ESPECIALIDADES EN TECNOLOGÍA DE BASES DE DATOS • • 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. Especialidades en Tecnología de Bases de Datos © Cenfotec 2008..2009 Página 1 de 4 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. Especialidades en Tecnología de Bases de Datos © Cenfotec 2008..2009 Página 2 de 4 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. Especialidades en Tecnología de Bases de Datos © Cenfotec 2008..2009 Página 3 de 4 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. ¿Más información? Puede contactarnos: 2281-1555 - 2281-1556 - acti@cenfotec.com Cenfotec® S.A. Lourdes de Montes de Oca. San José, Costa Rica. www.cenfotec.com Especialidades en Tecnología de Bases de Datos © Cenfotec 2008..2009 Página 4 de 4