ECTS credits ECTS credits: 4.5
ECTS Hours Rules/Memories Student's work ECTS: 76.5 Hours of tutorials: 4.5 Expository Class: 13.5 Interactive Classroom: 18 Total: 112.5
Use languages Spanish, Galician
Type: Ordinary subject Master鈥檚 Degree RD 1393/2007 - 822/2021
Departments: Electronics and Computing
Areas: Languages and Computer Systems
Center Higher Technical Engineering School
Call: First Semester
Teaching: With teaching
Enrolment: Enrollable | 1st year (Yes)
El objetivo de esta materia es proporcionar al alumno los fundamentos para el modelado de datos siguiendo los paradigmas m谩s utilizados dentro del 谩mbito Big Data: SQL y NoSQL. Se estudiar谩n las diferencias de organizaci贸n de datos y su acceso, as铆 como los diferentes paradigmas de organizaci贸n de datos (clave/valor, columnas, grafos, etc.). El alumno aprender谩 a organizar los datos de tal forma que permita un acceso distribuido eficiente, tolerante a fallos y de alta disponibilidad. Finalmente, se iniciar谩 al alumno en diferentes lenguajes de acceso a datos y en la exportaci贸n de estos datos a diferentes formatos y tecnolog铆as.
Contenidos expositivos
Bases de datos relacionales y objeto-relacionales, basadas en SQL.
Bases de datos paralelas y distribu铆das
Bases de datos NoSQL: Modelado (clave/valor, column-family, documentales y grafos)
Bases de datos NoSQL: Distribuci贸n de datos
Bases de datos NoSQL: Consistencia
Datos enlazados y bases de datos de arrays.
Contenidos interactivos:
Bases de datos SQL: relacional, objeto-relacional, XML y JSON.
Bases de datos SQL distribuidas.
Bases de datos documentales
Bases de datos column-family
Bases de datos de grafos
Textos b谩sicos:
Sadalage, Fowler. NoSQL Distilled: A Brief Guide to the Emerging World of Polyglot Persistence, Addison-Wesley, 2012.
Avi Silberschatz, Henry F. Korth, S. Sudarshan, Database System Concepts, Sixth edition, McGraw-Hill, 2010. ISBN 0-07-352332-1
Textos complementarios:
Redmond, E., Wilson, J. R. Seven Databases in Seven Weeks: A Guide to Modern Databases and the NoSQL Movement, Pragmatic Bookshelf, 2012.
Marz, N., Warren, J. Big Data: Principles and best practices of scalable realtime data systems, Manning Publications, 2015.
Holden Karau, Andy Konwinski, Patrick Wendell, Matei Zaharia. Learning Spark: Lightning-Fast Big Data Analysis, O'Reilly, 2015.
Rick Copeland. MongoDB Applied Design Patterns, O'Reilly, 2015.
El alumnado:
- Conocer谩 los fundamentos de los modelos relacional y objeto-relacional.
- Ser谩 capaz de utilizar el lenguaje SQL para gestionar datos con estructuras simples y complejas
- Conocer谩 las principales caracter铆sticas de las bases de datos NoSQL, incluyendo aspectos relacionados con los modelos de datos, la distribuci贸n de los datos y el mantenimiento de la consistencia.
- Ser谩 capaz de usar bases de datos de tipo: documental, columna-family y de grafos.
Competencias de la titulaci贸n que se trabajar谩n (ver la memoria del t铆tulo):
- B谩sicas: CB6, CB7, CB8, CB9, CB10
- Transversales/Generales: G1, G2, G3, G4, T2, T5
- Espec铆ficas: E16
Se utilizar谩n clases magistrales, en las que se expone el contenido de cada tema. El alumnado dispondr谩 de copias de los materiales formativos con anterioridad y el profesor promover谩 una actitud activa, realizando preguntas que permitan aclarar aspectos concretos y dejando cuestiones abiertas para la reflexi贸n del alumnado.
Se realizar谩n tutoriales introductorios a las herramientas, en donde el alumnado aplicar谩 los conceptos vistos en clase a la resoluci贸n de problemas sencillos. El alumnado dispondr谩 tambi茅n de los manuales de las herramientas utilizadas. Parte de los trabajos de pr谩cticas ser谩n realizados por el alumnado de forma aut贸noma y tutelada por el profesorado.
Para los aspectos m谩s avanzados y 煤ltimas tendencias referentes a la materia, el alumnado dispondr谩 de material de lectura y estudio propuesto por el profesorado.
Actividades formativas de car谩cter presencial y su relaci贸n con las competencias de la titulaci贸n:
Clases te贸ricas: Impartidas por el profesorado: CB6,T4, G4, E16.
Clases pr谩cticas de laboratorio, resoluci贸n de problemas y casos pr谩cticos: CB7, G2, G5, E16
Tutor铆as programadas para la orientaci贸n para la realizaci贸n de trabajos individuales o en grupo, resoluci贸n de dudas y actividades de evaluaci贸n continua: T3, T4, G4, E16
Actividades formativas de car谩cter no presencial y su relaci贸n con las competencias de la titulaci贸n:
Trabajo personal del alumnado, consulta de bibliograf铆a, estudio aut贸nomo, desarrollo de actividades programadas: CB6, CB7, T3, T4, G2, G4, G5, E16
Realizaci贸n de pr谩cticas y trabajos acad茅micamente dirigidos: 60%
Pruebas peri贸dicas y/o examen final: 40%
En la oportunidad de junio/julio: Examen (60%), trabajo final (40%)
Para superar la materia ser谩 necesario alcanzar al menos 4 sobre 10 en la evaluaci贸n mediante pruebas y/o ex谩menes.
Para los casos de realizaci贸n fraudulenta de ejercicios o pruebas ser谩 de aplicaci贸n lo recogido en la Normativa de evaluaci贸n del rendimiento acad茅mico de los estudiantes y de revisi贸n de calificaciones.
Clases expositivas: 13,5 h presenciales + 33 h trabajo aut贸nomo del alumno/a.
Clases interactivas: 18 h presenciales + 36 h trabajo aut贸nomo del alumnado/a.
Tutor铆as y actividades de evaluaci贸n: 1,5h presenciales + 10,5h trabajo aut贸nomo del alumno.
Total: 112,5h
Ser谩 recomendable que el alumnado tenga conocimientos b谩sicos de programaci贸n. Se recomienda seguir las actividades propuestas durante las sesiones de trabajo presencial y solicitar tutor铆as personalizadas tan pronto como se detecten dificultades, tanto con contenidos te贸ricos como con los trabajos pr谩cticos.
Se har谩 uso del campus virtual, para mejorar la comunicaci贸n entre el alumnado y el profesorado, para alojar el material necesario y para apoyar los procesos de evaluaci贸n.
Jose Ramon Rios Viqueira
Coordinador/a- Department
- Electronics and Computing
- Area
- Languages and Computer Systems
- Phone
- 881816463
- jrr.viqueira [at] usc.es
- Category
- Professor: University Lecturer
| Monday | |||
|---|---|---|---|
| 18:30-19:45 | Grupo /CLE_01 | Galician | PROJECTS |
| 01.20.2025 16:00-19:45 | Grupo /CLIL_01 | PROJECTS |
| 01.20.2025 16:00-19:45 | Grupo /CLE_01 | PROJECTS |
| 07.04.2025 16:00-19:45 | Grupo /CLIL_01 | PROJECTS |
| 07.04.2025 16:00-19:45 | Grupo /CLE_01 | PROJECTS |