Este documento presenta las tres fases principales del diseño de una base de datos: el diseño conceptual, el diseño lógico y el diseño físico. En la fase de diseño conceptual, se identifican y documentan los requisitos de datos de la organización sin considerar aspectos tecnológicos. Luego, en el diseño lógico, se transforma el esquema conceptual en un modelo específico para un sistema de gestión de bases de datos. Finalmente, el diseño físico describe la implementación física de la base de datos en la memoria secundaria
Scholars and researchers are being asked by an increasing number of research sponsors and journals to outline how they will manage and share their research data. This is an introduction to data management and sharing practices with some specific information for Columbia University researchers.
Scholars and researchers are being asked by an increasing number of research sponsors and journals to outline how they will manage and share their research data. This is an introduction to data management and sharing practices with some specific information for Columbia University researchers.
Diagnosis of diabetes using classification mining techniques [IJDKP
Diabetes has affected over 246 million people worldwide with a majority of them being women. According to the WHO report, by 2025 this number is expected to rise to over 380 million. The disease has been named the fifth deadliest disease in the United States with no imminent cure in sight. With the rise of information technology and its continued advent into the medical and healthcare sector, the cases of diabetes as well as their symptoms are well documented. This paper aims at finding solutions to diagnose the disease by analyzing the patterns found in the data through classification analysis by employing
Decision Tree and Naïve Bayes algorithms. The research hopes to propose a quicker and more efficient technique of diagnosing the disease, leading to timely treatment of the patients.
This is a small presentation on my project , diabetes prediction using R language.The method used is knn(K nearest neighbour). it the basic Machine learning algorithm.
Missing data handling is typically done in an ad-hoc way. Without understanding the repurcussions of a missing data handling technique, approaches that only let you get to the "next step" in your analytics pipeline leads to terrible outputs, conclusions that aren't robust and biased estimates. Handling missing data in data sets requires a structured approach. In this workshop, we will cover the key tenets of handling missing data in a structured way
El diseño de una base de datos consiste en definir la estructura de los datos que debe tener la base de datos de un sistema de información determinado.
Diagnosis of diabetes using classification mining techniques [IJDKP
Diabetes has affected over 246 million people worldwide with a majority of them being women. According to the WHO report, by 2025 this number is expected to rise to over 380 million. The disease has been named the fifth deadliest disease in the United States with no imminent cure in sight. With the rise of information technology and its continued advent into the medical and healthcare sector, the cases of diabetes as well as their symptoms are well documented. This paper aims at finding solutions to diagnose the disease by analyzing the patterns found in the data through classification analysis by employing
Decision Tree and Naïve Bayes algorithms. The research hopes to propose a quicker and more efficient technique of diagnosing the disease, leading to timely treatment of the patients.
This is a small presentation on my project , diabetes prediction using R language.The method used is knn(K nearest neighbour). it the basic Machine learning algorithm.
Missing data handling is typically done in an ad-hoc way. Without understanding the repurcussions of a missing data handling technique, approaches that only let you get to the "next step" in your analytics pipeline leads to terrible outputs, conclusions that aren't robust and biased estimates. Handling missing data in data sets requires a structured approach. In this workshop, we will cover the key tenets of handling missing data in a structured way
El diseño de una base de datos consiste en definir la estructura de los datos que debe tener la base de datos de un sistema de información determinado.
ROMPECABEZAS DE ECUACIONES DE PRIMER GRADO OLIMPIADA DE PARÍS 2024. Por JAVIE...JAVIER SOLIS NOYOLA
El Mtro. JAVIER SOLIS NOYOLA crea y desarrolla el “ROMPECABEZAS DE ECUACIONES DE 1ER. GRADO OLIMPIADA DE PARÍS 2024”. Esta actividad de aprendizaje propone retos de cálculo algebraico mediante ecuaciones de 1er. grado, y viso-espacialidad, lo cual dará la oportunidad de formar un rompecabezas. La intención didáctica de esta actividad de aprendizaje es, promover los pensamientos lógicos (convergente) y creativo (divergente o lateral), mediante modelos mentales de: atención, memoria, imaginación, percepción (Geométrica y conceptual), perspicacia, inferencia, viso-espacialidad. Esta actividad de aprendizaje es de enfoques lúdico y transversal, ya que integra diversas áreas del conocimiento, entre ellas: matemático, artístico, lenguaje, historia, y las neurociencias.
