Ciencia de los Datos Aplicada
Undergraduate Programme. Academic Year 2024/2025.
BASES DE DATOS NoSQL - 806318
Curso Académico 2024-25
Datos Generales
- Plan de estudios: 081C - GRADO EN CIENCIA DE LOS DATOS APLICADA (2022-23)
- Carácter: Obligatoria
- ECTS: 6.0
SINOPSIS
COMPETENCIAS
Generales
CG1 - Comunicar y transmitir la información a un público tanto especializado como no especializado.
CG2 - Adquirir la habilidad para expresarse claramente y de presentar los resultados de sus análisis, oralmente o por escrito,
mediante un informe de carácter profesional.
CG8 - Demostrar un pensamiento lógico y un razonamiento estructurado.
CG10 - Desarrollar la capacidad de expresar y aplicar rigurosamente los conocimientos adquiridos en la resolución de problemas.
CG2 - Adquirir la habilidad para expresarse claramente y de presentar los resultados de sus análisis, oralmente o por escrito,
mediante un informe de carácter profesional.
CG8 - Demostrar un pensamiento lógico y un razonamiento estructurado.
CG10 - Desarrollar la capacidad de expresar y aplicar rigurosamente los conocimientos adquiridos en la resolución de problemas.
Específicas
CE7 - Utilizar las herramientas de software necesarias para almacenar, procesar y visualizar datos de cualquier volumen sobre
distintos ámbitos, tales como datos textuales, datos espaciales, relaciones espacio temporales, etc.
CE8 - Almacenar y procesar eficientemente datos estructurados y no estructurados de diverso tipo, como imágenes, texto o sonido, y de cualquier volumen.
CE12 - Identificar y aplicar las técnicas adecuadas de exploración, gestión, procesamiento, explotación y visualización de datos en función de su volumen y complejidad.
CE18 - Identificar y aplicar los distintos modelos de datos tanto relacionales como no relacionales, saber cómo organiza los datos
cada uno de dichos modelos y conocer sus principios básicos de diseño, procesamiento y explotación
distintos ámbitos, tales como datos textuales, datos espaciales, relaciones espacio temporales, etc.
CE8 - Almacenar y procesar eficientemente datos estructurados y no estructurados de diverso tipo, como imágenes, texto o sonido, y de cualquier volumen.
CE12 - Identificar y aplicar las técnicas adecuadas de exploración, gestión, procesamiento, explotación y visualización de datos en función de su volumen y complejidad.
CE18 - Identificar y aplicar los distintos modelos de datos tanto relacionales como no relacionales, saber cómo organiza los datos
cada uno de dichos modelos y conocer sus principios básicos de diseño, procesamiento y explotación
ACTIVIDADES DOCENTES
Clases teóricas
Clases teóricas en las que se expondrán
los objetivos principales de cada tema y
se desarrollarán con detalle los contenidos
necesarios para una buena comprensión de
los conceptos y técnicas propios de cada
materia.
50% de las horas presenciales
los objetivos principales de cada tema y
se desarrollarán con detalle los contenidos
necesarios para una buena comprensión de
los conceptos y técnicas propios de cada
materia.
50% de las horas presenciales
Clases prácticas
Clases prácticas en las que se plantearán
y resolverán ejercicios y problemas y
se realizarán actividades que permitan
afianzar los conocimientos adquiridos.
50% de las horas presenciales.
y resolverán ejercicios y problemas y
se realizarán actividades que permitan
afianzar los conocimientos adquiridos.
50% de las horas presenciales.
Exposiciones
Actividad no presenciales:
Durante el curso los alumnos tendrán que preparar algún tema
por su cuenta en relación con la asingatura. Deberán realizar una
presentación del tema.
Durante el curso los alumnos tendrán que preparar algún tema
por su cuenta en relación con la asingatura. Deberán realizar una
presentación del tema.
Otras actividades
Actividades no presenciales:
Tutorías individuales y en grupo para
ofrecer el apoyo y asesoramiento que
permitan al estudiante abordar las
tareas encomendadas en las actividades
formativas.
Estudio autónomo para una buena
comprensión de los conocimientos.
Realización de ejercicios en los que
se resolverán problemas propuestos,
trabajando en la aplicación de los
conocimientos adquiridos.
Lecturas recomendadas para una mejor
comprensión de los temas tratados.
Tutorías individuales y en grupo para
ofrecer el apoyo y asesoramiento que
permitan al estudiante abordar las
tareas encomendadas en las actividades
formativas.
Estudio autónomo para una buena
comprensión de los conocimientos.
Realización de ejercicios en los que
se resolverán problemas propuestos,
trabajando en la aplicación de los
conocimientos adquiridos.
Lecturas recomendadas para una mejor
comprensión de los temas tratados.
Presenciales
2,4
No presenciales
3,6
Semestre
5
Breve descriptor:
Conocer la arquitectura de una BD NoSQL, y realizar consultas en este tipo de BBDD
Comprender y aplicar los modelos principales de procesamiento de datos.
