Competencias del título |
Código
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Competencias / Resultados del título
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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 / Resultados 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
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B2 B5 B9
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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
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B2 B5 B7
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C2 C3
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Capacidad para manipular bases de datos relacionales mediante sentencias SQL. |
A8
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B5 B7
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C2
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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 |
Competencias / Resultados |
Horas lectivas (presenciales y virtuales) |
Horas 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 |
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Atención personalizada |
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1 |
0 |
1 |
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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 |
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
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Prácticas de laboratorio |
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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. |
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Evaluación |
Metodologías
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Competencias / Resultados |
Descripción
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Calificación
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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 |
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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.
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Fuentes de información |
Básica
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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 |
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Complementária
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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 |
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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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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. |
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