Consulta de Guías Docentes



Academic Year/course: 2019/20

453 - Degree in Mathematics

27025 - Database Systems I


Syllabus Information

Academic Year:
2019/20
Subject:
27025 - Database Systems I
Faculty / School:
100 - Facultad de Ciencias
Degree:
453 - Degree in Mathematics
ECTS:
6.0
Year:
4
Semester:
Second semester
Subject Type:
Optional
Module:
---

1. General information

2. Learning goals

3. Assessment (1st and 2nd call)

4. Methodology, learning tasks, syllabus and resources

4.1. Methodological overview

The methodology followed in this course is oriented towards the achievement of the learning objectives. A wide range of teaching and learning tasks are implemented, such as theory sessions, problem-solving sessions and autonomous work and study.

4.2. Learning tasks

This course is organized as follows:

  • Theory sessions.
  • Problem-solving sessions. Acquisition of skills in the use of computer tools. Exposition of the solutions to the proposed activities and problems. Development of skills in the use of computer tools. Resolution of cases drawn from the real world. Analysis and specification of the solutions to the proposed practical cases.
  • Autonomous work and study.
  • Assessment tasks. A final exam will take place as well as two midterm exams.

4.3. Syllabus

This course will address the following topics:

  • Topic 1. Overview of database technology.
  • Topic 2. Table-based data models.
  • Topic 3. The relational model.
  • Topic 4. SQL: query language for relational databases.
  • Topic 5. Technological design in databases: methodology.
  • Topic 6. The conceptual schema: entity-relationship model. Perspective, formal model of knowledge representation and data model.
  • Topic 7. Textual specification of entity-relationship schemes.
  • Topic 8. An extended entity-relationship model.
  • Topic 9. Rules for the transformation of an entity-relationship schema into a relational schema.

4.4. Course planning and calendar

Further information concerning the timetable, classroom, office hours, assessment dates and other details regarding this course will be provided on the first day of class or please refer to the Faculty of Sciences website and Moodle.

4.5. Bibliography and recommended resources

  1. Connolly, T. M., & Begg, C. E. (2005). Sistemas de bases de datos : un enfoque práctico para diseño, implementación y gestión. Madrid [etc.] : Pearson Educación, D.L. 2005.
  2. Date, C. J., & Darwen, H. (1997). A Guide To Sql Standard (4th ed). Reading: Addison-Wesley.
  3. Elmasri, R., & Navathe, S. B. (2007). Fundamentos de sistemas de bases de datos. Madrid [etc.] : Pearson Addison Wesley, D.L. 2007.

http://biblos.unizar.es/br/br_citas.php?codigo=27025&year=2019


Curso Académico: 2019/20

453 - Graduado en Matemáticas

27025 - Bases de datos I


Información del Plan Docente

Año académico:
2019/20
Asignatura:
27025 - Bases de datos I
Centro académico:
100 - Facultad de Ciencias
Titulación:
453 - Graduado en Matemáticas
Créditos:
6.0
Curso:
4
Periodo de impartición:
Segundo semestre
Clase de asignatura:
Optativa
Materia:
---

1. Información Básica

1.1. Objetivos de la asignatura

La asignatura y sus resultados previstos responden a los siguientes planteamientos y objetivos:

Se trata de una asignatura de formación optativa dentro del Grado.

 

1.2. Contexto y sentido de la asignatura en la titulación

La asignatura se inscribe en el módulo Informática.

1.3. Recomendaciones para cursar la asignatura

Para cursar esta asignatura se recomienda haber aprobado Informática I.

2. Competencias y resultados de aprendizaje

2.1. Competencias

Al superar la asignatura, el estudiante será más competente para...

... desenvolverse en el manejo de los objetivos descritos (ver apartado "Resultados de Aprendizaje").

Comptencias CG2, CG3, CG4, CT1, CT2, CT3, CT4, CT5, CE2, CE4, CE5, CE6 descritas en la memoria de grado:

Competencias Generales:

CG2. Saber aplicar los conocimientos matemáticos a su trabajo de una forma
profesional y poseer las competencias que se demuestran mediante la resolución de
problemas en el área de las Matemáticas y de sus aplicaciones.

CG3. Tener la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes, particularmente
en el área de las Matemáticas, para emitir juicios, usando la capacidad de análisis y
abstracción, que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social,
científica o ética.

CG4. Poder comunicar, de forma oral y escrita, información, ideas, problemas y
soluciones del ámbito matemático a un público tanto especializado como no
especializado.

Competencias Transversales

CT1. Saber expresar con claridad, tanto por escrito como de forma oral,
razonamientos, problemas, informes, etc.

CT2. Aprender nuevos conocimientos y técnicas de forma autónoma.

CT3. Distinguir ante un problema lo que es sustancial de lo que es accesorio,
formular conjeturas y razonar para confirmarlas o refutarlas, identificar errores en razonamientos incorrectos, etc.

