Bases de Datos y Bases de Conocimientos

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1 Nombre de la asignatura: Línea de trabajo: Bases de Datos y Bases de Conocimientos Inteligencia de Negocios: DatawareHouse, DataMining y Knowledge Management Tiempo de dedicación del estudiante a las actividades de: DOC: 48 horas. 20 horas. TPS: 100 horas. Total de horas: créditos SATCA 1.- Historia de la asignatura Fecha revisión / actualización Participantes MSC Jacobo Robles Calderón Ninguna Observaciones, cambios o justificación 2.- Pre-requisitos y correquisitos 1. Base de Datos ANTERIORES POSTERIORES Asignaturas Temas Asignaturas Temas 2. Modelado conceptual de aplicaciones web 3. Seminario de Tesina I 4. Lenguajes web 6. Seminario de Tesina II 3. Objetivo de la asignatura Modelar, diseñar, manipular y crear bases de datos bajo las tendencias actuales y estándares establecidos, así como conocer los nuevos paradigmas de tratamiento de datos orientados al conocimiento. 4. Aportación al perfil del graduado Comprender los conceptos básicos de las bases de datos Identificar las características de los distintos sistemas de almacenamiento para visualizar sus ventajas. Aplicar los conceptos de sistemas de bases de datos multidimensionales y su arquitectura. Definir el objeto de un problema para resolverse con el modelado de una base de datos Construir modelos de bases de datos Distinguir los nuevos paradigmas de bases de datos.

2 5.- Contenido temático Unidad Temas Subtemas 1 Tecnologías Web y Bases de datos. TPS. 2 2 Base de Datos Multidimensionales. TPS. 30 hrs 3 Bases de datos para el soporte en la toma de decisiones. DOC:20 hrs 10 hrs TPS Tecnologías de Bases de Datos para el desarrollo Web Intercambio electrónico de datos (EDI) e-commerce y e-bussiness e-learning. 1.2 XML (Extensible Markup Language) Fundamentos de XML Diseño de aplicaciones web usando XML Productos XML Sistemas de administración de contenidos. 2.1 Bases de datos multidimensionales (BDM) Definición y conceptos de las BDM Modelos conceptuales Cubos e hipercubos de datos Operadores para datos agregados Consultas multidimensionales de datos. 3.1 Bodegas de datos (Datawarehouse) Definición y objetivo Funcionamiento Consideraciones de diseño Herramientas para extraer, transformar y cargar fuentes de datos. 3.2 Procesamiento y análisis en línea (OLAP) Definiciones y conceptos Requerimientos funcionales de los sistemas OLAP Operadores para manejo de cubos de datos del estándar SQL Diseño de consultas a bases de datos Utilización de herramientas para OLAP. 3.3 Mercados de datos (Data Mart) Definiciones y conceptos Fases de construcción Análisis Construcción Post-producción. 3.4 Minería de datos (Data mining) Definiciones y conceptos Aplicaciones de la minería de datos Diseño de mineros de datos Obtención de información a través de patrones de búsqueda

3 3.4.5 Técnicas y herramientas de la minería de datos Tendencias en minería de datos. 6. Metodología de desarrollo del curso. Unidad 1: Tecnologías Web y Bases de datos Identificar las tecnologías que usan en el intercambio electrónico de datos, así como el esquema de negocio como e- commerce, e-bussinesss, y su trasfondo del manejo de datos con XML. TPS. 2 Unidad 2: Base de Datos Multidimensionales. Dominar los conceptos básicos de los sistemas de bases de datos TPS. 30 hrs 1.1. Identificar las tecnologías de bases de datos para el desarrollo web Definir Intercambio electrónico de datos Discutir la diferencia entre e-commerce y e_bussiness Buscar información referente al e-learning Conocer la estructura de XML y llevarlo a la práctica con ejemplos didácticos Buscar información sobre sistemas de información, base de datos y sistemas de base de datos 2.2. Discutir los distintos niveles de abstracción de base de datos 2.3. Reconocer usuarios y administradores empleando lluvia de ideas Investigar sobre los distintos modelos de datos existentes y realizar exposiciones. Unidad 3 Bases de datos para el soporte en la toma de decisiones. Conoce las tecnologías de bases de 3.1. Investigar el concepto de Datawarehouse, así datos que sirven para el soporte en la como su funcionamiento, consideraciones y toma de decisiones. DOC:20 hrs herramientas comerciales que lo usan Conocer y analizar OLAP Realizar cubos de datos a partir de una base de 10 hrs datos relacional. TPS Construir un Data Mart y verificar las fases que se siguieron y establecer conceptos del mismo A partir de una colección de datos, elaborar minería de datos y observar los patrones seguidos. 7. Sugerencia de evaluación Participación en clase 20%

