CERTIFICACIÓN UNIVERSITARIA | Tecnología Informática

MODELADO Y GESTIÓN DE BASES DE DATOS

Aprende a modelar estructuras de datos, administrar bases relacionales y no relacionales, y optimizar consultas en T-SQL, en una Microcredencial diseñada para un sector que creció 650% desde 2012 y sigue en expansión.

Duración:
Inicia el 4 de julio de 2025.

Cursada:
150 horas totales, distribuidas en 3 meses. Horas asincrónicas: 105 Horas sincrónicas: 45

Modalidad online 100%:
Cursada virtual con encuentros sincrónicos no obligatorios, aunque recomendados

Tipo de Microcredencial:
Modular

Créditos académicos que asigna:
6 Créditos académicos

Vigencia de la Certificación:
2 años a partir de la fecha de emisión del certificado

¿Por qué es una Certificación con impacto real?

Según el Foro Económico Mundial, la industria de la ciencia de datos creció un 650% desde 2012, y se espera que la demanda mundial de profesionales en este rubro aumente en 11.5 millones para 2026. En un contexto donde los datos son el eje de la transformación digital, la capacidad de modelar, administrar y optimizar bases de datos se ha convertido en una de las competencias más solicitadas por empresas de tecnología y diversas industrias (finanzas, salud, retail y manufactura, entre otras).  

Esta Microcredencial, de corta duración y alto impacto profesional, te brinda las habilidades esenciales para diseñar e implementar bases de datos relacionales robustas y seguras, articulando con motores como SQL Server, MySQL, PostgreSQL y Oracle. 

Con un enfoque 100% práctico, desarrollarás una base técnica en modelado de datos, gestión de bases relacionales y no relacionales, optimización de consultas con T-SQL y administración de datos con un enfoque en seguridad y rendimiento. 

Aprenderás a definir estructuras eficientes, diagramar esquemas entidad-relación, implementar claves primarias y foráneas, manejar transacciones y garantizar la integridad y disponibilidad de la información en entornos empresariales.  

Te formarás también en la ejecución de consultas avanzadas, automatización de procesos con triggers y procedimientos almacenados, y optimización de performance mediante técnicas de tuning y depuración. 

El avance de la cursada abordará la integración con Big Data, Business Intelligence y Data Science, preparándote para entornos de alto nivel, donde la gestión y análisis de datos son críticos para la toma de decisiones estratégicas.  

Hablar con un asesor

Sectores socio productivos centrales para desempeñarse profesionalmente con las competencias que otorga esta microcredencial

CERTIFICACIÓN - Otorga créditos académicos para:

Carrera/s - Asignatura/s

Ingeniería en Sistemas Informáticos
Base de datos

Licenciatura en Gestión de Tecnología Informática
Base de datos

Analista Programador
Base de datos

General
Diseña e implementa bases de datos relacionales robustas y seguras, aplicando técnicas de modelado lenguajes SQL y principios de seguridad.

Específicos
Aplica técnicas de modelado de datos para diseñar y estructurar bases de datos relacionales utilizando claves primarias, foráneas y cardinalidad de relaciones.
Utiliza lenguajes de definición, manipulación y control de datos (T-SQL) para realizar operaciones complejas en bases de datos incluyendo subconsultas, procedimientos almacenados y disparadores.
Implementa principios de seguridad y mantenimiento de datos para asegurar la integridad y disponibilidad de la información gestionando usuarios, roles, permisos, y realizando backup y restauración.
Desarrolla un modelo de datos en una base de datos relacional para aplicar conceptos avanzados como integridad referencial, vistas y procedimientos almacenados asegurando la calidad y seguridad del sistema implementado.

Módulo 1: Introducción a Base de Datos  

 

Fundamentos del análisis de datos y bases de datos  

  • Conceptos clave, contexto y tecnologías para el análisis de datos.  

  • Definición y tipos de bases de datos (relacionales y no relacionales).  

  • Alcances y restricciones de bases relacionales y no relacionales.  

Modelado de datos y diseño de bases de datos  

  • Modelado entidad-relación y claves (primarias y foráneas).  

  • Estructuración de entidades, atributos y relaciones.  

  • Cardinalidad de relaciones y restricciones de integridad referencial.  

  • Integridad de los datos y manejo de transacciones.  

  • Diseño y diagramación de bases de datos.  

Creación y gestión de estructuras de bases de datos  

  • Creación, modificación y eliminación de estructuras de bases de datos.  

 

Módulo 2: T-SQL y manipulación de datos  

Fundamentos de T-SQL y su aplicación  

  • Uso aplicado de T-SQL.  

  • Operadores (relacionales y lógicos), cláusulas y sentencias.  

  • Orden de sentencias y manipulación de datos.  

Definición y manipulación de datos en SQL  

  • Lenguaje de Definición de Datos (DDL).  

  • Lenguaje de Manipulación de Datos (DML).  

  • Registros, agrupamientos y funciones escalares.  

Relaciones entre tablas y consultas avanzadas  

  • Relaciones entre tablas y subconsultas.  

  • Joins y combinaciones de datos (Inner, Left, Right, Outer).  

  • Gestión de vistas.  

