NO PRESENTADO:

En la primera oportunidad tendrá calificación de NO PRESENTADO el alumnado 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. En la práctica, sólo se podrá recuperar la última entrega (3 puntos). Tendrá calificación de NO PRESENTADO el alumnado 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:

El alumnado con matrícula a tiempo parcial y dispensa académica que les exima de la asistencia a las clases deberán contactar con el profesorado 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.

FRAUDE ACADÉMICO:

La realización fraudulenta de las pruebas o actividades de evaluación, una vez comprobada, implicará directamente la cualificación de suspenso en la convocatoria en que se cometa: el alumnado será calificado con “suspenso” (nota numérica 0) en la convocatoria correspondiente del curso académico, tanto si la comisión de la falta se produce en la primera oportunidad como en la segunda. Para esto, se procederá a modificar su cualificación en el acta de primera oportunidad, si fuera necesario.

Resultados de aprendizaje	Competencias 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	B3 B5	C3 C7 C8

Tema	Subtema
Introducción a la Inteligencia de Negocio y al Data Warehouse	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

Metodologías / pruebas	Competéncias	Horas presenciales	Horas no presenciales / 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

Atención personalizada		0		0

(*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos

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.

Metodologías	Competéncias	Descripción	Calificación
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

Observaciones evaluación
NO PRESENTADO: En la primera oportunidad tendrá calificación de NO PRESENTADO el alumnado 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. En la práctica, sólo se podrá recuperar la última entrega (3 puntos). Tendrá calificación de NO PRESENTADO el alumnado 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: El alumnado con matrícula a tiempo parcial y dispensa académica que les exima de la asistencia a las clases deberán contactar con el profesorado 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. FRAUDE ACADÉMICO: La realización fraudulenta de las pruebas o actividades de evaluación, una vez comprobada, implicará directamente la cualificación de suspenso en la convocatoria en que se cometa: el alumnado será calificado con “suspenso” (nota numérica 0) en la convocatoria correspondiente del curso académico, tanto si la comisión de la falta se produce en la primera oportunidad como en la segunda. Para esto, se procederá a modificar su cualificación en el acta de primera oportunidad, si fuera necesario.

Básica	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

Complementária	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