4 Tareas y trabajos 30% Exposiciones 10% Proyecto final y presentación 40% 8.- Bibliografía y Software de apoyo. 1. Hoffer, Jeffrey A., et. al., (2003). Modern Databases Management 6a. ed. Ed. prentice Hall, USA. 2. Date, C.J. Introducción a las bases de datos, 7ª. ed. Ed. Addison Wesley. 3. Falkner, et.al. (2002). Fundamentos de desarrollo Web con JSP. Ed. Wrox/Anaya Multimedia, España. 4. Akif, et.al. (2002). Java y XML. Ed. Wrox/ Anaya Multimedia, España. 5. Wutka. Using Java Server Pages and Servlets. Ed. QUE, USA. 6. Hall. Servlets y Java Server Pages. Ed. Prentice Hall, México. 7. Maruyama, et.al. Sitios Web con XML y Java. Ed. Prentice Hall, España. 8. Templeman, Julian, et.al. Microsoft Visual C++.net step by step. Ed. Microsoft Press, 2003, USA. 9. Buyens, Jim. Web Database Development. Ed. Microsoft Pres, USA. 10. Kimball. The Data WareHouse lifecycle toolkit: Expert methods for design, developing and deploying Dataware House. Ed. John Wiley & Sons, USA. 11. Poe V. Building a Datawere House for decission support. Ed. Prentice Hall, USA. 12. Adriaans, Pieter, et.al. Data Mining. Ed. Adisson Wesley, USA. 13. Westphal, Christopher, et.al. Data Mining Solutions. Ed. John Wiley & Sons, USA. 14. Williams, Hugh E., et.al. Web Database Applications with Php & MySQL. Ed. O Reilly, USA. 15. Harrington, Jan. Object- Oriented Database Design Clearly Explained. Ed. Morgan Kaufman. 16. Thomsen, Erik. OLAP Solutions: Building Multidimensional Information Systems 2a. Ed. John Wiley & Sons, USA. 17. Sarukkai, Ramesh R. Foundations of Web Technology. Ed. Kluwer Academic Publisher. 18. Dunham, M.H. Data Mining Introductory and Advanced Topics. Ed. Prentice Hall. 19. Jarke, M. et.al. Fundamentals of data warehouses. Ed. Springer Verlag. 20. Lewis, William J. Data Warehousing and e-commerce. Ed. Prentice Hall. 21. Thurainsighan. XML Databases an the Semantic Web. Ed. CRC press, Leung, Theodore W. Professional XML Development wirh Apache Tools. Ed. Wrox. 23. Williams Kevin. Professional XML Databases. Ed. Wrox, 2003.

5 9. Prácticas propuestas. UNIDAD. Horas de prácticas Prácticas 1 30 Identificar los componentes principales de EDI, e-commerce, e- bussiness y e-learning. Ubica el uso e implementación de las tecnologías ya citadas Conocer los elementos de XML. Diseñar aplicaciones web usando XML 3 55 Conocer el proceso de elaboración de cubos de datos. Realizar operaciones sobre cubos de datos. Recuperación de datos a través del uso de cubos de datos. 10. Nombre del catedrático y grado académico. Nombre: Título: Jacobo Robles Calderón Maestría en Sistemas Computacionales

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