Última revisión realizada: 30/11/2022

Denominación de la asignatura: Fundamentos Tecnológicos para el Tratamiento de Datos
Postgrado al que pertenece: Máster Universitario en Comunicación y Visualización de Datos
Créditos ECTS: 6
Cuatrimestre en el que se imparte: Primero
Carácter de la asignatura: Obligatoria
Materia a la que pertenece: Tratamiento y Análisis de Datos

Presentación

Esta asignatura está centrada en los fundamentos de tecnología de información y bases de datos necesarios con el fin de comprender las soluciones de inteligencia de negocios. Ofrece el lenguaje y principios tecnológicos básicos para interactuar apropiadamente con perfiles técnicos y equipos de proyecto de inteligencia de negocio.

La asignatura tiene un primer bloque dedicado a la infraestructura de la tecnología de la información y un segundo dedicado a los fundamentos de la inteligencia de negocios. El primer bloque incluye temas dedicados a los componentes principales de una infraestructura de la tecnología de la información (plataformas hardware, sistemas operativos, aplicaciones empresariales), a las redes de computadores (de ámbito local, global y redes inalámbricas), a la seguridad en redes de computadores, herramientas de protección de recursos informáticos y a la computación en la nube, centrándose en los servicios disponible e infraestructuras necesarias. El objetivo de dotar al alumno de los conocimientos básicos en esas tecnologías.

El segundo bloque está dedicado a las bases de datos, sus objetivos, funcionalidad, arquitectura y modelos. La asignatura se centra en el estudio de las bases de datos relaciones, profundizando en el modelo relacional y los lenguaje de consulta. También se aborda el diseño de bases de datos basado en el modelo entidad-relación. El tema final proporciona una introducción a los fundamentos tecnológicos de la inteligencia de negocio, la integración de datos, el almacén de datos y el procesamiento analítico en línea. Se explicarán las diferencias entre la inteligencia de negocios y la analítica de negocios.

Competencias básicas

  • CB6: Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.
  • CB7: Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
  • CB8: Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
  • CB9: Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
  • CB10: Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida auto dirigido o autónomo.

Competencias generales

  • CG2: Desarrollar la creatividad profesional en el sector de la comunicación digital y la visualización de datos.
  • CG3: Evaluar las implicaciones sociales de la comunicación digital, en áreas como el tratamiento y análisis de los datos o la producción de contenidos multimedia.

Competencias específicas

  • CE6: Adquirir y aplicar técnicas avanzadas para la explotación, interpretación y representación de grandes volúmenes de datos en entornos multiplataforma..
  • CE7: Evaluar experiencias destacadas en el desarrollo de proyectos en el sector de la visualización de datos.
  • CE9: Evaluar bases de datos con el objetivo de extraer información de calidad para su posterior visualización en el ámbito de la comunicación multimedia.

Competencias transversales

  • CT1: Aplicar las nuevas tecnologías como herramientas didácticas para el intercambio comunicacional en el desarrollo de procesos de indagación y de aprendizaje.
  • CT2: Desarrollar habilidades de comunicación, para redactar informes y documentos, o realizar eficaces presentaciones de los mismos.

Tema 1. Infraestructura de la tecnología de la información

  • Introducción y objetivos
  • Infraestructura de la tecnología de la información
  • Evolución de la infraestructura de la tecnología de la información
  • Componentes de la infraestructura de la tecnología de la información
  • Tendencias de las plataformas hardware y software

Tema 2. Computación en la nube

  • Introducción y objetivos
  • Computación en la nube
  • Tecnologías que lo hacen posible
  • Modelos de la nube
  • Infraestructura de la nube

Tema 3. Introducción a las bases de datos

  • Introducción y objetivos
  • Evolución histórica de las bases de datos y sus sistemas de gestión
  • Objetivos y funcionalidad de los SGBD
  • Arquitectura y modelos de los SGBD
  • Bases de datos vía tablas relacionadas (ejercicio práctico)
  • Alternativas y coste de implementación de las bases de datos en la empresa

Tema 4. Introducción al diseño de las bases de datos relacionales

  • Introducción y objetivos
  • Introducción al diseño de bases de datos
  • Estructura del modelo entidad-relación
  • Realización de un modelo E-R
  • Modelo entidad-relación (ejercicio práctico)
  • Diseño lógico

Tema 5. Bases de datos relacionales

  • Introducción y objetivos
  • Introducción al modelo relacional
  • Estructura del modelo relacional
  • Lenguaje SQL
  • Consultas SQL
  • Consulta en base de datos
  • Vistas y procedimientos almacenados

Tema 6. Extracción, transformación y carga de datos en PowerBI

  • Introducción y objetivos
  • Instalación de PowerBI
  • Interfaz
  • Importar Datos y PowerQuery básico
  • Tipologías de Datos dentro de un dataset
  • PowerQuery Avanzado: Transform o Add Column
  • Referencias bibliográficas

Tema 7. Tipos de visualizaciones en PowerBI

  • Introducción y objetivos
  • Tipos de visualizaciones disponibles
  • Filtros en PowerBI
  • Analytics en las visualizaciones
  • Referencias bibliográficas

