Última actualización: 12/06/2023


Curso Académico: 2023/2024

Base de Datos y Datawarehouse
(18851)
Máster Universitario en Tecnologías del Sector Financiero: FinTech (Plan: 461 - Estudio: 313)
Escuela de Ingeniería y Ciencias Básicas


Coordinador/a: CALLE GOMEZ, FRANCISCO JAVIER

Departamento asignado a la asignatura: Departamento de Informática

Tipo: Complementos de Formación
Créditos: 3.0 ECTS

Curso:
Cuatrimestre:




Requisitos (Asignaturas o materias cuyo conocimiento se presupone)
Conocimientos Básicos en Programación
Objetivos
+ Comprender los fundamentos de las bases de datos transaccionales + Comprender la Gestión de la información en una base de datos relacional + Comprender los fundamentos de los Data Warehouses + Capacidad para implementar bases de datos relacionales sencillas + Capacidad para desarrollar consultas sobre bases de datos relacionales + Nociones de SQL
Competencias y resultados del aprendizaje
Descripción de contenidos: Programa
Bases de datos transaccionales - Diseño e implementación de bases de datos relacionales - Gestión de la información en una base de datos relacional DataWarehouse - Data Warehouse: definición y características - SQL analítico
Actividades formativas, metodología a utilizar y régimen de tutorías
ACTIVIDADES FORMATIVAS AF1 Presentaciones teóricas de docencia síncrona acompañadas de material electrónico, como presentaciones digitales [7 horas, 0% presencialidad] AF2 Actividades de e-learning [11,5 horas, 0% presencialidad] AF3 Clases teórico-prácticas docencia síncrona [3,5 horas, 0% presencialidad] AF4 Prácticas de laboratorio [10 horas, 0% presencialidad] AF5 Tutorías [3,3 horas, 0% presencialidad] AF7 Trabajo individual del alumno [40 horas, 0% presencialidad] METODOLOGÍAS DOCENTES - MD1: Exposiciones en clase (en modalidad de docencia síncrona no presencial) del profesor con soporte de medios informáticos y audiovisuales, en las que se desarrollan los conceptos principales de la materia y se proporciona la bibliografía para complementar el aprendizaje de los alumnos. - MD2: Lectura crítica de textos recomendados por el profesor de la asignatura: artículos de prensa, informes, manuales y/o artículos académicos, bien para su posterior discusión en clase, bien para ampliar y consolidar los conocimientos de la asignatura. - MD3: Resolución de casos prácticos, problemas, etc.¿ planteados por el profesor de manera individual o en grupo - MD4: Exposición y discusión en clase, bajo la moderación del profesor de temas relacionados con el contenido de la materia, así como de casos prácticos - MD5: Elaboración de trabajos e informes de manera individual o en grupo - MD6: Actividades específicas de e-learning, relacionadas con el carácter semi-presencial del título, incluyendo la visualización de contenidos grabados, actividades de autocorrección, participación en foros, y cualquier otro mecanismo de enseñanza on-line
Sistema de evaluación
  • Peso porcentual del Examen Final 60
  • Peso porcentual del resto de la evaluación 40
Calendario de Evaluación Continua
Bibliografía básica
  • Elmasri, R. y Navathe, S.. Fundamentos de Sistemas de Bases de Datos (5ª ed).. Grupo Anaya. 2007
  • Silverschatz, A., Korth, H. F. y Sudarshan, S.. Fundamentos de Bases de Datos, (3ª - 6ª edición). Mc-Graw Hill. 2014
Recursos electrónicosRecursos Electrónicos *
(*) El acceso a algunos recursos electrónicos puede estar restringido a los miembros de la comunidad universitaria mediante su validación en campus global. Si esta fuera de la Universidad, establezca una VPN


El programa de la asignatura podría sufrir alguna variación por causa de fuerza mayor debidamente justificada o por eventos académicos comunicados con antelación.