Teaching Guides Query



Academic Year: 2024/25

450 - Degree in Marketing and Market Research

27652 - ICT and Databases


Teaching Plan Information

Academic year:
2024/25
Subject:
27652 - ICT and Databases
Faculty / School:
109 - Facultad de Economía y Empresa
Degree:
450 - Degree in Marketing and Market Research
ECTS:
5.0
Year:
4
Semester:
Second semester
Subject type:
Optional
Module:
---

1. General information

Currently, data holds crucial relevance, making databases especially important in the business sector. They allow optimal management of data for both current and potential customers. This course aims to provide students with practical knowledge and skills in database design and management, utilizing ERP systems to enhance the use of AI-based tools, and data analysis to draw conclusions and make predictions.

The main objective of this course is for students to learn the necessary skills and resources for creating and managing databases. This is a crucial tool for marketing as it allows optimal management of customer data, enabling offers based on consumer and market profiles. Additionally, the use of AI and Big Data tools will be emphasized to manage data and derive conclusions or make predictions.

2. Learning results

  • Apply fundamental concepts and techniques in relational database design appropriately.
  • Design and create simple databases using a personal computer database management system, establishing effective table relationships.
  • Efficiently use database management systems (DBMS) for optimal data exploitation.
  • Execute complex queries in relational databases accurately.
  • Recognize the importance of data quality and reliability for successful marketing strategies.
  • Manage customer data efficiently to maximize the benefits and profitability of marketing activities.
  • Understand and apply Big Data techniques in marketing and market research.
  • Use advanced tools for data analysis and prediction based on large volumes of information.
  • Generate detailed technical reports based on analyses, understanding the results and drawing valid conclusions.
  • Understand the functionality and benefits of ERP systems in integrated business information management.
  • Apply concepts and practices related to ERP usage to improve efficiency and effectiveness in data and business process management.

3. Syllabus

Introduction to Databases

Information Systems

Introduction to Databases

 

Database Design

Conceptual Design

Database Design

Database Queries

 

Big Data

Data Analysis and Big Data

 

Enterprise Resource Planning (ERP)

ERPs

ERP Tools

4. Academic activities

 

Master classes: 10 hours

Theoretical-practical sessions in which the contents of the subject will be explained, incorporating active methodologies that favor the participation and involvement of the student in the development of the class.

Practical classes: 40 hours

Computer sessions in which exercises will be solved with the computer tools that the student must learn to use to handle.

Personal Study: 73 hours

Tests Assessment: 4h

5 ECTS = 125 hours

In principle, the teaching methodology and its evaluation is planned to be based on face-to-face classes . However, if circumstances so require, they may be carried out online.

 

5. Assessment system

The course will be assessed through continuous evaluation throughout the semester, primarily practical in nature. If the student does not pass through continuous evaluation, they will have the opportunity to do so in the official convocations where a global evaluation will be conducted as specified below.

Continuous assessment:

It consists of:

  • Practical test on database design using a computer. Requires at least a 5/10, contributing 35% to the final grade.
  • Practical assignment involving a technical report using Big Data tools learned in class. Requires at least a 5/10, contributing 35% to the final grade.
  • Practical assignment involving working with an ERP. Requires at least a 5/10, contributing 10% to the final grade.
  • Classroom activities (exercises, practical applications...) contributing 20% to the final grade.

Global Assessment

Evaluación Global

 

  • A theoretical test on the class theoretical contents that will contribute 20% to the final grade.
  • A practical test consisting of performing on the computer exercises similar to those done in class on database design. A minimum score of 5 out of 10 is required, contributing 40% to the final grade.
  • A practical test consisting of performing on the computer exercises similar to those done in class on Big Data. A minimum score of 5 out of 10 is required, contributing 40% to the final grade.

In the first convocation, students can pass the course through continuous evaluation or global evaluation, with the highest grade always prevailing. If the student does not meet any of the minimum requirements, their grade will be a fail.

 

6. Sustainable Development Goals

9 - Industry, Innovation and Infrastructure
11 - Sustainable Cities and Communities
12 - Responsible Production and Consumption


Curso Académico: 2024/25

450 - Graduado en Marketing e Investigación de Mercados

27652 - Sistemas de información y bases de datos


Información del Plan Docente

Año académico:
2024/25
Asignatura:
27652 - Sistemas de información y bases de datos
Centro académico:
109 - Facultad de Economía y Empresa
Titulación:
450 - Graduado en Marketing e Investigación de Mercados
Créditos:
5.0
Curso:
4
Periodo de impartición:
Segundo semestre
Clase de asignatura:
Optativa
Materia:
---

1. Información básica de la asignatura

En la actualidad, los datos poseen una relevancia crucial, por lo que las bases de datos adquieren una importancia especial en el ámbito empresarial. Estas permiten una gestión óptima de los datos de los clientes, tanto actuales como potenciales. La asignatura tiene como objetivo proporcionar a los estudiantes conocimientos y habilidades prácticas en el diseño y gestión de bases de datos, utilizar sistemas ERP, potenciar el uso de herramientas basadas en Inteligencia artificial, análisis de datos para obtener conclusiones y realizar predicciones.

