Curso 2014-15
Diseño de Bases de Datos
| Titulación: | Código: | Tipo: |
| Grado en Ingeniería Informática | 21427 | Obligatoria 3º curso |
| Grado en Ingeniería Telemática | 21776 | Optativa |
| Grado en Ingeniería en Sistemas Audiovisuales | 21659 | Optativa |
| Créditos ECTS: | 4 | Dedicación: | 100 horas | Trimestre: | 2º |
| Departamento: | Dpto. de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones |
| Coordinador: | Esmeralda Ruiz |
| Profesorado: | Esmeralda Ruiz i Bora Edizel |
| Idioma: | Esmeralda Ruiz (castellano) i Bora Edizel (inglés) |
| Horario: | |
| Campus: | Campus de la Comunicación - Poblenou |
La assignatura es una continuación de la assignatura introductoria a la tecnología de bases de datos que los estudiantes realizaron el primer curso, denominada Bases de Datos. En esta asignatura, el objectivo es presentar conceptos más avanzados de bases de datos, emfatizando el proceso de diseño en sus tres vesantes: conceptual, lógico, i físico.
Bases de datos del primer curso
| Competencias transversales | Competències específicas |
|---|---|
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Instrumentales G1. Capacidad de analisis y sintesis G2. Capacidad de organitzación y planificación G3. Capacidad para aplicar los conocimientos al análisis de situaciones y la resolución de problemas G4. Habilidad en la búsqueda y la gestión de la información G5. Habilidad en la toma de decisiones G6. Capacidad de comunicarse con propiedad de forma oral y escrita en catalán y en castellano, tanto ante audiencias expertas como inexpertas. Interpersonales G8. Capacida de trabajo en equipo Sistémicas G14. Capacidad de motivación por la calidad y por el logro |
T7: Conocimiento de la arquitectura DBMS incluyendo concurrency y recuperación de fallos. IN13: Abilidad para diseñar bases de datos usando modelos ER, técnicas de nomralización y consultas eficientes resueltas por operaciones algebraicas en SQL IN14: Abilidad para mejorar el rendimiento de una base de datos mediante el entendimiento de como funciona el DBMS, la planificación de consultas y entonces, incorporar indices si es necesario or reescribir la consulta maximizando las características del DBMS
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La avaluación es por: classes de teoria, prácticas i seminarios:
T: Avaluación de teoría mediante un examen final.
P: Avaluación de prácticas.
S: Avaluación de seminarios.
la nota final se obtiene haciendo la media ponderada de la siguiente manera:
Nota final = 0’4 x T + 0’4 x P + 0’2 x S
Al final de la asignatura se realizará un examen corresponendiente a les classes de teoría. Se ha de obtener como minimo un 5 para aprobar la asignatura.
Las prácticas podrán ser en grupo. La evaluación es obligatoria y se ha de obtener un mínimo de 5 para aprobar la asignatura.
Antes de cada sesión de seminarios se propondran problemas a los alumnos para que los resulevan que podrán discutir durante la clase. Al final de
cada sesión cada sesión habrán de resolver de manera individual los ejercicios propuestos por el profesor i entregarlos para su corrección al final de la sesión para que sean evaluados. Las soluciones de forma individual se evaluan de forma continuada. Esta evaluación es obligatoria y ha de ser calificada como mínimo un 5 para aprobar la asignatura.
Las prácticas y los seminarios NO se pueden recuperar, la teoria es la única parte recuperable.
1. Repaso BD 1er curso
2. Diseño Conceptual (Modelo ER y UML)
3. Teoria de la Normalitzación
4. Diseño de la Persistencia
5. Diseño físico
6. Gestión de la Concurrencia de usuarios
El proceso habitual comienza con una sesión de teoria donde se presenta los conceptos teorico-prácticos.
Posteriormente se harán sesiones de seminarios, en la que el estudiante pone en práctica lo que ha aprendido en teoría.
El siguiente paso es la sesion de prácticas, donde se presentan problemas de mida más grande. Esta actividad se realiza por parejas y requiere trabajo fuera del aula.
Bibliografia básica
• H. García-Molina, J.D. Ullman, J. Widom: Database Systems – The Complete Book . Prentice Hall, Second Edition, 2008.
• D. Jordan, C. Russell. Java Data Objects. O’Reilly, 2003.
• I.H. Witten, E. Frank, M. Hall. Data Mining – Practical Machine Learning Tools and Techniques. Third Edition, 2011
• A. Rajaraman, J.D. Ullman. Mining of Massive Datasets. Cambridge University Press, 2011.
Bibliografia complementària
• J. Sistac, Disseny de Bases de Dades, EdiUOC, 2002
• M. Keith, M. Schincariol. Pro JPA 2 Mastering the Java Persistence API. Apress, 2009.