COURSE DESCRIPTION 2015-2016
1. Code: 11548
Name: Databases and information systems
--Lecture: 4,50 --Practice: 2. Credits: 6,00 Degree: 156-Bachelor's Degree in Computer Engineering
1,50
Type of Course: Compulsory
Module: 2-COMPULSORY SUBJECTS Subject: 6-DATABASES AND INFORMATION SYSTEMS University Center: SCHOOL OF COMPUTER ENGINEERING 3. Coordinator: Mota Herranz, Laura Departament: COMPUTER SYSTEMS AND COMPUTATION 4. References Bases de datos relacionales Fundamentos de sistemas de bases de datos El lenguaje unificado de modelado : guía del usuario
Matilde Celma Giménez Juan Carlos Casamayor Ródenas ; Laura Mota Herranz Ramez Elmasri Grady Booch
5. Course Outline La asignatura tiene como objetivo principal capacitar al alumno para el uso avanzado y el diseño básico de bases de datos relacionales, como soporte actual de los sistemas de información. Esta capacitación se adquiere con el estudio teórico de los principios, modelos y metodologías de diseño de las bases de datos relacionales y con el uso práctico de sistemas de gestión de bases de datos relacionales. La asignatura comprende los siguientes contenidos: Características de la tecnología de bases de datos. Concepto de base de datos. Modelo relacional de datos: estructuras de datos, operadores y restricciones de integridad. El lenguaje estándar SQL. Componentes y funciones de un SGBD: procesamiento de transacciones, control de la concurrencia, recuperación de la base de datos, control de la seguridad. Metodología para el diseño de bases de datos relacionales: diseño conceptual y diseño lógico. 6. Recommended Prior Knowledge (11547) Discrete Mathematics (11551) Data Structures and Algorithms En Matemática Discreta se estudia Lógica, conocimiento que facilita el estudio del SQL. Los conocimientos sobre estructuras de datos adquiridos en la asignatura Estructuras de Datos y Algoritmos ayudan a comprender el Modelo Relacional de Datos. 7. Student Outcomes
Sí
Control point No
Sí
No
Sí
No
Sí
No
Sí
No
Sí
No
Sí
No
Sí
No
Specific Student Outcomes CB1(G) Poseer y comprender conocimientos en su área de estudio que parten de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de dicho campo de estudio. CB2(G) Saber aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y poseer las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio. CB5(G) Students must be able to developed those skills needed to undertake further studies with a high degree of autonomy. R13(E) Conocimiento y aplicación de las herramientas necesarias para el almacenamiento, procesamiento y acceso a los Sistemas de información, incluidos los basados en web. G05(G) Aprender de manera autónoma nuevos conocimientos y técnicas adecuados para la concepción, el desarrollo, la evaluación o la explotación de sistemas informáticos. R01(E) Capacidad para diseñar, desarrollar, seleccionar y evaluar aplicaciones y sistemas informáticos, asegurando su fiabilidad, seguridad y calidad, conforme a principios éticos y a la legislación y normativa vigente. R12(E) Conocimiento y aplicación de las características, funcionalidades y estructura de las bases de datos, que permitan su adecuado uso, y el diseño y el análisis e implementación de aplicaciones basadas en ellos. G04(G) Razonar de manera abstracta, analítica y crítica, sabiendo elaborar y defender argumentos
Pag.
1 / 3
Updated: 21/07/15
COURSE DESCRIPTION 2015-2016
7. Student Outcomes Specific Student Outcomes
Control point
en su área de estudio y campo profesional. UPV-Generic Student Outcomes
it's worked
(03) Analyzing and solving problems - Activities carried out to achieve the student outcome Prácticas de laboratorio - Detailed description of the activities Resolución de consultas a una base de datos relacional - Assessment criteria Prueba escrita de respuesta abierta 8. Syllabus
Si
Control point Si
· ·
1. Bases de datos relacionales 1. Conceptos básicos 2. Modelo relacional de datos 3. Interpretación de una base de datos relacional 2. El lenguaje SQL 1. DML: consultas y actualización de datos 2. Ejercicios 3. DDL: definición de datos 3. Diseño de bases de datos relacionales 1. Conceptos básicos: fases y esquemas 2. Diseño conceptual 3. Diseño lógico 4. Ejercicios de diseño conceptual 4. Sistemas de gestión de bases de datos 1. Arquitectura ANSI/SPARC 2. Transacciones, integridad y concurrencia 3. Recuperación y seguridad 4. Evolución del modelo relacional 9. Teaching and Learning Methodologies UN
LE
SE
PS
LS
FW
CP
AA
CH
NCH
TOTAL HOURS
1
3,00
6,00
2
3,00
7,50
--
--
--
--
1,00
10,00
12,00
22,00
--
10,50
--
--
2,00
23,00
40,00
63,00
3
6,00
4
3,00
15,00
--
4,50
--
--
2,00
27,50
40,00
67,50
1,50
--
--
--
--
1,00
5,50
8,00
13,50
TOTAL HOURS
15,00
30,00
--
15,00
--
--
6,00
66,00
100,00
166,00
UN: Unit. LE: Lecture. SE: Seminar. PS: Practical session. LS: Lab sessions. FW: Field work. CP: Computer-mediated practice. AA: Assessment activities. CH: Contact hours. NCH: Non contact hours.
10. Course Assessment Outline (06) One minute questions (02) Open-answer written test
Num. Acts Weight (%) 2 2
20 80
Preguntas del minuto: - C1: Prueba Corta 1: 1 puntos sobre la UD1 (10% del total, No recuperable) a realizar en el aula de teoría. - C2: Prueba Corta 2: 1 puntos sobre la UD2 (10% del total, No recuperable) a realizar en el laboratorio. Pruebas abiertas: - P1: Parcial 1: 4 puntos sobre la UD2 (40% del total. Recuperable) - P2: Parcial 2: 4 puntos sobre la UD3 y la UD4 (40% del total Recuperable)
Pag.
2 / 3
Updated: 21/07/15
COURSE DESCRIPTION 2015-2016
10. Course Assessment Alumnos presenciales: Nota final = Nota_C1 + Nota_C2 + Nota_P1 + Nota_P2 Alumnos con dispensa: El parcial 1 (P1) se valorará sobre 5 puntos y habrá una prueba especial (PE) de 1 punto sobre la UD1 (No recuperable) Nota final = Nota_P1*5/4 + Nota_P2 + Nota_PE Alumnos FLIP (clase inversa): Los parciales se evaluarán sobre 3'5 puntos cada uno. Las pruebas cortas se evaluarán con actividades de seguimiento pasando la prueba C2 a valer 2 puntos y a incluir también contenidos de la UD3. Nota final = Nota_C1 + Nota_C2 + Nota_P1 + Nota_P2 Los porcentajes de evaluación de TA/TS Y de PL teniendo en cuenta que en la prueba C1 se evalúan los conocimientos presentados en teoría y practicados en el laboratorio son los siguientes: TA/TS: 70% (P1/2+P2+C1) PL: 30% (P1/2+C2) 11. Absence threshold Activity Laboratory Practical
Pag.
3 / 3
Percentage Observations 30
Se pasará lista a lo largo de la sesión
Updated: 21/07/15
