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’s 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 más utilizados dentro del ámbito Big Data: SQL y NoSQL. Se estudiarán las diferencias de organización de datos y su acceso, así como los diferentes paradigmas de organización de datos (clave/valor, columnas, grafos, etc.). El alumno aprenderá a organizar los datos de tal forma que permita un acceso distribuido eficiente, tolerante a fallos y de alta disponibilidad. Finalmente, se iniciará al alumno en diferentes lenguajes de acceso a datos y en la exportación de estos datos a diferentes formatos y tecnologías.
Contenidos expositivos
Bases de datos relacionales y objeto-relacionales, basadas en SQL.
Bases de datos paralelas y distribuídas
Bases de datos NoSQL: Modelado (clave/valor, column-family, documentales y grafos)
Bases de datos NoSQL: Distribución 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 básicos:
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:
- Conocerá los fundamentos de los modelos relacional y objeto-relacional.
- Será capaz de utilizar el lenguaje SQL para gestionar datos con estructuras simples y complejas
- Conocerá las principales características de las bases de datos NoSQL, incluyendo aspectos relacionados con los modelos de datos, la distribución de los datos y el mantenimiento de la consistencia.
- Será capaz de usar bases de datos de tipo: documental, columna-family y de grafos.
Competencias de la titulación que se trabajarán (ver la memoria del título):
- Básicas: CB6, CB7, CB8, CB9, CB10
- Transversales/Generales: G1, G2, G3, G4, T2, T5
- Específicas: E16
Se utilizarán clases magistrales, en las que se expone el contenido de cada tema. El alumnado dispondrá de copias de los materiales formativos con anterioridad y el profesor promoverá una actitud activa, realizando preguntas que permitan aclarar aspectos concretos y dejando cuestiones abiertas para la reflexión del alumnado.
Se realizarán tutoriales introductorios a las herramientas, en donde el alumnado aplicará los conceptos vistos en clase a la resolución de problemas sencillos. El alumnado dispondrá también de los manuales de las herramientas utilizadas. Parte de los trabajos de prácticas serán realizados por el alumnado de forma autónoma y tutelada por el profesorado.
Para los aspectos más avanzados y últimas tendencias referentes a la materia, el alumnado dispondrá de material de lectura y estudio propuesto por el profesorado.
Actividades formativas de carácter presencial y su relación con las competencias de la titulación:
Clases teóricas: Impartidas por el profesorado: CB6,T4, G4, E16.
Clases prácticas de laboratorio, resolución de problemas y casos prácticos: CB7, G2, G5, E16
Tutorías programadas para la orientación para la realización de trabajos individuales o en grupo, resolución de dudas y actividades de evaluación continua: T3, T4, G4, E16
Actividades formativas de carácter no presencial y su relación con las competencias de la titulación:
Trabajo personal del alumnado, consulta de bibliografía, estudio autónomo, desarrollo de actividades programadas: CB6, CB7, T3, T4, G2, G4, G5, E16
Realización de prácticas y trabajos académicamente dirigidos: 60%
Pruebas periódicas y/o examen final: 40%
En la oportunidad de junio/julio: Examen (60%), trabajo final (40%)
Para superar la materia será necesario alcanzar al menos 4 sobre 10 en la evaluación mediante pruebas y/o exámenes.
Para los casos de realización fraudulenta de ejercicios o pruebas será de aplicación lo recogido en la Normativa de evaluación del rendimiento académico de los estudiantes y de revisión de calificaciones.
Clases expositivas: 13,5 h presenciales + 33 h trabajo autónomo del alumno/a.
Clases interactivas: 18 h presenciales + 36 h trabajo autónomo del alumnado/a.
Tutorías y actividades de evaluación: 1,5h presenciales + 10,5h trabajo autónomo del alumno.
Total: 112,5h
Será recomendable que el alumnado tenga conocimientos básicos de programación. Se recomienda seguir las actividades propuestas durante las sesiones de trabajo presencial y solicitar tutorías personalizadas tan pronto como se detecten dificultades, tanto con contenidos teóricos como con los trabajos prácticos.
Se hará uso del campus virtual, para mejorar la comunicación entre el alumnado y el profesorado, para alojar el material necesario y para apoyar los procesos de evaluación.
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 | IA.01 |
| 01.20.2025 16:00-19:45 | Grupo /CLE_01 | IA.01 |
| 07.05.2025 16:00-19:45 | Grupo /CLE_01 | IA.01 |
| 07.05.2025 16:00-19:45 | Grupo /CLIL_01 | IA.01 |