Control y seguridad en la manipulación de datos  

  • Manejo de transacciones (Commit, Rollback, Savepoint).  

  • Lenguaje de Control de Datos (DCL).  

 

Módulo 3: Optimización, automatización y consultas  

Optimización de consultas y rendimiento en bases de datos  

  • Optimización de consultas en bases de datos relacionales mediante tipos de índices.  

  • Debugging y análisis de performance en T-SQL: Execution Plans, Extended Events y SQL Server Profiler.  

  • Tuning de performance en T-SQL.  

Automatización de procesos en bases de datos  

  • Manejo de procedimientos almacenados con parámetros en SQL Server.  

  • Manejo de triggers para automatización de procesos en bases de datos relacionales.  

Exploración y limpieza de datos en T-SQL  

  • Funciones de conversión y normalización de registros.  

  • Eliminación de duplicados y estrategias de limpieza de datos.  

 Herramientas de inteligencia artificial para optimización de consultas  

  • Herramientas de software IA para complementar la optimización y generación de consultas: Copilot en Azure, Gemini.  

 

Módulo 4: Seguridad y administración de datos  

Seguridad e integridad en bases de datos  

  • Aspectos de seguridad e integridad en bases de datos.  

  • Usuarios, roles y permisos para la gestión de acceso.  

Resguardo y recuperación de datos  

  • Backup y restauración de datos.  

  • Scripting de resguardo.  

Automatización y monitoreo de bases de datos  

  • Jobs programados para mantenimiento automatizado.  

  • Logs de seguimiento y auditoría de bases de datos.  

 

¿Por qué trabajamos con T-SQL?  

T-SQL (Transact-SQL) es una extensión de SQL estándar que permite interactuar con múltiples bases de datos, facilitando la articulación con motores como MySQL, PostgreSQL y Oracle. Su uso en la Certificación garantiza el dominio de modelado de datos, optimización de consultas y automatización de procesos mediante triggers, procedimientos almacenados y transacciones. Es clave para la seguridad, integridad y performance en entornos empresariales críticos, asegurando compatibilidad con herramientas de Big Data, Business Intelligence y Data Science. Con T-SQL los participantes adquieren una base sólida para trabajar en cualquier ecosistema de bases de datos y escalar a infraestructuras avanzadas.  

Conforme los resultados de aprendizaje previstos los participantes deberán elaborar producciones secuenciadas y documentadas en un porfolio.  

El porfolio estará conformado por:

  1. Trabajos obligatorios a lo largo del curso, de realización en parejas, bajo el formato: modelado de datos con evidencia de cardinalidades; resolución de ejercicios sobre modelado de datos; propuesta de un modelo/base de datos y scripting para creación de usuarios, asignación de roles y permisos. 

  2. Trabajo final: diseño e implementación de una base de datos completa, incluyendo modelado, esquemas y consultas SQL, con presentación.  

  3. Cuestionarios de autoevaluación de los participantes.

Los estudiantes recibirán retroalimentación de los facilitadores sobre cada una de sus producciones donde se les ofrecerá orientaciones para la mejora; están previstas instancias de evaluación entre pares. 


Requeridos:

  • Título secundario

  • Contar con los siguientes conocimientos previos:

  • Lógica de programación: estructuras de control como ciclos, condicionales y funciones básicas.  

  • Conocimientos básicos de matemáticas: conceptos simples de conjuntos, relaciones y funciones.  

  • Nociones generales de sistemas de información: Reconocimiento del funcionamiento de sistemas tecnológicos en un entorno empresarial.  

La microcredencial "Modelado y Gestión de Bases de Datos" ofrece una experiencia de aprendizaje basada en la metodología Aprendizaje Basado en Proyectos (ABP), combinada con tutorías continuas y espacios de discusión colaborativa. A través de esta metodología, los participantes enfrentan desafíos concretos en los que diseñan, implementan y optimizan bases de datos, aplicando conocimientos en un entorno práctico e interactivo. 

El proceso formativo se apoya en el análisis de casos reales del entorno empresarial y productivo, que les permite a los estudiantes contextualizar los problemas mientras trabajan en su solución. Para ello, se emplean clases interactivas, talleres intensivos de programación en T-SQL, ejercicios aplicados y el uso de herramientas de inteligencia artificial para la optimización de consultas. 

Como resultado de esta experiencia, los participantes desarrollan progresivamente un proyecto integrador, consistente en la resolución de un problema complejo de modelado y gestión de bases de datos. Este enfoque asegura la adquisición de las habilidades esenciales en bases de datos relacionales y no relacionales, alineadas con las demandas del mercado profesional actual. 

 

Facilitadores académico-profesionales

María Roxana Martínez
FACILITADORA

Linkedin

María Roxana Martínez es Doctora en Ciencias Informáticas por la UNLP, es directora de proyectos de investigacion en UADE y en la UAI. Actualmente, directora del Laboratorio de calidad y ciencia de datos de la UAI, docente de grado y posgrados en diversas Universidades, dictando por ejemplo, elementos avanzados de base de datos en la maestria en tecnología informática de la UAI. Es Líder de Procesos IT en la Unidad de Información Financiera (UIF), enfocándose en el desarrollo y mejora de sistemas informáticos en el sector público.

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