Master en analítica del negocio y grandes volúmenes de datos Universidad de Alcalá Curso Académico 2017/2018 Curso 1º Anual

BASES DE DATOS

Master en analítica del negocio y

grandes volúmenes de datos

Universidad de Alcalá

Curso Académico 2017/2018

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GUÍA DOCENTE

Nombre de la asignatura: Bases de datos

Código:

Titulación en la que se imparte:

Máster en analítica del negocio y grandes volúmenes de datos

Departamento: Departamento Ciencias de la Computación

Carácter Complemento formativo

Créditos ECTS: 6

Curso y cuatrimestre: Anual

Profesorado: Elena García Barriocanal

Horario de Tutoría: El horario de Tutorías se indicará el primer día de clase.

Idioma en el que se imparte: Español

1a. PRESENTACIÓN

El objetivo del curso consiste en presentar una introducción a las bases de datos relacionales y los conceptos relacionados con su diseño e implementación. Esta asignatura trata de concienciar al alumno de la importancia de las técnicas a emplear en el diseño y desarrollo de bases de datos relacionales, utilizando para ellos las técnicas y fases clásicas del diseño de bases de datos combinadas con el uso de Sistemas Gestores de Bases de Datos relacionales.

Para ello se estudian los conceptos introducidos en el Modelo Entidad/Relación para el modelado y diseño inicial de bases de datos, el Modelo Relacional y la teoría de la Normalización para la organización de la información estructurada en Sistemas Gestores de Bases de Datos Relacionales, y finalmente se trabaja con el manejo de datos concretos a través del lenguaje SQL así como el acceso a los datos en aplicaciones.

Este conocimiento es indispensable para que el estudiante pueda abordar con éxito otras asignaturas del máster relacionadas con el almacenamiento de grandes volúmenes de datos y poder hacer los diseños que mejor se adecúen a cada caso concreto.

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2. COMPETENCIAS

Las competencias específicas que se adquirirán con la superación de la materia son:

 Plasmar una parte del mundo real en un modelo conceptual según un problema concreto.

 Conocer la tecnología relacional de bases de datos y saber diseñar bases de datos relacionales.

 Saber diseñar un modelo conceptual y lógico de base de datos, convertir el lógico en físico, desarrollar la base de datos física y generar datos de prueba.

 Conocer el lenguaje estándar de creación y consulta para el manejo de bases de datos relacionales.

 Poner en práctica el lenguaje SQL en un sistema de gestión de bases de datos relacionales en el contexto de casos particulares.

 Saber aplicar las posibilidades de gestión y recuperación de información de una BD a la creación de sistemas de información, con lenguajes como SQL.

 Saber aplicar y usar una implementación física de base de datos en un entorno de programación.

 Conocer los conceptos de almacenes de datos organizativos y su uso para aplicaciones de toma de decisiones.

 Gestionar las operaciones concurrentes y atómicas de una base de datos. Los resultados del aprendizaje esperados, obtenidos a partir de la adquisición de las competencias mencionadas, son los siguientes:

 Plasmar la parte del mundo real, relevante para un problema concreto, en un modelo conceptual, identificando la semántica de los datos.

 Obtener el modelo lógico de base de datos a partir del modelo conceptual de una porción del mundo y convertir el lógico en físico, desarrollar la base de datos física y generar datos de prueba, recorriendo todas las fases de diseño.

 Aplicar las posibilidades de gestión y recuperación de información de una BD a la creación de sistemas de información, con leguajes como SQL.

 Saber usar sistemas de gestión de bases de datos.

 Argumentar la necesidad de las bases de datos y elegir el modelo y arquitectura de bases de datos que más se ajuste a la solución de un problema propuesto.

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3. CONTENIDOS

Bloques de contenido (se pueden especificar los

temas si se considera necesario)

Total de clases, créditos u horas

Introducción a las bases de datos:

- Definición de un sistema gestor de bases de datos. - Estructura y arquitectura de las bases de datos. - Usuarios, su percepción del sistema según los

distintos niveles y grados de implicación.

- Proceso de diseño de las bases de datos y obtención de los modelos lógicos y físicos.

10%

Modelos de bases de datos: El modelo Entidad Relación _20% Bases de datos relacionales:

- Modelo Relacional y su traducción con el Modelo Entidad/Relación.

- Herramientas utilizadas para el diseño de bases de datos relacionales.

30%

Lenguaje de consultas estructurado SQL y acceso a bases de datos utilizando Python:

- Estructura básica

- Creación de estructuras en la base de datos

- Operaciones y proceso de inserción, actualización, borrado

- Consultas de los datos de una base de datos relacional

- Integración con los entornos de programación.

30%

Buenas prácticas:

- Tipos de restricciones y su uso - Calidad de datos

10%

4. METODOLOGÍAS DE

ENSEÑANZA-APRENDIZAJE.-ACTIVIDADES FORMATIVAS

4.1. Distribución de créditos (especificar en horas)

Número de horas presenciales: 42 hrs. + 9 hrs. de tutorías y pruebas

presenciales

Número de horas del trabajo

propio del estudiante: 129 hrs. Total horas 180 hrs.

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4.2. Estrategias metodológicas, materiales y recursos didácticos

En el proceso de enseñanza-aprendizaje se realizarán las siguientes actividades formativas:

 Clases teóricas y prácticas presenciales.

