Datos Identificativos 2023/24
Asignatura (*) Bases de Datos Código 614G03010
Titulación
Grao en Intelixencia Artificial
Descriptores Ciclo Periodo Curso Tipo Créditos
Grado 1º cuatrimestre
 Segundo Obligatoria 6
Idioma
Castellano
Gallego
Modalidad docente Presencial
Prerrequisitos
Departamento Ciencias da Computación e Tecnoloxías da Información
Coordinador/a
Fariña Martinez, Antonio
 Correo electrónico
antonio.farina@udc.es
Profesorado
Cerdeira Pena, Ana Belen
Cortiñas Álvarez, Alejandro
Fariña Martinez, Antonio
Ramos Vidal, María Delfina
 Correo electrónico
ana.cerdeira@udc.es
alejandro.cortinas@udc.es
antonio.farina@udc.es
delfina.ramos@udc.es
Web http://campusvirtual.udc.es
Descripción general Esta materia revisa as principais tecnoloxías e paradigmas orientados á xestión de datos, facendo especial fincapé nas bases de datos relacionais.
Abordaráse o modelado conceptual de bases de datos. Utilizarase o modelo relacional teórico como base para a representación e xestión de datos, e a linguaxe SQL para o manexo dunha base de datos relacional real. Ademais, revisaranse outros aspectos de implementación como a xestión de transaccións, a concurrencia e recuperación.

Competencias del título
Código Competencias del título
A8 Conocer y aplicar las características, funcionalidades y estructura de los sistemas de bases de datos y las bases de datos distribuidas, que permitan su uso adecuado y la implementación sobre ellos de soluciones de Inteligencia Artificial que puedan incluir grandes volúmenes de datos.
B2 Que el alumnado sepa aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posea 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.
B5 Que el alumnado haya desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía.
B7 Capacidad para resolver problemas con iniciativa, toma de decisiones, autonomía y creatividad.
B9 Capacidad para seleccionar y justificar los métodos y técnicas adecuadas para resolver un problema concreto, o para desarrollar y proponer nuevos métodos basados en inteligencia artificial.
C2 Capacidad de trabajo en equipo, en entornos interdisciplinares y gestionando conflictos.
C3 Capacidad para crear nuevos modelos y soluciones de forma autónoma y creativa, adaptándose a nuevas situaciones. Iniciativa y espíritu emprendedor.

Resultados de aprendizaje
Resultados de aprendizaje Competencias del título
Conocimiento y comprensión de los conceptos, principios y teorías básicas relacionadas con las bases de datos relacionales y/u otros paradigmas de bases de datos. A8
 B2
B5
B9
Capacidad de modelar y diseñar bases de datos relacionales con el objetivo de permitir el almacenamiento de la información necesaria para dominios de aplicación concretos. A8
 B2
B5
B7
 C2
C3
Capacidad para manipular bases de datos relacionales mediante sentencias SQL. A8
 B5
B7
 C2

Contenidos
Tema Subtema
El Modelo relacional Estructura
Restriciones
Operaciones (álgebra relacional)
Diseño de Bases de datos Introducción: anomalías y fases de diseño
Diseño lógico
Diseño conceptual
Paso de ER a relacional
Concurrencia y recuperación Problemas de concurrencia y fallos
Gestión de transacciones
Recuperación ante fallos
Control de concurrencia
Almacenes y lagos de datos Fundamentos de almacenes y lagos de datos
SQL Consultas
Operaciones DML
Operaciones DDL

Planificación
Metodologías / pruebas Competéncias Horas presenciales Horas no presenciales / trabajo autónomo Horas totales
Sesión magistral A8 B2 B5 B9 23 23 46
Solución de problemas B2 B5 B7 C3 22 33 55
Prácticas de laboratorio B2 B5 B7 C2 C3 18 27 45
Prueba mixta A8 B2 B7 B9 C3 3 0 3
 
Atención personalizada 1 0 1
 
(*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos

Metodologías
Metodologías Descripción
Sesión magistral Durante estas sesiones se expondrán los contenidos fundamentales de la materia. Constan de exposición de objetivos, motivación, desarrollo conceptual, utilidad y resumen.
Solución de problemas Sesiones de problemas donde primero se expone un problema a solucionar. A continuación, se deja algún tiempo para que el/la alumno/la intente solucionarlo y reflexione sobre distintos aspectos a tratar para resolverlo. Finalmente, se resuelve, posiblemente mostrando errores típicos en las soluciones aportadas por el alumnado
Prácticas de laboratorio En las clases de laboratorio se exponen los conocimientos necesarios para adquirir las habilidades propuestas. En las prácticas de laboratorio se realizarán los ejercicios que lleven a desarrollar competencias procedimentales.

En estas clases los/las estudiantes realizarán también el diseño e implementación de una base de datos relacional, que el/la estudiante deberá desarrollar por su cuenta, con la asistencia puntual de los/las docentes.
Prueba mixta Pruebas presenciales a realizar en tiempo limitado, en las que se evalúan conocimientos tanto teóricos como prácticos.

Atención personalizada
Metodologías
Prácticas de laboratorio
Descripción
En las prácticas de laboratorio habrá una atención semi-personalizada (al existir grupos de tamaño reducido). El/la profesor/a atenderá dudas puntuales a cada estudiante en su puesto de trabajo.

