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- Artes y humanidades
- Ciencias
- Ciencias de la salud
- Ciencias sociales y jurídicas
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Ingeniería y arquitectura
- Doble Grado en Ingeniería Civil e Ingeniería de los Recursos Mineros y Energéticos
- Doble Grado en Ingeniería en Tecnologías y Servicios de Telecomunicación / Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos
- Doble Grado en Ingeniería Informática del Software / Grado en Matemáticas
- Doble Grado en Ingeniería Informática en Tecnologías de la Información / Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos
- Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos
- Grado en Ingeniería Civil
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- Grado en Ingeniería Mecánica
- Grado en Ingeniería Química
- Grado en Ingeniería Química Industrial
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- Información, acceso y becas
Bases de Datos
- Prácticas de Laboratorio (14 Hours)
- Clases Expositivas (16 Hours)
- Docencia On Line (30 Hours)
Competencias generales
CG01 - Elegir y aplicar los métodos y técnicas más adecuados para analizar y resolver problemas definidos por datos que representen un reto por su volumen, velocidad, variedad o heterogeneidad, incluidos métodos informáticos, matemáticos, estadísticos y de procesado de la señal.
CG02 - Tener las habilidades experimentales y analíticas para trabajar con autonomía siendo capaz de plantear experimentos y de describir, analizar, evaluar e interpretar la información resultante para proponer soluciones alternativas y novedosas frente a problemas conocidos y/o emergentes.
CG03 - Crear modelos y tomar decisiones basadas en los datos disponibles combinando los conocimientos adquiridos y siendo capaz de aplicar otros nuevos para la resolución de problemas.
CG04 - Capacidad de integrarse en un equipo multidisciplinar en el marco de un proyecto de ciencia de datos.
CG06 - Capacidad de acceso y gestión de la información en diferentes formatos para su posterior análisis con el fin de obtener conocimiento a partir de datos.
CG09 - Capacidad para expresar de los resultados del procesamiento de datos de manera clara y convincente tanto por escrito como oralmente.
Competencias básicas
CB2 - Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio.
CB3 - Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio)
para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.
CB5 - Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores
con un alto grado de autonomía
Competencias específicas
CE06 - Conocer las características y funcionalidad de los sistemas de gestión de bases de datos, en particular, aquellos que sean más adecuados para la gestión de grandes volúmenes de datos, con objeto de poder aplicar dichos conocimientos en la construcción de sistemas inteligentes.
Resultados de aprendizaje
RBAS1: Manejar bases de datos para almacenar y extraer información: Bases de datos relacionales y modelado de datos.
RBAS2: Conocer los modelos de datos multidimensionales.
RBAS3: Conocer los conceptos básicos de los diferentes modelos y tecnologías de bases de datos no relacionales (documental, familia de columnas, grafo, etc.).
RBAS4: Utilizar los lenguajes correspondientes (SQL, CQL, APIs, etc.) para actualizar y extraer información de bases de datos desde aplicaciones.
1. Introducción y estructura de los Sistemas de Gestión de Bases de Datos.
T1: Arquitectura y funcionalidad de los Sistemas de Gestión de Bases de Datos.
2. Diseño conceptual con el modelo Entidad-relación, restricciones de integridad.
T2: Bases de datos relacionales. Modelo Entidad/Relación.
3. Bases de datos relacionales: modelo relacional, transacciones, seguridad y control de concurrencia, lenguajes de datos (definición, modificación y consulta).
Contenidos teóricos
T3: Bases de datos relacionales. Modelo Relacional. Álgebra y Cálculo Relacional.
T4: Diseño y optimización de bases de datos relacionales. Normalización y optimización de consultas.
T5: Transacciones, seguridad y control de concurrencia.
Contenidos prácticos
P1. Creación, manipulación y consulta de bases de datos. Procedimientos y funciones. Paquetes. Excepciones. Implementación de restricciones semánticas.
P2. Uso de librerías para el acceso a datos.
4. Bases de datos no relacionales: Características básicas, tipos de almacenamiento. BD de grafos, documentales, semánticas (RDF, OWL). Tecnologías para el tratamiento de bases de datos no relacionales.
Contenidos teóricos
T6: Bases de datos avanzadas. Almacenes de datos y modelado multidimensional.
T7: Bases de datos no relacionales.
Contenidos prácticos
P3. Creación, manipulación y consulta de bases de datos no relacionales.
