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Ciencia de los Datos Aplicada

Undergraduate Programme. Academic Year 2024/2025.

BASES DE DATOS NoSQL - 806318

Curso Académico 2024-25

Datos Generales

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.
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

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
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.
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.
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.

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

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

Estructura

MódulosMaterias
No existen datos de módulos o materias para esta asignatura.

Grupos

Clases Teóricas y/o Prácticas
GrupoPeriodosHorariosAulaProfesor
Grupo Único09/09/2024 - 20/12/2024LUNES 11:00 - 13:00-LUIS FERNANDO LLANA DIAZ


Actividades Prácticas
GrupoPeriodosHorariosAulaProfesor
Grupo Único09/09/2024 - 20/12/2024MIÉRCOLES 13:00 - 15:00-LUIS FERNANDO LLANA DIAZ