• Descripción

• La asignatura en el conjunto del plan de estudios

Esta asignatura es una asignatura obligatoria del Grado de Ciencia de Datos Aplicada que forma parte del conjunto de asignaturas de la materia de bases de datos, en las que se engloban también las asignaturas obligatorias de "Diseño y uso de bases de datos analíticas" y "Bases de datos no relacionales", así como la asignatura optativa "Optimización de bases de datos en entornos analíticos".

La asignatura también puede ser cursada por futuros estudiantes del Máster en Ciencia de Datos.

• Campos profesionales en el que se proyecta

• Información previa a la matrícula

• Objetivos y competencias

Los principales objetivos a adquirir en el contexto de la asignatura son los que se resumen a continuación:

• Ser capaz de consultar y actualizar de manera eficiente una base de datos mediante SQL estándar.
• Ser capaz de codificar procedimientos almacenados utilizando lenguajes procedimentales.
• Ser capaz de implementar diferentes técnicas de disparadores en una base de datos.
• Ser capaz de entender y aplicar conceptos avanzados de SQL como funciones analíticas, transacciones o Common Table Expression.
• Ser capaz de realizar el diseño conceptual de bases de datos a partir de un conjunto de requisitos.
• Ser capaz de realizar el diseño lógico de bases de datos relacionales.
• Ser capaz de realizar el diseño físico de bases de datos relacionales.
• Ser capaz de aplicar los conocimientos anteriores dentro del contexto del data warehouse/OLAP.

Estos objetivos, en el caso del Grado en Ciencia de datos aplicada, se relacionan con las Competencias Específicas (CE) que se destacan a continuación:

• CE3- Definir, evaluar y seleccionar soluciones tecnológicas, así como recursos (espaciales, temporales) necesarios para el desarrollo y ejecución de proyectos, teniendo en cuenta las alternativas disponibles, las condiciones de mercado y las normativas vigentes.
• CE4- Diseñar un marco experimental teniendo en cuenta los métodos más adecuados para la captura, el procesamiento, el almacenamiento, el análisis y la visualización de datos.
• CE9- Aplicar técnicas específicas de captura, tratamiento y análisis de datos estructurados, semi-estructurados y no estructurados.

• Contenidos

La asignatura consta de 5 retos, cuyo contenido se detalla a continuación:

Reto 1. Las bases de datos relacionales: una historia de éxito sin precedentes

El modelo relacional nos permite representar una base de datos en un ordenador. Debemos conocer qué estructuras nos proporciona, e identificar sus ventajas. El modelo relacional también nos proporciona un lenguaje para poder consultar la base de datos. Se trata del álgebra relacional que se inspira en el álgebra de conjuntos. Aunque nos pueda parecer un lenguaje teórico, dado que realmente usaremos el lenguaje SQL para manipular nuestras bases de datos, internamente cualquier sistema gestor de bases de datos relacional (como PostgreSQL o Oracle) trabaja con álgebra relacional. Por lo tanto, necesitamos saber utilizarlo si queremos entender y programar eficientemente en SQL. Finalmente, el modelo relacional también nos da mecanismos para definir reglas de integridad. Aprenderemos a especificar reglas de integridad que nos permitirán definir las condiciones que nuestra base de datos debe cumplir si queremos que los datos en ella contenidos sean consistentes. Además, complementaremos los conocimientos sobre el modelo relacional con el diseño de bases de datos para el caso específico del modelo relacional. En particular, veremos en qué consiste y qué etapas se siguen para el diseño de una base de datos, detallando el proceso de diseño conceptual y lógico de una base de datos relacional.

Reto 2. De la creación a la manipulación de una base de datos relacional

En este reto se presentan los conceptos más básicos asociados al SQL estándar. En primer lugar se presentan las principales sentencias de definición de datos (como serían, por ejemplo, tablas y vistas). A continuación se presentan las sentencias básicas de manipulación de datos (SELECT, INSERT, DELETE y UPDATE de tablas y vistas). Finalmente, se introducen las sentencias de concesión y revocación de privilegios sobre los datos, primitivas de gestión de transacciones, y otras modalidades de trabajo con el lenguaje SQL. Los materiales principales que se utilizarán en este reto serán: el módulo didáctico "Conceptos básicos de SQL", y una serie de vídeos muy importantes: buenas prácticas en SQL, focalizándose en las buenas prácticas de codificación en SQL y generación de consultas. Estos materiales se complementan con las transcripciones de cada uno de los vídeos de las series y un documento con la convención de nombres a seguir durante la asignatura. La parte práctica requerirá el uso de PostgreSQL (el sistema gestor de bases de datos que usaremos en la asignatura).