2. Resultados de aprendizaje

El estudiante, para superar esta asignatura, deberá demostrar haber adquirido los siguientes resultados de aprendizaje:

  • Aplicar de manera adecuada los conceptos y técnicas fundamentales en el diseño de bases de datos relacionales.
  • Diseñar y crear bases de datos sencillas utilizando un sistema de gestión de bases de datos para ordenadores personales, estableciendo relaciones entre tablas de manera efectiva.
  • Utilizar de manera eficiente los sistemas de gestión de bases de datos (SGBD) para la explotación óptima de los datos.
  • Ejecutar consultas complejas en bases de datos relacionales con precisión.
  • Reconocer la importancia de la calidad y la fiabilidad de los datos para el éxito de las estrategias de marketing.
  • Gestionar de manera eficiente los datos de clientes con el fin de maximizar los beneficios y la rentabilidad de las actividades de marketing.
  • Comprender y aplicar técnicas de Big Data en el ámbito del marketing y la investigación de mercados.
  • Emplear herramientas avanzadas para el análisis de datos y la realización de predicciones basadas en grandes volúmenes de información.
  • Generar informes técnicos detallados basados en los análisis realizados, comprendiendo los resultados y extrayendo conclusiones válidas.
  • Comprender la funcionalidad y los beneficios de los sistemas ERP en la gestión integrada de la información empresarial.
  • Aplicar conceptos y prácticas relacionados con el uso de ERP para mejorar la eficiencia y la eficacia en la gestión de datos y procesos empresariales.

3. Programa de la asignatura

Introducción a las Bases de Datos

      Sistemas de Información

      Introducción a las Bases de Datos

Diseño de Bases de Datos

      Diseño Conceptual

      Diseño de Bases de Datos

      Consultas a Bases de Datos

Big Data

      Análisis de datos y Big Data

Planificación de Recursos Empresariales

      ERPs

      Herramienta ERP

4. Actividades académicas

Clases magistrales: 10 horas

Clases prácticas: 40 horas

Estudio Personal: 73 horas

Pruebas Evaluación: 4 horas

5 ECTS = 125 horas

En principio la metodología de impartición de la docencia y su evaluación está previsto que pivote alrededor de clases presenciales. No obstante, si las circunstancias lo requieren, podrán realizarse de forma online.

5. Sistema de evaluación

La asignatura se evaluará en la modalidad de evaluación continua a lo largo del semestre mediante siendo eminentemente práctica. Si el estudiante no supera la asignatura por evaluación continua, tendrá la oportunidad de superarla en las correspondientes convocatorias oficiales, en las que se realizará la evaluación global tal como se especifica a continuación. Para ello deberá de superar las siguientes actividades:

Evaluación continua:

Consta de:

  • Una prueba práctica consistente en realizar en el ordenador ejercicios similares a los realizados en clase sobre el diseño de bases de datos. Se requerirá al menos un 5 (sobre 10) contribuyendo en un 35% a la nota final.
  • Un trabajo práctico en el que se deberá de realizar un informe técnico utilizando la herramienta Big Data vista en clase. Se requerirá al menos un 5 (sobre 10) contribuyendo en un 35% a la nota final.
  • Un trabajo práctico en el que se deberá de trabajar con un ERP. Se requerirá al menos un 5 (sobre 10) contribuyendo en un 10% a la nota final.
  • Actividades desarrolladas en el aula (resolución de ejercicios, prácticas con aplicaciones, ...), que contribuirá en un 20% a la nota final.

Evaluación Global

  • Prueba Teórica tipo test sobre los contenidos teóricos vistos en clase que contribuirá en un 20% a la nota final.
  • Una prueba práctica consistente en realizar en el ordenador ejercicios similares a los realizados en clase sobre el diseño de bases de datos. Se requerirá al menos un 5 (sobre 10) contribuyendo en un 40% a la nota final.
  • Una prueba práctica consistente en realizar en el ordenador ejercicios similares a los realizados en clase sobre el Big Data. Se requerirá al menos un 5 (sobre 10) contribuyendo en un 40% a la nota final.

 

En primera convocatoria, los estudiantes podrán superar la asignatura por evaluación continua o evaluación global, prevaleciendo siempre la nota más alta. En el caso de que el estudiante no alcance alguno de los mínimos exigidos, su calificación será suspenso.

 

6. Objetivos de Desarrollo Sostenible

9 - Industria, Innovación e Infraestructura
11 - Ciudades y Comunidades Sostenibles
12 - Producción y Consumo Responsables