Competencias del título |
Código
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Competencias / Resultados del título
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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 |
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 |
Resultados de aprendizaje |
Competencias / Resultados del título |
Conocer los conceptos de bases de datos necesarios para afrontar el proceso ETL, entender el proceso analítico y diferenciarlo del operacional, conocer la arquitectura de un almacén de datos y saber efectuar el diseño y la explotación del mismo, con la orientación a la toma de decisiones e incluyendo la utilización de herramientas de minería de datos. |
A46
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B3 B5
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C3 C7 C8
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Contenidos |
Tema |
Subtema |
Introducción a la Inteligencia de Negocio y al Data Warehouse
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Toma de decisiones
Entorno analítico
Concepto de Data Warehouse
Tipos de Bases de Datos Analíticas |
Arquitectura del Data Warehouse |
Componentes de un Data Warehouse
Orientaciones de desarrollo de los Data Warehouse
Proceso ETL
Metadatos |
Diseño de Data Warehouse |
Modelado multidimensional
Modelado conceptual
Modelado lógico
Conceptos avanzados de diseño |
Explotación de Data Warehouse |
Minería de datos
SQL analítico |
Planificación |
Metodologías / pruebas |
Competencias / Resultados |
Horas lectivas (presenciales y virtuales) |
Horas trabajo autónomo |
Horas totales |
Prácticas de laboratorio |
A46 B3 B5 C3 C7 C8 |
14 |
21 |
35 |
Solución de problemas |
A46 B3 B5 C3 C7 C8 |
7 |
14 |
21 |
Lecturas |
A46 B3 B5 C7 C8 |
0 |
14 |
14 |
Prueba mixta |
A46 B3 B5 C3 C7 C8 |
3 |
0 |
3 |
Trabajos tutelados |
A46 B3 B5 C3 C7 C8 |
0 |
14 |
14 |
Sesión magistral |
A46 B3 B5 C7 C8 |
21 |
42 |
63 |
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Atención personalizada |
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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 pruebas y ejercicios cuyo objetivo es madurar los conceptos de las clases teóricas, y 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 profesorado aportará soluciones y/o atenderá las dudas y las preguntas que se originen. Una atención más personalizada se desarrolla en las tutorías. |
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Evaluación |
Metodologías
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Competencias / Resultados |
Descripción
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Calificación
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Prácticas de laboratorio |
A46 B3 B5 C3 C7 C8 |
La nota máxima será de 4 puntos sobre el total de 10 de la materia. La práctica deberá realizarse individualmente o en grupos pequeños y será defendida oralmente. |
40 |
Prueba mixta |
A46 B3 B5 C3 C7 C8 |
La nota máxima será de 3,5 puntos sobre el total de 10 de la materia. Se realizarán varias pruebas durante lo curso que tratarán sobre los conceptos teóricos y sobre la asimilación práctica de la materia.
Para aprobar la asignatura globalmente hay que obtener en la prueba mixta teórica final una NOTA MÍNIMA de 0.75 (sobre 2). No siendo así, la nota máxima GLOBAL de la asignatura no será en ningún caso superior a un 4,9 (y por tanto la asignatura se considerará SUSPENSA). |
35 |
Trabajos tutelados |
A46 B3 B5 C3 C7 C8 |
La nota máxima de los trabajos será de 2,5 puntos. |
25 |
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Observaciones evaluación |
NO PRESENTADO: En la primera oportunidad tendrá calificación de NO PRESENTADO el estudiante que no realice todas las pruebas mixtas. En la segunda oportunidad se puede recuperar cualquiera de las partes de la evaluación, de manera que las notas de esta oportunidad sustituyen siempre las de la primera. Tendrá calificación de NO PRESENTADO el estudiante que no recupere ninguna de las partes. Para aprobar la asignatura es obligatorio obtener una nota mínima de 0,75 sobre 2 en la prueba mixta teórica final. 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 durante las dos primeras semanas de clase para establecer las condiciones de entrega y defensa de las prácticas y de los trabajos tutelados. OPORTUNIDAD ADELANTADA: La evaluación en la oportunidad adelantada consistirá de: prueba mixta (35% de la calificación), práctica (40% de la calificación) y trabajo (25% de la calificación). Para aprobar la asignatura es obligatorio obtener una nota mínima de 0,75 sobre 2 en la parte correspondiente a la prueba mixta teórica.
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Fuentes de información |
Básica
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Inmon, W. H. (2002). Building the Data Warehouse, 3nd edition. Wiley
Sharda, R. Delen, D.; Turban, E. (2014). Business Intelligence: A managerial perspective on analytics. 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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