Editorial Unimagdalena
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Bases de datos relacionales

Un enfoque aplicado y orientado a resultados de aprendizaje


DPA - Bases de datos relacionales
  • Fecha de recepción oficial de la propuesta: 2022-05-01
  • Fecha decisión editorial: 2022-05-01
  • Tipo de revisión por pares: Doble - ciego

La editorial declara haber utilizado algún sistema de búsqueda de plagio.


Autores: Ernesto Amarú Galvis Lista, Alexander Bustamante Martínez

Esta obra proporciona los elementos fundamentales para un curso inicial sobre bases de datos relacionales. El contenido se aborda desde una perspectiva práctica y orientada a resultados de aprendizaje, desarrollando competencias relevantes y aplicables en contextos reales. Los temas se desarrollan utilizando como caso una base de datos de canciones y artistas de fácil comprensión para los estudiantes. Desde el inicio se introduce el lenguaje de consulta estructurado (SQL), partiendo de conceptos básicos hasta consultas complejas. A medida que se incorporan elementos del SQL, la base de datos de canciones y artistas evoluciona, añadiendo nuevas tablas y haciendo explícitos conceptos básicos sobre la forma en que fue diseñada. Esta aproximación simplifica aspectos que podrían considerarse complejos si se abordan solamente desde la teoría. Luego, se centra en el diseño de bases de datos a nivel conceptual y lógico, proporcionando herramientas para construir soluciones robustas. Finalmente, el libro aborda la implementación de diseños de bases de datos en un sistema de gestión de bases de datos (DBMS) utilizado ampliamente en la industria, preparando a los estudiantes para entornos profesionales. A lo largo del contenido se presentan ejemplos y ejercicios prácticos que facilitan la comprensión y aplicación de conceptos y técnicas, enfatizando en resultados de aprendizaje prácticos y preparación para enfrentar desafíos laborales reales.

Palabras Clave:

Bases de datos relacionalesLenguaje de consulta estructurado (sql)Modelado conceptual entidad-relaciónModelado relacional de datosSistemas de gestión de base de datos (dbms)

Categorías:

  • COM021030. ORDENADORES > Bases de datos > Minería de datos
  • COM021040. ORDENADORES > Bases de datos > Almacenamiento de datos
  • T. Tecnología, ingeniería, agricultura, procesos industriales
  • UN. Bases de datos
  • 621.3. Tecnología (ciencias aplicadas) > Ingeniería y operaciones afines > Física Aplicada > Eléctrico, electrónico, magnético, comunicaciones, ingeniería informática; iluminación
  • Ingeniería y tecnología - Ing. Sistemas y computación

Ernesto Amarú Galvis Lista.

Ingeniero de Sistemas, Magister en Informática, PhD en Ingeniería, Sistemas y Computación. Profesor Titular de la Universidad del Magdalena. Categorizado por COLCIENCIAS como Investigador Asociado. Líder del grupo de investigación Desarrollo y Gestión de Tecnologías para las Organizaciones y la Sociedad – DYGTOS reconocido por COLCIENCIAS. Ha dirigido varios proyectos de investigación y desarrollo y ha sido ponente en congresos internacionales sobre Gestión del Conocimiento. Posee diversas publicaciones en revistas especializadas en gestión de la Ciencia, la Tecnología y la Innovación, enfocadas en los últimos años a la Gestión y Transferencia de Conocimiento y Ciencias de la Información. Fue decano de la Facultad de Ingeniería de la Universidad del Magdalena. Actualmente se desempeña como Vicerrector de Investigación de la Universidad del Magdalena y miembro de los Consejos Académico y Superior de la misma institución.

  • ID: SIMEHEBOOK696BHAFC4JIGDI2G8J0G
  • Año de Publicación: 2023
  • Presentación: PDF (Digital (suministrado electrónicamente))
  • Tamaño de archivo: 10 Megabytes (MB)
  • Número absoluto de páginas: 285 Páginas
  • ISBN13: 9789587466133
  • DOI: https://doi.org/10.21676/9789587466133
  • ID: SIMEHEBOOKA4HAD7EEHFHH941EH432
  • Año de Publicación: 2023
  • Presentación: EPUB (Digital (suministrado electrónicamente))
  • Tamaño de archivo: 12 Megabytes (MB)
  • Número de páginas orientativo de un producto digital: 285 Páginas
  • ISBN13: 9789587466140
  • DOI: https://doi.org/10.21676/9789587466133