Almacenamiento distribuido y redundante.
Requisitos
Conocimientos de programación y estructuras de datos.
Objetivos
- Comprender los fundamentos de las bases de datos NoSQL.
- Evaluar las ventajas y desventajas de las bases de datos NoSQL.
- Implementar bases de datos NoSQL.
- Desarrollar habilidades prácticas en la manipulación de datos NoSQL.
- Integrar bases de datos NoSQL con aplicaciones modernas.
Contenido
1. Introducción y conceptos básicos
Historia y evolución de las bases de datos
Diferencias entre bases de datos relacionales y NoSQL.
Tipos de bases de datos NoSQL: Clave-valor, documentos, columnales, grafos.
2. Arquitectura MongoDB.
Arquitecutra básica y características clave.
Instalación y arquitectura básicas.
3. Modelado de datos.
Documentos empotrados vs referencias
Estrategias de modelado y mejores prácticas
4. Indexación y rendimiento
Tipos de índices y su uso
Monitoreo y optimización del rendimiento
5. Agregaciones y procesamiento de datos
Introducción al entorno de agregación
Pipeline de agregación y operadores comunes
6. MongoDB y Big Data
Almacenamiento redundante y distribuido.
Soluciones en la nube
Evaluación
La evaluación constará de 3 partes
- Participación. Los alumnos deberán realizar exposiciones sobre temas relacionados con la asignatura.
- Evaluación continua. Ejercicios propuestos por el profesor, realizados de forma indiviual y entregados en su plazo. También se realizarán controles sorpresa, las ausencias deberán estar adecuadamente justificadas.
- Examen final.
Tanto para convocatoria extraordinaria como ordinaria:
Es necesario tener una puntuación de 5/10 en el examen final de la convocatoria correspondiete.
La nota se calculará según la fórmula: máx(, 0.6* + 0.2* + 0.2*)
Tal y como se deduce de la fórmula:
- El alumno no tiene la opción de superar la asignatura únicamente con evaluación continua
- Si el alumno se presenta a examen final, su calificación será el máximo entre la nota de continua y la obtenida en el examen final y que todo alumno tiene derecho a un examen final que podrá suponer el 100% de su calificación
- Participación. Los alumnos deberán realizar exposiciones sobre temas relacionados con la asignatura.
- Evaluación continua. Ejercicios propuestos por el profesor, realizados de forma indiviual y entregados en su plazo. También se realizarán controles sorpresa, las ausencias deberán estar adecuadamente justificadas.
- Examen final.
Tanto para convocatoria extraordinaria como ordinaria:
Es necesario tener una puntuación de 5/10 en el examen final de la convocatoria correspondiete.
La nota se calculará según la fórmula: máx(
Tal y como se deduce de la fórmula:
- El alumno no tiene la opción de superar la asignatura únicamente con evaluación continua
- Si el alumno se presenta a examen final, su calificación será el máximo entre la nota de continua y la obtenida en el examen final y que todo alumno tiene derecho a un examen final que podrá suponer el 100% de su calificación
Bibliografía
Enlaces Web
- Python, http://docs.python.org/3
- MongoDB: https://docs.mongodb.org/manual
- https://www.mongodb.com/resources/languages/pymongo-tutorial
Libros
David Hows, Peter Membrey, Eelco Plugge, Tim Hawkins. The Definitive Guide to MongoDB: A complete guide to dealing with Big Data using MongoDB. Apress. 2015
Cyrus Dasadia, Amol Nayak. MongoDB Cookbook. Packt Publishing. 2016.
Subhashini Chellappan, Dharanitharan Ganesan. MongoDB Recipes: With Data Modeling and Query Building Strategies. Apress. 2020
- Python, http://docs.python.org/3
- MongoDB: https://docs.mongodb.org/manual
- https://www.mongodb.com/resources/languages/pymongo-tutorial
Libros
David Hows, Peter Membrey, Eelco Plugge, Tim Hawkins. The Definitive Guide to MongoDB: A complete guide to dealing with Big Data using MongoDB. Apress. 2015
Cyrus Dasadia, Amol Nayak. MongoDB Cookbook. Packt Publishing. 2016.
Subhashini Chellappan, Dharanitharan Ganesan. MongoDB Recipes: With Data Modeling and Query Building Strategies. Apress. 2020
Estructura
| Módulos | Materias |
|---|---|
| No existen datos de módulos o materias para esta asignatura. | |
Grupos
| Clases Teóricas y/o Prácticas | ||||
|---|---|---|---|---|
| Grupo | Periodos | Horarios | Aula | Profesor |
| Grupo Único | 09/09/2024 - 20/12/2024 | LUNES 11:00 - 13:00 | - | LUIS FERNANDO LLANA DIAZ |
| Actividades Prácticas | ||||
|---|---|---|---|---|
| Grupo | Periodos | Horarios | Aula | Profesor |
| Grupo Único | 09/09/2024 - 20/12/2024 | MIÉRCOLES 13:00 - 15:00 | - | LUIS FERNANDO LLANA DIAZ |