TRABAJO PRESENCIAL | TRABAJO NO PRENSENCIAL | ||||||||
Temas | Horas totales | Clase Expositiva | Prácticas de laboratorio/Campo/Aula de Informática/Aula de idiomas | Sesiones de Evaluación | Total | Clase Expositiva (on-line) | Prácticas de laboratorio (on-line) | Trabajo autónomo | Total |
T1: Arquitectura y funcionalidad de los Sistemas de Gestión de Bases de Datos. | 4 | 2 | 2 | 4 | |||||
T2: Bases de datos relacionales. Modelo Entidad/Relación | 20 | 7 | 1,5 | 8,5 | 12,75 | 12,75 | |||
T3: Bases de datos relacionales. Modelo Relacional. Álgebra y Cálculo Relacional. | 12,5 | 2 | 0,5 | 2,5 | 3 | 8,25 | 11,25 | ||
T4: Diseño y optimización de bases de datos relacionales. Normalización y optimización de consultas. | 15 | 5 | 5 | 7,5 | 7,5 | ||||
T5: Transacciones, seguridad y control de concurrencia | 9 | 3 | 6 | 9 | |||||
P1. Creación, manipulación y consulta de bases de datos. Procedimientos y funciones. Paquetes. Excepciones. Implementación de restricciones semánticas | 57,5 | 10 | 2 | 12 | 10 | 33 | 43 | ||
P2. Uso de librerías para el acceso a datos | 5 | 2 | 2 | 1 | 4,5 | 5,5 | |||
T6: Bases de datos avanzadas. Almacenes de datos y modelado multidimensional. | 7 | 2 | 5 | 7 | |||||
T7: Bases de datos no relacionales. | 10 | 4 | 6 | 10 | |||||
P3. Creación, manipulación y consulta de bases de datos no relacionales | 10 | 4 | 6 | 10 | |||||
Total | 150 | 14 | 12 | 4 | 30 | 15 | 15 | 90 | 120 |
El resumen por modalidades de trabajo se muestra a continuación:
MODALIDADES | Horas | Totales | |
Presencial | Clase Expositiva | 14 | 30 |
Prácticas de laboratorio | 12 | ||
Sesiones de evaluación | 4 | ||
No presencial | Clase Expositiva (on-line) | 15 | 120 |
Prácticas de laboratorio (on-line) | 15 | ||
Trabajo Individual | 90 | ||
Total | 150 |
Convocatoria ordinaria
Esta evaluación constará de varias partes con los siguientes pesos:
- Parte 1: Exámenes de carácter teórico 40%
- Parte 2: Exámenes de las prácticas 45%
- Parte 3: Actividades del Campus Virtual 10%
- Parte 4: Asistencia / participación en seminarios y tutorías (incluye online) 5%
Se deben de alcanzar un mínimo de 5 puntos (sobre 10 puntos) tanto en la Parte 1 como en la Parte 2 para poder superar la asignatura en la convocatoria ordinaria.
Para poder aprobar la asignatura en la convocatoria ordinaria, la calificación final tras realizar la media ponderada de las cuatro partes debe ser de al menos 5 puntos sobre 10 puntos.
En el caso en que no se alcancen 5 puntos sobre 10 puntos en la Parte 1 o no se alcancen 5 puntos sobre 10 puntos en la Parte 2, la nota final de la asignatura se obtendrá como el mínimo entre 4 puntos sobre 10 y la oportuna nota media ponderada de las cuatro partes.
Las actividades evaluables no realizadas por el alumno entrarán a contabilizar en el cómputo de la nota correspondiente con un cero. No obstante, si el peso total de estas actividades supone más del 50% de la nota total, la calificación final será “no presentado”.
Evaluación de las clases expositivas
La evaluación ordinaria de las clases expositivas se realizará mediante evaluación continua. Para ello, se realizarán controles a lo largo del curso. El último control coincidirá con la fecha oficial de la Convocatoria Ordinaria. En cada control podrá haber más de un apartado y será requisito imprescindible obtener una puntuación mínima de 5 puntos sobre 10 puntos en cada uno de dichos apartados para realizar la oportuna nota media ponderada con el resto de los apartados. Dicha ponderación irá en función de la materia que abarque cada apartado.
En caso de no realizar alguno de los apartados o controles, la calificación de dicho apartado o control no realizada será de 0 puntos sobre 10 puntos.
En el caso de no cumplir con los mínimos exigidos en los distintos apartados, la calificación en la parte de las clases expositivas se obtendrá como el mínimo entre 4 puntos sobre 10 y la oportuna nota media ponderada sobre 10 obtenida de las calificaciones de dichos apartados.
Evaluación de las prácticas de laboratorio
La evaluación ordinaria de la parte de prácticas de laboratorio se realizará mediante evaluación continua. Para ello, se realizarán controles a lo largo del curso. El último control coincidirá con la fecha oficial de la Convocatoria Ordinaria. En cada control podrá haber más de un apartado y será requisito imprescindible obtener una puntuación mínima de 5 puntos sobre 10 puntos en cada uno de dichos apartados para realizar la oportuna nota media ponderada con el resto de los apartados. Dicha ponderación irá en función de la materia que abarque cada apartado.
En caso de no realizar alguno de los apartados o controles, la calificación de dicho apartado o control no realizada será de 0 puntos sobre 10 puntos.
En el caso de no cumplir con los mínimos exigidos en los distintos apartados, la calificación en la parte de teoría se obtendrá como el mínimo entre 4 puntos sobre 10 y la oportuna nota media ponderada sobre 10 obtenida de las calificaciones de dichos apartados.
Para conseguir puntuación en la Parte 4 es requisito imprescindible acudir al menos a un 80% de las sesiones de prácticas de laboratorio y obtener al menos 5 sobre 10 puntos en los cuestionarios que se planteen al inicio de algunas o todas las sesiones de prácticas de laboratorio relativos a las tareas no presenciales propuestas en sesiones anteriores.