1. Recinto La Vega
UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE SANTO DOMINGO
“Fases de Diseño de Base de Datos”
Presentado por:
Juana Claudio CC-9345
Celsa Anatalia Muñoz AI-3407
Carlos Ortega DC-0339
Presentado a:
José Manuel Amado
Asignatura:
Base De Datos 1
La Vega, República Dominicana
23 de febrero 2013
2.
3. La fase de diseño de una base de datos la podemos dividir en tres partes que
son: Diseño Conceptual , Diseño Lógico, Diseño Físico.
4. El diseño de una base de datos consiste en definir la estructura de
los datos que debe tener la base de datos de un sistema de
información determinado.
En el caso relacional, esta estructura será un conjunto de
esquemas de relación con sus atributos, dominios de
atributos, claves primarias, claves foráneas, etc.
5. El objetivo de esta etapa es identificar y documentar los
datos requeridos por la organización para satisfacer
necesidades de información presentes y futuras. La entrada
principal son los requerimientos que se obtienen a través de
entrevistas a los usuarios.
6. Estos requerimientos pueden ser de:
Información: corresponden a las vistas de usuarios, es
decir, a los diferentes
documentos, formularios, reportes, pantallas, etc. que
contienen los datos que el usuario utiliza en su trabajo.
Procesamiento u Operacionales: corresponden a
características del tipo frecuencia de emisión de
reportes, tiempos de respuestas requeridos, proyecciones
de crecimiento de los datos, necesidades de respaldos y
recuperación, autorizaciones de acceso, etc.
La salida de esta etapa es la formalización de los
requerimientos expresada idealmente en un diccionario de
datos.
7. 1- Identificación del ámbito de la Base de Datos.
Consiste en delimitar el área a la cual irá enfocada la base de
datos.
Primero se debe identificar las necesidades del cliente y
entender los objetivos globales del sistema a construir, para
luego definir las metas necesarias para alcanzar los objetivos.
8. 2- Establecimiento de los estándares de recolección
de datos.
Cuanto más personas participen de la etapa de
formulación y análisis de los requisitos, más necesario es
la formulación de estándares para la base de datos. Estos
estándares pueden consistir en
formularios, encuestas, matrices de información, etc.
9. 3- Identificación de las vistas de usuario.
Para cada tipo de usuario se obtendrán distintas
pantallas, reportes, formularios, etc.
4- Establecer requerimientos de procesamiento.
10. 5- Construcción de un diccionario de datos.
El diccionario de datos contiene el detalle de cada uno de
los datos del sistema, como el nombre, tipo, longitud y
valores permitidos. Parte desde los datos globales (por
ejemplo, cliente o producto) y luego los desglosa hasta el
máximo nivel de detalle.
11. Fase 2 :Diseño Conceptual
En esta etapa se obtiene una estructura de la información de la futura BD
independiente de la tecnología que hay que emplear.
12. No se tiene en cuenta todavía qué tipo de base de datos se utilizará –
relacional, orientad a a objetos, jerárquica, etc.–; en consecuencia, tampoco
se tiene en cuenta con qué SGBD ni con qué lenguaje concreto se
implementará la base de datos. Así pues, la etapa del diseño conceptual nos
permite concentrarnos únicamente en la problemática de la estructuración
de la información, sin tener que preocuparnos al mismo tiempo de resolver
cuestiones tecnológicas.
13. El objetivo del diseño lógico es transformar
el esquema genérico y conceptual en un modelo de datos
determinado para un sistema de gestión de bases de datos
determinado. El diseño lógico puede realizarse
manualmente, o automáticamente en algunos casos, a
través del uso de herramientas CASE (ingeniería de
software asistida por computadora) desde un diseño
conceptual.
14. .DISEÑO LOGICO (Dependiente del DBMS) Transformar el
modelo conceptual en definiciones de tablas, vistas, etc.
esquema relacional
persona (identificacion, nombres, apellidos, edad )
cuenta (persona_id*, numerocuenta)
• Representación gráfica.
15. DISEÑO FISICO (Dependiente del hardware).
Recibe como entrada el esquema lógico y da
como resultado un esquema físico, que es una descripción
de la implementación de una base de datos en la
memoria secundaria, describe las estructuras de
almacenamiento y los métodos usados para tener un acceso
efectivo a los datos Modelos Fisicos: Modelo
Unificador, Memoria de Elementos