CT4. Trabajar en equipos, tanto interdisciplinares como restringidos al ámbito de las matemáticas, participando en las discusiones que se generen.

CT5. Saber obtener información efectiva mediante recursos bibliográficos e
informáticos.

Competencias específicas

CE2. Proponer, analizar, validar e interpretar modelos de situaciones reales
sencillas, utilizando las herramientas matemáticas más adecuadas a los fines que
se persigan.
CE3. Resolver problemas matemáticos mediante habilidades de cálculo básico y
otras técnicas.
CE4. Utilizar aplicaciones informáticas con distintos tipos de software científico para
experimentar en Matemáticas y resolver problemas.
CE5. Desarrollar algoritmos y programas que resuelvan problemas matemáticos,
utilizando para cada caso el entorno computacional adecuado.
CE6. Utilizar herramientas de búsqueda de recursos bibliográficos en Matemáticas y
utilizar dichos recursos en idiomas modernos, especialmente inglés.

2.2. Resultados de aprendizaje

El estudiante, para superar esta asignatura, deberá demostrar los siguientes resultados...

  • Diseñar bases de datos
  • Crear, gestionar y consultar bases de datos usando lenguajes estructurados

2.3. Importancia de los resultados de aprendizaje

Los resultados de aprendizaje proporcionan una formación de carácter optativo dentro del Grado.

3. Evaluación

3.1. Tipo de pruebas y su valor sobre la nota final y criterios de evaluación para cada prueba

El estudiante deberá demostrar que ha alcanzado los resultados de aprendizaje previstos mediante las siguientes actividades de evaluacion

La asignatura podrá aprobarse superando las siguientes actividades:

Parte de Diseño de base de Datos (3.33 puntos sobre 10)

* Sesión de resolución de problemas al final de la parte (100% de la nota)

Parte de SQL (6.66 puntos sobre 10)
* Actividades de SQL propuestas periódicamente (10% de la nota)
* Dos sesiones de resolución de problemas  a lo largo de la parte  (60% y 30% de la nota)

Además, el alumno debe obtener una calificación superior a 4 sobre 10 en cada una de las dos partes.

La evaluación de algunas de las actividades propuestas durante el curso se realizará mediante presentaciones orales.

 

Todo ello sin menoscabo del derecho que, según la normativa vigente, asiste al estudiante para presentarse y, en su caso, superar la asignatura mediante la realización de una prueba global.

4. Metodología, actividades de aprendizaje, programa y recursos

4.1. Presentación metodológica general

El proceso de aprendizaje que se ha diseñado para esta asignatura se basa en lo siguiente:

Clases de teoría.

Clases de resolución práctica de problemas.

Adquisición de destreza en el manejo de herramientas informáticas.

Exposición de actividades y problemas propuestos.

4.2. Actividades de aprendizaje

El programa que se ofrece al estudiante para ayudarle a lograr los resultados previstos comprende las siguientes actividades:

Desarrollo de habilidades en el uso de herramientas informáticas.

Resolución de problemas con el uso directo de las herramientas informáticas.

Resolución de casos extraídos del mundo real.

Tareas de análisis y especificación de soluciones a los casos prácticos planteados.

4.3. Programa

  1. Panorámica general de la tecnología de bases de datos.
  2. Modelos de tratamiento de datos basados en tablas.
  3. El modelo relacional.
  4. SQL, el lenguaje de consultas para bases de datos relacionales.
  5. Diseño tecnológico en bases de datos: metodología.
  6. El esquema conceptual: modelo entidad-asociación. Perspectiva, modelo formal de representación del conocimiento y modelo de datos.
  7. Especificación textual de esquemas entidad-asociación.
  8. Un modelo entidad-asociación extendido.
  9. Reglas de transformación del esquema entidad-asociación a un esquema relacional

4.4. Planificación de las actividades de aprendizaje y calendario de fechas clave

Calendario de sesiones presenciales y presentación de trabajos

La información detallada sobre las actividades y las fechas de entrega estarán disponibles a través de Moodle.

La información relativa a periodo de clases y fechas de exámenes está disponible en la web de la Facultad de Ciencias (https://ciencias.unizar.es/web/horarios.do)

4.5. Bibliografía y recursos recomendados

  1.  Connolly, T. M., & Begg, C. E. (2005). Sistemas de bases de datos : un enfoque práctico para diseño, implementación y gestión. Madrid [etc.] : Pearson Educación, D.L. 2005.
  2. Date, C. J., & Darwen, H. (1997). A Guide To Sql Standard (4th ed). Reading: Addison-Wesley.

  3. Elmasri, R., & Navathe, S. B. (2007). Fundamentos de sistemas de bases de datos. Madrid [etc.] : Pearson Addison Wesley, D.L. 2007.

http://biblos.unizar.es/br/br_citas.php?codigo=27025&year=2019