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Bases de Datos para Entornos Analíticos

Especialización

En esta especialidad Bases de datos para entornos analíticos  (16 créditos) se adquieren las competencias para diseñar, construir, mantener y explotar los sistemas de información de inteligencia de negocio más habituales, es decir, los que se basan en el uso de bases de datos relacionales para la construcción de un almacén de datos o data warehouse.

Tiene una duración de un semestre y se compone de las siguientes asignaturas:

  • Diseño y construcción del data warehouse (6 créditos) En esta asignatura se aprende a crear un almacén de datos adecuado que ofrezca soporte en la toma de decisiones de la organización. Se presenta a nivel conceptual la arquitectura de almacenamiento de un sistema de BI para Data Warehousing y se dan pautas para la construcción de este tipo de sistemas.  La puesta en práctica se lleva a cabo mediante la resolución de un caso práctico extenso para el cual se utilizan diferentes herramientas de Microsoft o Pentaho, sobre bases de datos Oracle o PostgreSQL.

  • Bases de datos para data warehouse (5 créditos) Esta  asignatura tiene por objeto adquirir conceptos, procedimientos y buenas prácticas para la creación y manipulación de las bases de datos relacionales que dan soporte a la construcción del almacén de datos. Se profundiza en el aprendizaje del lenguaje SQL, y en el diseño físico de bases de datos, así como en bases de datos orientadas a columnas. Estas bases de datos se caracterizan por el almacenamiento de los datos en forma de columnas, a diferencia de las bases de datos relacionales tradicionales que realizan un almacenamiento de los datos por filas. Se trabaja con una base de datos relacional tipo PostgreSQL.

  • Explotación y administración del data warehouse (5 créditos) En esta asignatura se aprende a evaluar la viabilidad de la construcción de un almacén de datos y a explotar y administrar sistemas de Data Warehouse. Con este fin se presentan las distintas formas de presentar los datos y qué tipos de  herramientas pueden ofrecer el tipo de visualización que interesa. Asimismo se enseña a administrar el  sistema durante su desarrollo, implantación y/o posterior explotación de los datos.   Se trabaja con la misma familia de herramientas: Microsoft o Pentaho para el almacén de datos y Oracle o PostgreSQL como bases de datos.

 

Recursos comunes para el aprendizaje

El estudiante dispone a lo largo del programa cuenta con recursos comunes de soporte y aprendizaje:

  • Una asignatura transversal optativa de adquisición de competencias digitales (Aprovechar las TIC en posgrado), cuyo objeto es familiarizarse con el uso de las herramientas del campus y aulas de la UOC, y la formación en técnicas de información y comunicación social para la formación virtual.
  • Un laboratorio de prácticas y servicios de soporte en el uso de las herramientas. El programa cuenta con acuerdos con los principales fabricantes de software de BI y big data, con empresas de infraestructura virtualizada y con un laboratorio de herramientas de software de código abierto.
  • Un tutor asignado a lo largo de todo el programa, para el seguimiento individualizado del progreso del estudiante, la resolución de incidencias y la coordinación con los docentes. El aula de tutoría proporciona también información de actualidad, anuncios de eventos y cursos y ofertas de empleo.
  • Un conjunto de recursos para el aprendizaje no guiado: dos blogs sobre temas de actualidad, un canal de vídeo, varias webs propias, una wiki sobre el uso de las herramientas de laboratorio, un repositorio de casos y proyectos de fin de carrera y acceso a las bases de datos de la empresa de prospectiva Gartner, a la biblioteca virtual de la Universidad y a la red de recursos de las bibliotecas públicas.
  • Recursos de nivelación, tales como tutoriales, vídeos y materiales docentes de otros programas de la UOC, para aquellos estudiantes que presenten carencias de formación en ámbitos de empresa, sistemas de información, estadística o tecnologías.
  • Una bolsa de trabajo, tanto para ofertas de ocupación estable como para la realización de prácticas voluntarias en empresas.

Herramientas de software

 El programa aspira a que los profesionales de perfil y vocación más tecnológica adquieran competencias avanzadas de diseño, construcción y explotación de sistemas de BI, basadas en estas herramientas. El estudiante dispone durante todo el curso de un laboratorio a cargo de personal especializado.

La UOC tiene acuerdos de colaboración estable con los programas académicos de IBM, Microsoft, Oracle, Dataiku, Databricks, Cloudera, Tableau y QlikView. Asimismo, continuamente estamos evaluando otras herramientas y acuerdos con otros fabricantes.

La UOC ha tenido tradicionalmente un compromiso con el software de código abierto, especialmente en el ámbito de la inteligencia de negocio. Nuestra herramienta de referencia en análisis estadístico y minería de datos es R, para el uso de la que disponemos de manuales, tutoriales y una web de contenidos. Nuestra herramienta de referencia en la explotación y análisis de datos masivas son Apache Hadoop y Apache Spark. Para el aprendizaje de bases de datos NoSQL utilizamos herramientas como MongoDB, Riak o Neo4j.

Dependiendo de las exigencias de rendimiento del software, algunas aplicaciones se pueden descargar en el ordenador del estudiante o bien acceder a máquinas virtuales de Amazon y Azure desde la misma aula. Así como software en modalidad académica en la nube de fabricantes como Databricks o Dataiku
En la descripción de cada especialidad y asignatura, se incluyen las herramientas que se utilizan para el aprendizaje. Esta descripción puede cambiar en cada convocatoria en función de las necesidades docentes, la actualización del programa y la relación con fabricantes actuales o nuevos.

Es recomendable disponer de máquinas y SO de 64 bits y 4 GB de RAM mínimo (6 GB recomendadas)

Próxima matrícula: Junio 2019

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