Denominación de la asignatura: Métodos de Captura y Almacenamiento de los Datos
Maestría a la que pertenece: Análisis y Visualización de Datos Masivos
Créditos ECTS:
5
Ciclo en mapa curricular ideal: Primer semestre

Presentación

La captura y el almacenamiento de la información son frecuentemente las fases iniciales en un proceso de análisis y representación de datos. La eficiencia del proceso general de análisis depende en gran proporción de seleccionar los métodos correctos, tanto para obtener como para almacenar datos sin procesar.

Esta asignatura proporciona los conceptos y las técnicas necesarias para, en un inicio, saber identificar posibles fuentes de datos y evaluar la aplicabilidad de los datos utilizando parámetros de calidad.

Además, se proporciona un resumen de las distintas tecnologías para el almacenamiento de información, comenzando con formatos de ficheros planos, tales como CSV, XML y JSON. El resumen incluye un breve repaso de SQL y la descripción de nuevas tecnologías NoSQL, aplicadas comúnmente en entornos Big Data.

Durante la asignatura se trabaja con el motor de base de datos MongoDB, cuya aplicabilidad se ve reflejada en el creciente número de usuarios y recursos de documentación como libros y artículos. La relevancia de esta tecnología hace meritorio un estudio en profundidad de patrones de diseño de esquemas en bases de datos orientadas a documentos.

Aparte de aprender las operaciones básicas para el tratamiento de datos en MongoDB, también conoceremos operaciones comunes durante la gestión de este tipo de bases de datos. Concretamente, aprenderemos los métodos de migración y distribución de bases de datos, así como conocer los parámetros de configuración adecuados para un entorno de producción.

Tema 1. Métodos de captura de información

  • Origen y calidad de los datos
  • Organización de los datos
  • Casos de estudio
  • Referencias

Tema 2. NoSQL

  • Descripción y tipos de bases de datos NoSQL
  • Algunos ejemplos rápidos
  • NoSQL vs SQL

Tema 3. MongoDB

  • Descarga e instalación
  • Software de apoyo
  • Flexibilidad del modelo
  • Inserción de datos
  • Lectura de datos
  • Actualización de datos
  • Caso práctico

Tema 4. Agregación

  • Concepto
  • Map-Reduce
  • Aggregation Framework

Tema 5. Gestión de MongoDB

  • Seguridad
  • Respaldo
  • Rendimiento
  • Sharding

Tema 6. Drivers

  • Introducción y descripción
  • Referencias: dónde consultar cada driver
  • Ejemplos de uso

Las actividades formativas de la asignatura se han elaborado con el objetivo de adaptar el proceso de aprendizaje a las diferentes capacidades, necesidades e intereses de los alumnos.

Las actividades formativas con el docente son las siguientes:

  • Diálogo e interacción virtual con profesor.
  • Participación activa durante la clase virtual.
  • Formulación de preguntas sobre los temas y problemas planteados en la sesión virtual.
  • Análisis de conceptos expuestos por el docente durante la sesión virtual.
  • Exposición de dudas y de preguntas mediante el uso de correo web.
  • Análisis y solución de problemas con exposición de ideas mediante el chat.
  • Realización de práctica en Laboratorio virtual sobre administración de MongoDB con interfaz gráfica

Las actividades formativas independientes son las siguientes:

  • Realización de test parciales al finalizar cada tema.
  • Entrega del informe de práctica de laboratorio virtual.
  • Entrega de investigación e informe sobre la configuración de sistema MongoDB.
  • Interacción en foro sobre distintos catálogos de datos de interés.
Descargar programación

Estas actividades formativas prácticas se completan, por supuesto, con estas otras:

  • Estudio personal
  • Tutorías. Las tutorías se pueden articular a través de diversas herramientas y medios. Durante el desarrollo de la asignatura, el profesor programa tutorías en días concretos para la resolución de dudas de índole estrictamente académico a través de las denominadas “sesiones de consultas”. Como complemento de estas sesiones se dispone también del foro “Pregúntale al profesor de la asignatura” a través del cual se articulan algunas preguntas de alumnos y las correspondientes respuestas en el que se tratan aspectos generales de la asignatura. Por la propia naturaleza de los medios de comunicación empleados, no existen horarios a los que deba ajustarse el alumno.
  • Examen final online

Bibliografía básica

Recuerda que la bibliografía básica es imprescindible para el estudio de la asignatura. Cuando se indica que no está disponible en el aula virtual, tendrás que obtenerla por otros medios: librería UNIR, biblioteca...

Los textos necesarios para el estudio de la asignatura han sido elaborados por UNIR y están disponibles en formato digital para consulta, descarga e impresión en el aula virtual.

Además, en estos temas deberás estudiar la siguiente bibliografía:

Tema 2

Date, J. C. (2001). Introducción a los sistemas de bases de datos. México: Pearson. ISBN: 978-968-444-419-5.