De cara a la realización de tutorías, el alumnado concertará una cita dentro del horario de tutorías que los/las profesores hayan establecido en espazos.udc.es.

Evaluación
Metodologías Competéncias Descripción Calificación
Prueba mixta A8 B2 B7 B9 C3 Tanto en la PRIMERA OPORTUNIDAD como en la SEGUNDA OPORTUNIDAD habrá que superar una prueba escrita que supondrá el 60% del global de la nota.

Para aprobar la materia globalmente hay que conseguir en la prueba escrita una NOTA MÍNIMA de 2.4 (sobre 6). No siendo así, la nota máxima GLOBAL de la materia no será en ningún caso superior a un 4,5 (y, por lo tanto, la materia se considerará SUSPENSA)

Puntuación máxima: 6 puntos
Nota mínima para aprobar: 2.4 (sobre 6) 		60
Prácticas de laboratorio B2 B5 B7 C2 C3 Para la PRIMERA OPORTUNIDAD:
- Prueba de lenguaje SQL (Puntuación máxima 2 pt).
- Diseño e implementación de una BD relacional (Puntuación máxima 2 pt).

Para la SEGUNDA OPORTUNIDAD:
- Prueba de lenguaje SQL (Puntuación máxima 2 pt).
- La nota correspondiente al diseño e implementación de una BD relacional no se puede recuperar. Se conserva la nota de la primera oportunidad. 		40
 
Observaciones evaluación

PRIMERA OPORTUNIDAD

  • En la PRIMERA OPORTUNIDAD tendrán calificación de NO PRESENTADO quienes no realicen la prueba escrita.
  • De
    acuerdo con la normativa de la UDC, si se supera la asignatura en la
    PRIMERA OPORTUNIDAD, el/la estudiante no podrá volver a presentarse en
    la SEGUNDA OPORTUNIDAD para intentar mejorar su nota.
  • Si se
    suspende la asignatura en la PRIMERA OPORTUNIDAD, el/la estudiante puede
    decidir volver a evaluarse de la prueba de lenguaje SQL o de la prueba
    escrita (o de ambas) en la SEGUNDA OPORTUNIDAD.

SEGUNDA OPORTUNIDAD

  • En
    la SEGUNDA OPORTUNIDAD tendrá calificación de NO PRESENTADO aquel/la  estudiante que no opte a recuperar ninguna de las partes (prueba escrita
    y/o prueba de lenguaje SQL)
  • En el caso de realizar la
    recuperación de una prueba, la nota final en la prueba será la que
    obtenga en esta segunda oportunidad (sea mayor o menor que la de la
    primera oportunidad).
  • Si un/una estudiante decide no realizar la
    recuperación de una de las dos pruebas, conservará la nota obtenida en
    la primera oportunidad en esa prueba.

COPIA Y/O PLAGIO

DISPENSA ACADÉMICA 

  • Aquellos/as estudiantes con matrícula a tiempo parcial y dispensa académica
    que les exima de la asistencia a las clases podrán realizar (y
    entregar) la totalidad (o parte) de las prácticas y trabajos por su
    cuenta. En el caso de actividades que requieran de una equipación
    específica, o planificadas en una fecha y hora concretas, se les
    facilitará, dentro del posible, una alternativa viable si la solicitan.

OPORTUNIDAD
ADELANTADA 

  • La evaluación en la oportunidad adelantada consistirá únicamente en una prueba
    escrita que computará el 100% de la calificación.

Fuentes de información
Básica Elmasri, R.; Navathe, S. (2011). Database systems: models, languages, design, and application programming. Addison-Wesley
A. Silberschatz; H. Korth; S. Sudarshan (2010). Database System Concepts. McGraw Hill
Elmasri, Ramez.; Navathe, Shamkant B. (2017). Fundamentals of Database Systems (7th Ed). Pearson
Alan Beaulieu (2009). Learning SQL (2nd Ed). O'Reilly

Complementária Cuadra, D.; Castro, E.; Iglesias, A. M.; Martínez, P.; Calle, F. J.; de Pablo, C.; Al-Jumaly, H.; (2007). Desarrollo de Bases de Datos: casos prácticos desde el análisis a la implementación. Madrid: Ra-ma
de Miguel, A,; Martínez, P.; Castro, E.; Cavero, M., Cuadra, D.; Iglesias, A. M.; Nieto, C. (2001). Diseño de bases de datos. Problemas resueltos. Madrid: Ra-ma


Recomendaciones
Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente

Asignaturas que se recomienda cursar simultáneamente

Asignaturas que continúan el temario

Otros comentarios

Perspectiva de género: 

Según se recoge en las distintas normativas de aplicación para la docencia universitaria se deberá incorporar la perspectiva de género en esta materia (eg. uso de lenguaje no sexista, ...) Se trabajará para identificar y modificar prejuicios y actitudes sexistas e influir en el entorno para modificarlos y fomentar valores de respeto e igualdad. En definitiva, se tratará de detectar situaciones de discriminación (incluyendo la discriminación por razón de género) y de proponer acciones y medidas para corregirlas.


(*) La Guía Docente es el documento donde se visualiza la propuesta académica de la UDC. Este documento es público y no se puede modificar, salvo cosas excepcionales bajo la revisión del órgano competente de acuerdo a la normativa vigente que establece el proceso de elaboración de guías