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  • Tecnologías de Almacenamiento de Datos No Relacionales (2017)

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    Profesores

    Marta Elena Zorrilla Pantaleón

    Diego García Saiz

    Departamento de Ingeniería Informática y Electrónica

    Los principales objetivos del curso son:

    • Conocer los distintos paradigmas de gestión de datos bajo el término NoSQL, sus ventajas y diferencias respecto al modelo objeto-relacional.

    • Aprender los principios de diseño de bases de datos en estos nuevos modelos de datos.

    • Analizar y evaluar la tecnología que mejor se adapta a las necesidades de un problema de volúmenes de datos masivos (big data); Implementar e interrogar bases de datos bajo estas tecnologías.

    • Conocer plataformas de la cloud para la gestión e interrogación de grandes volúmenes de datos.

      

    Palabras Clave de la Asignatura

    NoSQL, NewSQL, DBaaS, Modelado de BD (Database Modeling), Big Data, Data-centred Architecture, MongoDB, Cassandra, Neo4j.

  • Programa

     

     

    Datos identificativos de la Asignatura

    • Asignatura: Tecnologías de Almacenamiento de Datos No Relacionales

    • Código: M1707

    • Departamento / Área: Departamento de Ingeniería Informática y Electrónica

    • Título: Máster Universitario en Ingeniería Informática

    • Centro: Facultad de Ciencias

    • Créditos ECTS: 3

    • Idioma de impartición: Español

    • Profesora responsable: Marta Zorrilla Pantaléon

    • Otros profesores: Diego García Saiz

      

      

      

        Programa de la asignatura    

      

    Tema 1. Introducción

    • Gestión de datos: revisión histórica.

    • NoSQL: antecedentes, características y diferencias con respecto a la gestión relacional.

    • Taxonomía de soluciones.

    • NoSQL vs. NewSQL.

       

    Tema 2. Paradigmas NoSQL

    • Gestores clave-Valor, orientados a columnas, documentales y basados en drafos.

    • Arquitectura y modelo de datos.

    • Criterios de diseño.

    • Casos de aplicación.

       

    Tema 3. Servicios de bases de datos en Cloud Computing

    • Gestión de análisis de datos.

    • Entornos Cloud.

    • Tecnologías y herramientas para la ingesta, consulta, análisis y visualización de datos masivos.