Tema 8. Lenguaje DAX en PowerBI

  • Introducción y objetivos
  • Estructura de DAX
  • Funciones de agregación
  • Funciones de inteligencia temporal
  • Funciones de lógica
  • Otras funciones
  • Funciones de texto
  • Referencias bibliográficas

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 de esta asignatura son las siguientes:

  • Trabajos. Se trata de actividades de diferentes tipos: reflexión, análisis de casos, prácticas, etc.
  • Participación en eventos. Son eventos programados todas las semanas del cuatrimestre: sesiones presenciales virtuales, foros de debate.
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 presencial u online

Las horas de dedicación a cada actividad se detallan en la siguiente tabla:

ACTIVIDADES FORMATIVAS HORAS POR ASIGNATURA % PRESENCIAL
Sesiones presenciales virtuales 15 horas 100%
Recursos didácticos audiovisuales 6 horas 0
Estudio del material básico 60 horas 0
Lectura del material complementario 45 horas 0
Trabajos, casos prácticos y test de autoevaluación 29 horas 0
Tutorías 16 horas 30%
Trabajo colaborativo 7 horas 0
Examen final 2 horas 100%
Total 180 horas -

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...

Bibliografía complementaria

  • Beaulieu, A. (2020). Learning SQL: Generate, Maniputale and Retrieve Data. O'Reilly.
  • Berson, A. y Smith, S. J. (1997). Data warehousing, data mining, and OLAP. [S. l.]: McGraw-Hill, Inc.
  • Bisbé, A.M. (2022). Curso de Power BI. Editorial Anaya.
  • Bojanova, S. M. et al. (2016). Encyclopedia of Cloud Computing. Hoboken: John Wiley y Sons, Ltd.
  • Dhar V. y Stein R. (1997). Seven methods for transforming corporate data into Business Intelligence. Upper Saddle River: Prentice Hall.
  • Godinez M., Hechler E., Koenig K., Lockwood S., Oberhofer M. y Schroeck M. (2010). The Art of Enterprise Information Architecture: A Systems-Based Approach for Unlocking Business Insight. [S. l.]: IBM Press.
  • Hohpe, G. y Woolf, B. (2003). Enterprise Integration Patterns. Reading: Addison-Wesley.
  • Laudon, K. C. y Laudon, J. P. (2014). Management Information Systems. Managing the Digital Firm (13th ed.). [S. l.]: Pearson.
  • Ordoñez, F. F. y González, J. (2021). Estadística Descriptiva Paso a Paso: Manual Básico para Ciencias Sociales. Editorial Pirámide. 
  • Sosinsky, B. (2011). Cloud Computing Bible. Indianápolis: Wiley Publishing, Inc.

El sistema de calificación se basa en la siguiente escala numérica:

0 - 4, 9 Suspenso (SS)
5,0 - 6,9 Aprobado (AP)
7,0 - 8,9 Notable (NT)
9,0 - 10 Sobresaliente (SB)

La calificación se compone de dos partes principales:

El examen se realiza al final del cuatrimestre y es de carácter PRESENCIAL U ONLINE y OBLIGATORIO. Supone el 60% de la calificación final y para que la nota obtenida en este examen se sume a la nota final, es obligatorio APROBARLO.

La evaluación continua supone el 40% de la calificación final. Este 40% de la nota final se compone de las calificaciones obtenidas en las diferentes actividades formativas llevadas a cabo durante el cuatrimestre.

Ten en cuenta que la suma de las puntuaciones de las actividades de la evaluación continua permite que realices las que prefieras hasta conseguir el máximo puntuable mencionado. En la programación semanal de la asignatura, se detalla la calificación máxima de cada actividad o evento concreto puntuables.

Sistema de evaluación Ponderación min - max
Participación del estudiante (sesiones, foros) 0% - 10%
Trabajos, proyectos y/o casos 20% - 30%
Test de autoevaluación 0% - 10%
Examen final 60% - 60%

Salvador Ramallo Ros

Formación académica: Obtuvo un Msc in Economics por la Universidad Carlos III tras haberse graduado en Física por la Universidad de Murcia, donde disfrutó de una beca Erasmus en la Universität Ulm. Ha realizado un curso intensivo de especialización en Big Data y Data Science en MBIT. En la actualidad investiga en la New York University dentro de una beca Fulbright de Investigación Predoctoral.

Experiencia: Experiencia docente en diversos grados y máster en asignaturas del ámbito de la estadística y el análisis de datos. A nivel profesional, ha trabajado como Economista en BBVA Research y como Investigador Licenciado en la Universidad de Murcia. Ha realizado consultoría en tratamiento de datos. Es colaborador en proyectos de investigación del Ministerio de Universidades.

Líneas de investigación: Su tesis doctoral se centra en el desarrollo de herramientas de estadística no paramétrica para la modelización económica. El análisis de ciclos económicos, así como el estudio de procesos temporal, espaciales y espacio-temporales. También trabaja en algoritmos de aprendizaje automático y de aprendizaje profundo, así como en herramientas de Inteligencia de Negocio para el análisis de datos.

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!