Bibliografía complementaria

  • Banker, K. (2012). MongoDB in action. Nueva York: Manning Publications.
  • Chakrabarti, S. (2003). Mining the Web: Discovering Knowledge from Hypertext
    Data
    (pp.17-43). California. Morgan Kaufmann.
  • Chodorow, K., & Dirolf, M. (2010). MongoDB: The Definitive Guide. California:
    O’Reilly.
  • Copeland, R. (2013). MongoDB Applied Design Patterns. California: O’Reilly Media.
  • Davenport, T., & Prusak, L. (2000). Working Knowledge: How Organizations Manage
    What They Know
    (pp.1-6). Massachusetts: Harvard Business Review Press.
  • Debenham, J. (1998). Knowledge Engineering. Unifying Knowledge Base and
    Database Design
    (pp.15-22). Sydney: Springer.
  • Jarke, M., Jeusfeld, M.A., Quix, C., & Vassiliadis, P. (1998). Architecture and Quality of
    Data Warehouses: An Extended Repository Approach. Advanced Information Systems
    Engineering, Lecture Notes in Computer Science
    , 1413, 243-260.
  • Redman, T.C. (1996). Data Quality for the Information Age (pp.245-267).
    Massachusetts: Artech House, Inc.
  • Shafranovich, Y. (2005). Common Format and MIME Type for Comma-Separated
    Values (CSV) Files.
    Internet Engineering Task Force IETF RFC 4180.
  • Tiwari, S. (2011). Professional NoSQL. Indianapolis: John Wiley & Sons, Inc.

La calificación se compone de dos partes principales:

Examen: se realiza al final de la asignatura, es de carácter online y obligatorio. El examen se valora sobre 10 puntos.

Evaluación continua: se compone de las calificaciones obtenidas en las diferentes actividades formativas llevadas a cabo a lo largo de la asignatura.

La nota final se calcula teniendo en cuenta que la nota obtenida en el examen equivale al 30% y la nota obtenida en la evaluación continua equivale al 70%. La nota final debe sumar mínimo 7 puntos para aprobar la asignatura.

Sistema de evaluación %
Participación en sesiones, foros y otros medios colaborativos en la plataforma 15
Test parciales en plataforma 5
Laboratorio virtual 25
Trabajo: investigación e informe 25
Examen final 30

Obviamente, al tratarse de formación online puedes organizar tu tiempo de estudio como desees, siempre y cuando vayas cumpliendo las fechas de entrega de actividades, trabajos y exámenes. Nosotros, para ayudarte, te proponemos los siguientes pasos:

  1. Desde el Campus virtual podrás acceder al aula virtual de cada asignatura en la que estés matriculado y, además, al aula virtual del Curso de introducción al campus virtual. Aquí podrás consultar la documentación disponible sobre cómo se utilizan las herramientas del aula virtual y sobre cómo se organiza una asignatura en la UNIR y también podrás organizar tu plan de trabajo con tu tutor personal.
  2. Observa la programación semanal. Allí te indicamos qué parte del temario debes trabajar cada semana.
  3. Ya sabes qué trabajo tienes que hacer durante la semana. Accede ahora a la sección Temas del aula virtual. Allí encontrarás el material teórico y práctico del tema correspondiente a esa semana.
  4. Comienza con la lectura de las Ideas clave del tema. Este resumen te ayudará a hacerte una idea del contenido más importante del tema y de cuáles son los aspectos fundamentales en los que te tendrás que fijar al estudiar el material básico. Consulta, además, las secciones del tema que contienen material complementario.
  5. Dedica tiempo al trabajo práctico (sección Actividades y Test). En la programación semanal te detallamos cuáles son las actividades correspondientes a cada semana y qué calificación máxima puedes obtener con cada una de ellas.
  6. Te recomendamos que participes en los eventos del curso (sesiones presenciales virtuales, foros de debate…). Para conocer la fecha concreta de celebración de los eventos debes consultar las herramientas de comunicación del aula vitual. Tu profesor y tu tutor personal te informarán de las novedades de la asignatura.

En el aula virtual del Curso de introducción al campus virtual encontrarás siempre disponible la documentación donde te explicamos cómo se estructuran los temas y qué podrás encontrar en cada una de sus secciones.

Recuerda que en el aula virtual del Curso de introducción al campus virtual puedes consultar el funcionamiento de las distintas herramientas del aula virtual: Correo, Foro, Sesiones presenciales virtuales, Envío de actividades, etc.

Ten en cuenta estos consejos...

  • Sea cual sea tu plan de estudio, accede periódicamente al aula Virtual, ya que de esta forma estarás al día de las novedades del curso y en contacto con tu profesor y con tu tutor personal.
  • Recuerda que no estás solo: consulta todas tus dudas con tu tutor personal utilizando el correo electrónico. Además, siempre puedes consultar tus dudas sobre el temario en los foros que encontrarás en cada asignatura (Pregúntale al profesor).
  • ¡Participa! Siempre que te sea posible accede a los foros de debate. El intercambio de opiniones, materiales e ideas nos enriquece a todos.
  • Y ¡recuerda!, estás estudiando con metodología on line: tu esfuerzo y constancia son imprescindibles para conseguir buenos resultados. ¡No dejes todo para el último día!