Reto 3. Procedimientos almacenados y disparadores, ¿para qué son necesarios?

En este reto se profundiza en SQL estándar. En primer lugar, se presenta la estructura básica de componentes de un entorno SQL, revisando los conceptos de servidores, catálogos y esquemas, para continuar una introducción a los conceptos de conexión, sesión y transacción. A continuación, se completará el estudio de los componentes lógicos vistos mediante la introducción de procedimientos almacenados y disparadores. Finalmente, se introducen el lenguaje procedimental PL/pgSQL y las sentencias que ofrece PostgreSQL para definir estos componentes. Los materiales principales que se utilizarán en este reto  serán: el módulo didáctico "El lenguaje SQL: Procedimientos y disparadores", la serie de vídeos de buenas prácticas en SQL, focalizándose esta en las buenas prácticas de codificación de procedimientos almacenados, y dos vídeos que contextualizarán los procedimientos y disparadores en el marco de las bases de datos operacionales y de data warehouse. Estos materiales se complementan con las transcripciones de cada uno de los vídeos de las series y con documentos de complementos de SQL para la codificación de procedimientos almacenados. La parte práctica requerirá el uso de PostgreSQL.

Reto 4. Ampliando la caja de herramientas: common table expressions y funciones analíticas

En este reto se presentan conceptos avanzados de SQL de aplicación en entornos Data Warehouse. En primer lugar, se presenta el concepto de clave subrogada y las diferentes posibilidades de implementar esta técnica mediante SQL. A continuación, se introducirán dos conceptos avanzados para la creación de consultas SQL, las Common Table Expression y las funciones analíticas, como aplicar estas funcionalidades y beneficios asociados. Finalmente, se verán técnicas de tratamiento de valores nulos en bases de datos operacionales y Data Warehouse, y se concluirá con una introducción a las transacciones, sus propiedades, la problemática asociada a las mismas, mecanismos de implementación de transacciones en PostgreSQL y la importancia de estas en entornos de bases de datos operacionales y Data Warehouse. Los materiales principales que se utilizarán en este reto serán: el módulo didáctico "Complementos de SQL" y la serie de vídeos de buenas prácticas en SQL, focalizándose en las buenas prácticas de codificación de transacciones. Estos materiales se complementan con las transcripciones de cada uno de los vídeos de la serie. De nuevo, para la parte más práctica usará PostgreSQL.

Reto 5. El diablo está en los detalles: optimización de la base de datos en función de su uso

Este reto analizará los principales métodos y construcciones que se utilizan en el diseño físico de bases de datos. Conceptualmente, podemos definir el diseño físico de una base de datos como el proceso que, a partir del diseño lógico de la base de datos y de información sobre su uso esperado, creará una configuración física de la base de datos adaptada al entorno donde se alojará y que permita el almacenamiento y la explotación de los datos con un rendimiento adecuado. Los materiales principales que se utilizarán en este reto será el módulo didáctico "Diseño físico de bases de datos". También es posible que se utilicen recursos de biblioteca (en inglés) para complementar el estudio de estructuras de índices. Para la parte práctica se utilizará PostgreSQL.

• Consulta de los recursos de aprendizaje de la UOC para la asignatura

• Información adicional sobre los recursos de aprendizaje y herramientas de apoyo

• Informaciones sobre la evaluación en la UOC

En la UOC, la evaluación generalmente es virtual. Se estructura en torno a la evaluación continua, que incluye diferentes actividades o retos; la evaluación final, que se lleva a cabo mediante pruebas o exámenes, y el trabajo final de la titulación.

Las actividades o pruebas de evaluación pueden ser escritas y/o audiovisuales, con preguntas aleatorias, pruebas orales síncronas o asíncronas, etc., de acuerdo con lo que decida cada equipo docente. Los trabajos finales representan el cierre de un proceso formativo que implica la realización de un trabajo original y tutorizado que tiene como objetivo demostrar la adquisición competencial hecha a lo largo del programa.