Convocatorias extraordinarias (Junio / Enero)
Esta evaluación constará de dos partes, evaluación de las clases expositivas y evaluación de las prácticas de laboratorio, con los siguientes pesos:
- Parte 1: Exámenes de las clases expositivas 50%
- Parte 2: Exámenes de las prácticas de laboratorio 50%
Se deben de alcanzar un mínimo de 5 puntos (sobre 10 puntos) tanto en la Parte 1 como en la Parte 2 para poder superar la asignatura en la convocatoria extraordinaria.
Para poder aprobar la asignatura en la convocatoria extraordinaria, la calificación final tras realizar la media ponderada de las dos partes debe ser de al menos 5 puntos sobre 10 puntos.
En el caso en que no se alcancen 5 puntos sobre 10 puntos en alguna de las partes, la nota final de la asignatura se obtendrá como el mínimo entre 4 puntos sobre 10 y la oportuna nota media ponderada.
Las actividades evaluables no realizadas por el alumno, entrarán a contabilizar en el cómputo de la nota correspondiente con un cero. No obstante, si el peso total de estas actividades supone más del 50% de la nota total, la calificación final será “no presentado”.
Evaluación de las clases expositivas
La evaluación extraordinaria de la parte de las clases expositivas se realizará mediante un único control cuya fecha será la fecha oficial de la Convocatoria Extraordinaria. El control constará de varios apartados y será requisito imprescindible obtener una puntuación mínima de 5 puntos sobre 10 puntos en cada uno de dichos apartados para realizar la oportuna nota media ponderada con el resto de los apartados. Dicha ponderación irá en función de la materia que abarque cada apartado.
Todos aquellos apartados en los que en convocatoria ordinaria se haya obtenido una puntuación mínima de 5 puntos sobre 10 puntos se conservarán para la convocatoria extraordinaria de julio del presente curso.
En el caso de no cumplir con los mínimos exigidos en los distintos apartados, la calificación en la parte de teoría se obtendrá como el mínimo entre 4 puntos sobre 10 y la oportuna nota media ponderada sobre 10 obtenida de las calificaciones de dichos apartados.
Evaluación de las prácticas de laboratorio
La evaluación extraordinaria de la parte de prácticas de laboratorio se realizará mediante un único control cuya fecha será la fecha oficial de la Convocatoria Extraordinaria. El control constará de varios apartados y será requisito imprescindible obtener una puntuación mínima de 5 puntos sobre 10 puntos en cada uno de dichos apartados para realizar la oportuna nota media ponderada con el resto de los apartados. Dicha ponderación irá en función de la materia que abarque cada apartado.
Todos aquellos apartados en los que en convocatoria ordinaria se haya obtenido una puntuación mínima de 5 puntos sobre 10 puntos se conservarán para la convocatoria extraordinaria de julio del presente curso.
En el caso de no cumplir con los mínimos exigidos en los distintos apartados, la calificación en la parte de prácticas se obtendrá como el mínimo entre 4 puntos sobre 10 y la oportuna nota media ponderada sobre 10 obtenida de las calificaciones de dichos apartados.
Evaluación diferenciada
Se rige por las mismas directrices con la evaluación en Convocatoria extraordinaria (Junio/Enero).
Referencias bibliográficas
- Connolly, T., Begg. C. Sistemas de bases de datos: un enfoque práctico para diseño, implementación y gestión. Pearson. 2005.
- Dan Sullivan, NoSQL for Mere Mortals, Addison-Wesley, 2015.
- Elmasri R., Navathe S.B. Fundamentos de sistemas de bases de datos. Addison Wesley. 2007.
- Gabillaud J. Oracle 10g: SQL, PL/SQL, SQL Plus. 1a edición. Ediciones ENI. 2005.
- Garcia-Molina, H., Ullman, J., Widom, J. Database systems: the complete book. Prentice Hall. 2009.
- Juan Carlos Trujillo Mondejar, Norberto Mazón López y Jesús Pardillo Vela. Diseño y explotación de almacenes de datos. Conceptos básicos de modelado multidimensional. Editorial Club Universitario. ISBN 978-84-8454-902-4.
- Piattini M., Marcos E., Calero C., Vela B. Tecnología y diseño de bases de datos. Rama. 2006.
- Sadalage,P.; Fowler, M. NoSQL distilled: a brief guide to the emerging world of polyglot persistence. Addison-Wesley. 2009.
- Silberschatz, Korth, Sudarshan. Fundamentos de bases de datos. McGraw Hill. 2006.
Recursos software
- JDK + Eclipse
https://www.eclipse.org/downloads/
- JDBC ™ Database Access
https://www.oracle.com/database/technologies/jdbc-upc-downloads.html
- Oracle SQL Developer
https://www.oracle.com/tools/downloads/sqldev-downloads.html
- MongoDB
https://www.mongodb.com/try/download/community
- Docker
https://www.docker.com/get-started
Otros recursos
- Acceso a internet, particularmente al Campus Virtual.
- Aplicaciones ofimáticas para la realización de trabajos