Material Detail

Tema del curso: Sistemas de bases de datos relacionales (SQL) y no relacionales (NoSQL/NewSQL), incluyendo diseño, optimización, ACID, y manejo de datos especializados (grafos, tiempo real, espaciales). Perfil profesional: Ingenieros de software, científicos de datos, arquitectos de sistemas y estudiantes de CS. Subdisciplina en MERLOT: Computer Science → Information Systems (Database Systems, Data Management, Big Data Technologies). Tipos de materiales: Video Links to related material Type of material: Online course Technical Requirements: Con tener conexión a internet y cualquier dispositivo que pueda conectarse y tenga un navegador es suficiente Learning Goal(s): Diseñar y modelar bases de datos relacionales usando principios de normalización y esquemas SQL. Escribir consultas avanzadas en SQL (JOINs, subconsultas, agregaciones) para manipular datos. Entender la arquitectura interna de DBMS: almacenamiento, indexación (B-trees, hashing) y optimización de consultas. Gestionar transacciones y garantizar ACID (Atomicidad, Consistencia, Aislamiento, Durabilidad). Comparar y elegir entre SQL, NoSQL y NewSQL según requisitos de escalabilidad, consistencia o flexibilidad. Trabajar con bases de datos especializadas: grafos (Neo4j), tiempo real (Kafka) y espaciales (PostGIS). Aplicar técnicas de diseño para Big Data (particionamiento, replicación) en entornos distribuidos. Habilidad transversal: Analizar trade-offs entre rendimiento, complejidad y coste en sistemas de bases de datos. Recommended Use(s): Serviría para la asignatura de Bases de Datos para ayudar a entender mejor el funcionamiento de estas Target Student Population: Estudiantes de un grado de Ingeniería relacionada con las Bases de Datos o de algún ciclo de Fp de informática u otro curso Prerequisite Knowledge: Conocimientos básicos de Informática y de bases de datos como programación y manejo de MySql Evaluations and Observations Quality of Content: Validez y Actualización: Preciso y confiable (basado en material de Cornell, 2020). Cubre fundamentos atemporales (SQL, NoSQL, ACID) y tecnologías vigentes (grafos, streaming). Relevancia Educativa: Esencial para planes de estudio: enseña desde SQL básico hasta optimización avanzada, siendo base para Big Data/sistemas distribuidos. Consistencia y Recursos: Estructura coherente, pero enlaces externos limitados. Recomendable complementar con documentación oficial (ej. PostgreSQL, MongoDB) y DB-Engines. Conclusión: Excelente recurso académico, ideal para pregrado/posgrado. Preocupaciones sobre la Calidad del Contenido Actualización Limitada (2020) No cubre avances recientes en DBMS (2023-24), como: Integración con IA/ML (ej. vectores en PostgreSQL). Herramientas cloud-native (AWS Aurora, Google AlloyDB). Cambios en NewSQL (ej. CockroachDB updates). Enlaces Externos Rotos/Incompletos El enlace a las slides (freecodecamp.org/youtube/...) está truncado. Falta referencias directas a documentación oficial o repositorios (ej. GitHub de MongoDB). Sesgo Académico vs. Industria Prioriza teoría universitaria sobre mejores prácticas de la industria (ej. diseño para microservicios). Asume familiaridad con Linux/terminal (puede ser barrera para principiantes). Potential Effectiveness as a Teaching/Learning Tool: Fortalezas del Recurso como Herramienta de Aprendizaje: Está hecho por un profesional del tema, tiene diapositivas con recursos gráficos en los que se apoya para facilitar la comprensión, los temas tratados son muy útiles para la formación Preocupaciones sobre su Efectividad como Herramienta de Aprendizaje No está actualizado, no hay ejercicios prácticos, algunos enlaces no funcionan y solo está en inglés Ease of Use: Fortalezas sobre la Facilidad de Uso del Recurso: Es accesible, gratis, se puede ver en cualquier dispositivo, vienen timestamps con los temas tratados Preocupaciones sobre la Facilidad de Uso del Recurso Algunos enlaces no funcionan y solo está en inglés