 Resolución de ejercicios y prácticas, en su caso herramientas informáticas. Además, en función de la naturaleza de las distintas partes de la materia objeto de estudio, se podrán utilizar, entre otras, las siguientes actividades formativas:

 Sesiones de diálogo y trabajo en equipo.

 Consulta de manuales, documentos y artículos científicos técnicos.

 Presentación de trabajos, casos e informes.

 Aprendizaje activo en la red.

 Uso de herramientas de comunicación y colaboración online.

Actividades presenciales

Las clases presenciales se realizarán un aula donde cada estudiante utilizará un ordenador.

En ellas se llevará a cabo la exposición y discusión de los conocimientos básicos de la asignatura así como el planteamiento y resolución de ejercicios y supuestos relacionados.

El uso del ordenador permitirá el planteamiento y desarrollo de ejercicios prácticos que orientados a solventar problemas, utilizando herramientas, técnicas y métodos objetos de estudio de la asignatura, contribuyendo al desarrollo de la capacidad de análisis, razonamiento crítico y comprensión de las prácticas utilizadas. Trabajo autónomo (actividades no presenciales)

El trabajo autónomo fomentará el análisis y asimilación de los contenidos de la materia, resolución de problemas, consulta bibliográfica, preparación de trabajos individuales y/o grupales y autoevaluaciones. Está orientado especialmente al desarrollo de métodos para la organización y planificación del trabajo individual y en equipo.

Las tutorías proporcionarán asesoramiento individual y en grupos durante el proceso de enseñanza-aprendizaje, bien en forma presencial o a distancia.

Materiales y recursos

 Material docente elaborado por el profesor para las clases presenciales, teóricas y prácticas.

▪ Bibliografía de referencia sobre la asignatura.

▪ Plataforma de Aula Virtual.

▪ Entornos de desarrollo y manuales de uso de los mismos.

▪ Conexión a Internet.

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5. EVALUACIÓN:

calificación

Los estudiantes se acogerán a los procedimientos de evaluación según lo articulado en el titulo 2 (art. 9 y 10) de la Normativa de Evaluación de los Aprendizajes de la UAH.

Criterios de evaluación:

La dimensión y cuestiones que serán valoradas en el aprendizaje se corresponden a la adquisición de competencias presentadas en la guía. Se considerará también a estos efectos los siguientes criterios de evaluación generales respecto a la actitud en las clases presenciales:

 Respeto al profesor y al resto de compañeros.

 Colaboración en el desarrollo de los ejercicios realizados en clase.

 Interés mostrado en las sesiones presenciales.

Se establecen los siguientes criterios de evaluación específicos para la asignatura:

 El alumno es capaz de extraer la semántica de los datos, sus interrelaciones y sus restricciones, a partir de especificaciones de una parcela del mundo real.

 El alumno expresa las restricciones y las relaciones entre los datos modelando la parcela del problema, a nivel conceptual, lógico y físico y justifica adecuadamente los criterios de diseño empleados.

 El alumno sabe implementar el diseño en un SGBD y es capaz de mantener y consultar la información en él.

 El alumno sabe buscar soluciones a los problemas planteados, en los manuales, para integrar la base de datos en otros contextos informatizados.

 El alumno se expresa tanto de forma oral como escrita utilizando terminología adecuada y valorando siempre las contribuciones de otros miembros de la clase a su trabajo.

Instrumentos de evaluación y calificación: 1) Convocatoria ordinaria: Evaluación continua

La evaluación continua se llevará a cabo mediante prácticas y/o ejercicios teórico-prácticos, que supondrán en su conjunto entre 0 y el 65% de la nota final y la realización de casos aplicados que supondrá entre el 0 y el 35% de la nota final. Se utilizarán los siguientes instrumentos de evaluación:

 PE_1: Prueba teórico-práctica presencial sobre el primer y segundo bloque de contenidos. (20%)

₇  PE_2: Prueba teórico-práctica presencial sobre el tercer bloque de contenidos.

(20%)

 PE_3: Prueba teórico-práctica presencial sobre el cuarto y quinto bloque de contenidos. (25%)

 PE_4: Caso práctico de diseño e implementación de una base de datos relacional (35%)

La prueba de evaluación PE_4 podrá ser defendida, en su caso, ante el profesor de la materia en sesiones destinadas específicamente para ello.

La no superación de alguna de las pruebas no implica la finalización del proceso de evaluación continua.

2) Convocatoria ordinaria: Evaluación final

Según la normativa a de evaluación de la UAH, aquellos estudiantes que no puedan acudir regularmente a clase y realizar evaluación continua podrán realizar, previa autorización por la dirección del programa, una prueba final que supondrá el 100% de la calificación.

Esta prueba consistirá en dos partes: un examen presencial teórico-práctico (65% de la calificación) y la entrega de la solución a un caso aplicado de diseño e implementación de una base de datos relacional (35% de la calificación).

3) Convocatoria extraordinaria

Se aplicarán los mismos instrumentos de evaluación y calificación que lo recogido en el apartado anterior.

6.BIBLIOGRAFÍA

Bibliografía Básica

- Silberschatz A. Fundamentos de Diseño de Bases de Datos, McGraw-Hill (2007)

- Date, C.J. Introducción a los Sistemas de Bases de Datos, Prentice Hall (2002)

Bibliografía Complementaria

- ElmasrI R., navathe S.B. Fundamentos de Sistemas de Bases de Datos, Pearson (2007)