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Fundamentos del modelado de datos - Curso

Este curso integral lleva a los estudiantes a un viaje completo a través del mundo del modelado de datos, desde conceptos fundamentales hasta técnicas avanzadas.

Comenzando con una introducción a los datos y elementos clave como entidades, atributos y relaciones, el curso explora métodos de modelado esenciales, incluidos diseños conceptuales, lógicos y físicos.

El curso profundiza en temas modernos de modelado de datos, como el modelado dimensional para almacenamiento de datos, entornos de big data, estructuras NoSQL y modelado para la nube.

Se presta especial atención a la integridad de los datos, la gobernanza, la gestión de metadatos y la optimización del rendimiento. Los estudiantes también explorarán áreas de vanguardia como el modelado impulsado por IA, lagos de datos, modelado semántico y modelado dentro de flujos de trabajo ágiles y DevOps.

Al final del curso, los alumnos podrán diseñar, gestionar y optimizar con confianza modelos de datos utilizando herramientas estándar de la industria, aplicar las mejores prácticas en diversos entornos de datos y crear modelos de datos completos y eficientes adaptados a escenarios empresariales del mundo real.

📚 Descripción general del curso
● Introducción al modelado de datos
● Comprensión de los datos y la información
● Conceptos clave: entidades, atributos y relaciones
● Técnicas de modelado de datos: conceptuales, lógicas y físicas.
● Diagramas entidad-relación (ER): conceptos básicos y símbolos
● Normalización: primera a quinta forma normal
● Desnormalización y cuándo usarla
● Claves primarias, claves externas e indexación
● Modelos de datos relacionales frente a NoSQL
● Integridad y restricciones de los datos
● Modelado de datos dimensionales para almacenamiento de datos
● Modelado de datos para entornos de nube y big data
● Mejores prácticas en modelado de datos
● Errores comunes y cómo evitarlos
● Estudios de casos y aplicaciones del mundo real
● Introducción a UML para modelado de datos
● Técnicas avanzadas de modelado de ER
● Uso de herramientas de modelado de datos: ERWin, PowerDesigner y más
● Gobernanza de datos y su papel en el modelado
● Gestión y documentación de metadatos
● Modelado para la optimización del rendimiento
● Comprensión de los lagos de datos y la malla de datos
● Modelado de datos en entornos ágiles y DevOps
● Modelos de datos gráficos y sus casos de uso
● Modelado de datos temporales y de series de tiempo
● Ontologías y modelado de datos semánticos
● Automatización y modelado de datos impulsados ​​por IA
● Cumplimiento normativo y modelado de datos
● Ingeniería inversa y modelado de sistemas heredados
● Proyecto final: creación de un modelo de datos completo

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