Almacenamiento y recuperación de datos avanzados II
GUÍA DOCENTE Curso 2022-23
Titulación: | Máster universitario en Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático | 855M |
Asignatura: | Almacenamiento y recuperación de datos avanzados II | 5218 |
Materia: | Almacenamiento y recuperación de datos avanzados |
Módulo: | Técnicas avanzadas de almacenamiento y recuperación de datos |
Modalidad de enseñanza de la titulación: | Presencial | Carácter: | Obligatoria |
Curso: | 1 | Créditos ECTS: | 3,00 | Duración: | Semestral (Segundo Semestre) |
Horas presenciales: | 30,00 | Horas estimadas de trabajo autónomo: | 45,00 |
Idiomas en que se imparte la asignatura: | Español |
Idiomas del material de lectura o audiovisual: | Inglés, Español |
Departamentos responsables de la docencia
MATEMÁTICAS Y COMPUTACIÓN | R111 |
Dirección: | C/ Madre de Dios, 53 | Código postal: | 26006 |
Localidad: | Logroño | Provincia: | La Rioja |
Teléfono: | 941299452 | Fax: | 941299460 | Correo electrónico: | dpto.dmc@unirioja.es |
Profesorado previsto
Profesor: | Domínguez Pérez, César | Responsable de la asignatura |
Teléfono: | 941299439 | Correo electrónico: | cesar.dominguez@unirioja.es |
Despacho: | 3234 | Edificio: | CENTRO CIENTÍFICO TECNOLÓGICO | Tutorías: | Consultar |
Profesor: | Ibáñez Sáenz López, María José |
Teléfono: | 941299615 | Correo electrónico: | maria-jose.ibanez@unirioja.es |
Despacho: | 3237 | Edificio: | CENTRO CIENTÍFICO TECNOLÓGICO | Tutorías: | Consultar |
Descripción de los contenidos
Web semántica. Sistemas de almacenamiento no relacionales. Big data.
Requisitos previos de conocimientos y competencias para poder cursar con éxito la asignatura
Ninguno especificado.
Competencias
Competencias generales
CG01 - Capacidad de análisis y síntesis a nivel avanzado en el ámbito de la ciencia de datos y aprendizaje automático
CG02 - Capacidad de iniciativa y autonomía para llevar a cabo proyectos relacionados con la ciencia de datos y aprendizaje automático
CG05 - Habilidad para formular por escrito a nivel avanzado temas del ámbito de la ciencia de datos y aprendizaje automático usando correctamente diferentes tipos de enfoques académicos relacionados con su campo de estudio
CG06 - Capacidad de iniciativa y autonomía para las distintas tareas propias de la actividad investigadora en el ámbito de la ciencia de datos y aprendizaje automático
Competencias específicas
CE03 - Capacidad para analizar las necesidades de información que se plantean en un entorno y llevar a cabo el proceso de construcción de un sistema de información haciendo uso de las tecnologías más actuales disponibles en cada momento en el ámbito de la ciencia de datos y el aprendizaje automático
Resultados del aprendizaje
Temario
1. Bases de datos no relacionales.
1.1. Definición de NoSQL
1.2. Almacenes clave/valor
1.3. Almacenes de familias de columnas
1.4. Almacenes de documentos
1.5. Bases de datos basadas en grafos
2. Web semántica
2.1. El papel del conocimiento en las organizaciones.
2.2. Estándares para la web semántica: RDF y RDFs.
2.3. Vocabularios estándar.
2.4. Lenguaje de consulta SPARQL.
2.5. Lógicas de descripción y OWL.
2.6. Ingeniería del conocimiento frente a ingeniería de datos.
3. Casos de estudio en big data
Bibliografía
Tipo: | Título |
Básica | Making sense of NoSQL: a guide for managers and the rest of us. |
Básica | A developers' Guide to the Semantic web |
Recursos en Internet |
El material didáctico (transparencias, ejercicios prácticos, actividades...) estará disponible a través del Aula Virtual de la asignatura |
Metodología
Modalidades organizativas
Clases teóricas
Seminarios y talleres
Clases prácticas
Tutorías
Estudio y trabajo en grupo
Estudio y trabajo autónomo individual
Métodos de enseñanza
Método expositivo - Lección magistral
Estudio de casos
Resolución de ejercicios y problemas
Aprendizaje basado en problemas
Aprendizaje orientado a proyectos
Aprendizaje cooperativo
Organización
Actividades presenciales | Tamaño de grupo | Horas |
Clases teóricas | Grande | 10,00 |
Seminarios y talleres | Grande | 8,00 |
Clases Prácticas | Informática | 10,00 |
Tutorías | Grande | 2,00 |
Total de horas presenciales | 30,00 |
Trabajo autónomo del estudiante | Horas |
Estudio y trabajo en grupo | 25,00 |
Estudio y trabajo autónomo individual | 20,00 |
Total de horas de trabajo autónomo | 45,00 |
Evaluación
Sistemas de evaluación | Recuperable | No Recup. |
Informes y memorias de prácticas | | 40% |
Trabajos y proyectos | 60% | |
Total | 100% |
15/03/2023 10:34:45 - G 2022-23 - 855M - 5218