Competencias del título |
Código
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Competencias de la titulación
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A46 |
Capacidad de integrar soluciones de tecnologías de la información y las comunicaciones y procesos empresariales para satisfacer las necesidades de información de las organizaciones, permitiéndoles alcanzar sus objetivos de forma efectiva y eficiente, dándoles así ventajas competitivas. |
B3 |
Capacidad de análisis y síntesis |
B5 |
Habilidades de gestión de la información |
C2 |
Dominar la expresión y la comprensión de forma oral y escrita de un idioma extranjero. |
C3 |
Utilizar las herramientas básicas de las tecnologías de la información y las comunicaciones (TIC) necesarias para el ejercicio de su profesión y para el aprendizaje a lo largo de su vida. |
C7 |
Asumir como profesional y ciudadano la importancia del aprendizaje a lo largo de la vida. |
C8 |
Valorar la importancia que tiene la investigación, la innovación y el desarrollo tecnológico en el avance socioeconómico y cultural de la sociedad. |
Resultados de aprendizaje |
Competencias de materia (Resultados de aprendizaje) |
Competencias de la titulación |
Entender el proceso analítico y diferenciarlo del operacional, conocer la arquitectura de un almacén de datos y saber efectuar el diseño y explotación del mismo orientado a la toma de decisiones, incluyendo la utilización de herramientas de minería de datos. |
A46
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B3 B5
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C2 C3 C7 C8
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Contenidos |
Tema |
Subtema |
Conceptos de Bases de Datos |
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Introducción a los Almacenes de Datos (Data Warehouse)
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Diseño de Data Warehouse |
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Minería de Datos |
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Para la materia optativa se impartirá una temática acorde al itinerario de procedencia y orientada al perfil de responsable de Data Warehouse |
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Planificación |
Metodologías / pruebas |
Horas presenciales |
Horas no presenciales / trabajo autónomo |
Horas totales |
Prácticas de laboratorio |
14 |
21 |
35 |
Solución de problemas |
7 |
14 |
21 |
Lecturas |
0 |
14 |
14 |
Prueba mixta |
3 |
0 |
3 |
Trabajos tutelados |
0 |
14 |
14 |
Sesión magistral |
21 |
42 |
63 |
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Atención personalizada |
0 |
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0 |
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(*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos |
Metodologías |
Metodologías |
Descripción |
Prácticas de laboratorio |
Son clases en las que se desarrollan las competencias procedimentales relacionadas con los contenidos de la asignatura.
En ellas se realizarán, por una parte, ejercicios cuyo objetivo es madurar los conceptos de las clases teóricas, y por otra, se introducirán nuevos conceptos de carácter práctico que se acompañarán de ejercicios. |
Solución de problemas |
Clases en las que se discutirán las estrategias de solución de diversos problemas propuestos. |
Lecturas |
Se propondrá la lectura de diversos trabajos que complementen y ayuden a entender los conceptos planteados. |
Prueba mixta |
Examen de la asignatura que combina conceptos teóricos, prácticos y problemas. |
Trabajos tutelados |
Trabajos realizados bajo la orientación del profesorado, cuyo objetivos es que los estudiantes asuman la responsabilidad de su propio aprendizaje y que aprenden "cómo hacer". |
Sesión magistral |
Clases teóricas en las que se exponen los contenidos fundamentales de la asignatura, que pueden acompañarse de la propuesta y la resolución de ejemplos. |
Atención personalizada |
Metodologías
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Prácticas de laboratorio |
Solución de problemas |
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Descripción |
Tanto en las prácticas de laboratorio como en la solución de problemas el profesor aportará soluciones y/o atenderá las dudas y las preguntas que se originen. |
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Evaluación |
Metodologías
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Descripción
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Calificación
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Prácticas de laboratorio |
La nota máxima de los trabajos, pruebas y ejercicios será de 4 puntos sobre el total de 10 de la asignatura.
Se realizará una evaluación continua por lo que la nota de las pruebas de este apartado contabiliza tanto para la primera como para la segunda oportunidad. En la segunda oportunidad se podrá repetir un máximo de 2 puntos de esta parte.
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40 |
Prueba mixta |
La nota máxima será de 4 puntos sobre el total de 10 de la asignatura.
La prueba consiste en un examen que podrá tratar tanto sobre los conceptos teóricos como sobre la asimilación práctica de la asignatura.
Esta prueba podrá repetirse en la segunda oportunidad.
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40 |
Trabajos tutelados |
Se evaluará el resultado de los traballos, que tendrán una única fecha de entrega cada uno, anunciada con suficiente antelación. Estos trabajos no se repetirán en la segunda oportunidad. |
20 |
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Observaciones evaluación |
En la primera oportunidad tendrá calificación de NO PRESENTADO aquel/lla estudiante que no realice la prueba mixta. En la segunda oportunidad tendrá calificación de NO PRESENTADO aquel/lla estudiante que no se presente a la prueba mixta.
DISPENSA ACADÉMICA: Aquellos estudiantes con matrícula a tiempo parcial y dispensa académica que les exima de la asistencia a las clases deberán contactar con los docentes para buscar una alternativa a la evaluación de las prácticas de laboratorio, por ejemplo mediante la realización de una prueba escrita en la primera oportunidad o la entrega de trabajos por su cuenta. OPORTUNIDAD ADELANTADA: La evaluación en la oportunidad adelantada consistirá en una prueba escrita que computará el 100% de la calificación.
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Fuentes de información |
Básica
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Inmon, W. H. (2002). Building the Data Warehouse, 3nd edition. Wiley
Turban, E.; Sharda, R. (2011). Business Intelligence: A managerial approach (2 ed.). Prentice Hall
Williams, G. (2011). Data Mining with Rattle and R. Springer
Tan, P.; Steinbach, M.; Kumar, V. (2006). Introduction to Data Mining . Addison-Wesley
Kimball, R.; Ross, M.; Thornthwaite, W.; Mundy, J.; Becker, B. (2008). The Data Warehouse Lifecycle Toolkit, 2nd edition. John Wiley and Sons
Kimball, R.; Ross, M (2013). The Data Warehouse Toolkit, 3rd edition. Wiley |
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Complementária
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Golfarelli, M.; Rizzi, S. (2009). Data Warehouse Design: Modern Principles and Methodologies . McGraw-Hill
García-Molina, H.; Ullman, J.; Widom, J. (2009). Database System. The complete book.. Prentice Hall
Mazón López, N.; Pardillo Vela, J.; Trujillo Mondejar. J. C. (2011). Diseño y explotación de almacenes de datos . Editorial Club Universitario
Elmasri, R.; Navathe, S. (2011). Fundamentals of Database Systems. Addison-Wesley
Inmon, W. H.; Strauss, D.; Neushloss, G. (2008). The Architecture for the Next Generation of Data Warehousing . Morgan Kaufman |
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Recomendaciones |
Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente |
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Asignaturas que se recomienda cursar simultáneamente |
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Asignaturas que continúan el temario |
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