Última actualización: 28/04/2023


Curso Académico: 2023/2024

Bases de Datos e Infraestructuras
(19358)
Máster Universitario en Inteligencia Artificial Aplicada (Plan: 475 - Estudio: 378)
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: 2.0 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 + Capacidad para implementar bases de datos relacionales sencillas + Comprender la Gestión de la información en una base de datos relacional
Competencias y resultados del aprendizaje
Descripción de contenidos: Programa
Introducción al Modelo Relacional de Bases de Datos Diseño de bases de datos relacionales Implementación de bases de datos relacionales: SQL para descripción Manipulación de bases de datos relacionales Operación de bases de datos relacionales: SQL para manipulación
Actividades formativas, metodología a utilizar y régimen de tutorías
ACTIVIDADES FORMATIVAS + Presentaciones teóricas de docencia síncrona acompañadas de material electrónico, como presentaciones digitales + Actividades de e-learning + Clases teórico-prácticas docencia síncrona + Prácticas de laboratorio + Tutorías + Trabajo en grupo + Trabajo individual del alumno + Exámenes parciales y finales 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

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