

Esta aplicación aglutina diferentes tecnologías y componentes que facilitan la búsqueda y el análisis de las informaciones y de los datos. Por otro lado, podemos decir que facilita el almacenaje de grades cantidades y almacena su examen y su análisis. La meta principal se basa en el cambio de los datos para conformar informaciones que puedan servir de gran utilidad a la hora de la toma de las decisiones. El almacén de los datos combina diferentes cantidades de datos. Las empresas buscan perfiles especializados en este tema, ya que gracias al buen manejo de la aplicación se pueden obtener datos de relevancia para determinar una serie de estrategias o de labores con un gran valor.

Gracias a este Máster Experto en Base de Datos + Prácticas en Gestión de Bases de Datos que te ofrecemos desde Red Educa podrás formarte dentro de los análisis de datos de la mejor forma, teniendo en cuenta las necesidades actuales y el manejo de los datos.  

Alcanza tus objetivos profesionales con nuestro Máster Experto en Big Data

Gracias a la optimización de los procesos podemos brindar soluciones eficientes y de manera veloz a la ahora de hacer funcionar una campaña. Da igual el tiempo de empresa al que se pertenezca, independientemente de su tamaño, esta aplicación presenta múltiples beneficios para las empresas. Hoy en día, la transformación digital conforma una de las partes más importantes para la recopilación de datos y los análisis en relación con la influencia que tiene el Big Data. No obstante, hay que tener en cuenta que este término no es nuevo.

El entorno y clima de la empresa necesita de informes veraces y que ayuden al análisis de los datos. Las empresas requieren que los datos estén integrados en diversos niveles. En donde entra en juego el data; además, esta aplicación ayuda a los informes y a los análisis.  La extracción de datos implica la recopilación de informaciones y de múltiples plataformas. Los datos recopilados limpios se clasifican y se organizan para su sencillo manejo. 

Gracias a la metodología e-learning de Red Educa podrás formarte de la manera más fácil y cómoda. Cursa ya este Máster Experto en Base de Datos + Prácticas en Gestión de Bases de Datos y alza tu carrera como un auténtico profesional de la materia. 

¿A qué esperas para alzar tu carrera como un verdadero profesional de la materia? ¡Te estamos esperando desde Red Educa!

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