Para verificar la identidad del estudiante y la autoría de las pruebas de evaluación, la UOC se reserva la potestad de aplicar diferentes sistemas de reconocimiento de la identidad y de detección del plagio. Con este objetivo, la UOC puede llevar a cabo grabación audiovisual o usar métodos o técnicas de supervisión durante la ejecución de cualquier actividad académica.

Asimismo, la UOC puede exigir al estudiante el uso de dispositivos electrónicos (micrófonos, cámaras u otras herramientas) o software específico durante la evaluación. Es responsabilidad del estudiante asegurar que estos dispositivos funcionan correctamente.

El proceso de evaluación se fundamenta en el trabajo personal del estudiante y presupone la autenticidad de la autoría y la originalidad de las actividades académicas. La web sobre integridad académica y plagio de la UOC contiene información al respecto.

La falta de autenticidad en la autoría o de originalidad de las pruebas de evaluación; la copia o el plagio; la suplantación de identidad; la aceptación o la obtención de cualquier actividad académica a cambio o no de una contraprestación; la colaboración, el encubrimiento o el favorecimiento de la copia, o el uso de material, software o dispositivos no autorizados en el plan docente o el enunciado de la actividad académica, incluida la inteligencia artificial y la traducción automática, entre otras, son conductas irregulares en la evaluación que pueden tener consecuencias académicas y disciplinarias graves.

Estas conductas irregulares pueden conllevar el suspenso (D/0) en las actividades evaluables definidas en el plan docente -incluidas las pruebas finales- o en la calificación final de la asignatura, ya sea porque se han utilizado materiales, software o dispositivos no autorizados durante las pruebas (como el uso de inteligencia artificial no permitida, redes sociales o buscadores de información en internet), porque se han copiado fragmentos de texto de una fuente externa (internet, apuntes, libros, artículos, trabajos o pruebas de otros estudiantes, etc.) sin la citación correspondiente, por la compraventa de actividades académicas, o porque se ha llevado a cabo cualquier otra conducta irregular.

Asimismo, y de acuerdo con la normativa académica, las conductas irregulares en la evaluación también pueden dar lugar a la incoación de un procedimiento disciplinario y a la aplicación, si procede, de la sanción que corresponda, de conformidad con lo establecido en la normativa de convivencia de la UOC.

En el marco del proceso de evaluación, la UOC se reserva la potestad de:

• Solicitar al estudiante que acredite su identidad según lo establecido en la normativa académica.
• Solicitar al estudiante que acredite la autoría de su trabajo a lo largo de todo el proceso de evaluación, tanto en la evaluación continua como en la evaluación final, a través de una entrevista oral síncrona, que puede ser objeto de grabación audiovisual, o por los medios establecidos por la UOC. Estos medios tienen el objetivo de verificar los conocimientos y las competencias que garanticen la identidad del estudiante. Si no es posible garantizar que el estudiante es el autor de la prueba, esta puede ser calificada con una D, en el caso de la evaluación continua, o con un suspenso, en el caso de la evaluación final.

Inteligencia artificial en el marco de la evaluación

La UOC reconoce el valor y el potencial de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito educativo y, a su vez, pone de manifiesto los riesgos que supone si no se utiliza de forma ética, crítica y responsable. En este sentido, en cada actividad de evaluación se informará al estudiantado sobre las herramientas y los recursos de IA que se pueden utilizar y en qué condiciones. Por su parte, el estudiantado se compromete a seguir las indicaciones de la UOC a la hora de realizar las actividades de evaluación y de citar las herramientas utilizadas y, concretamente, a identificar los textos o imágenes generados por sistemas de IA, los cuales no podrá presentar como si fueran propios.

Respecto a usar o no la IA para resolver una actividad, el enunciado de las actividades de evaluación indica las limitaciones en el uso de estas herramientas. Debe tenerse en cuenta que usarlas de manera inadecuada, como por ejemplo en actividades en las que no están permitidas o no citarlas en las actividades en las que sí lo están, puede considerarse una conducta irregular en la evaluación. En caso de duda, se recomienda que, antes entregar la actividad, se haga llegar una consulta al profesorado colaborador del aula.

• Consulta del modelo de evaluación