Cátedra de Bases de Datos

Transcripción

1 Cátedra de Bases de Datos Facultad de Ciencias Exactas y Tecnología Universidad Nacional de Tucumán Ciclo Lec)vo 2017

2 Presentacion Nombre de la asignatura Bases de Datos (ECF) Nombre 1 Mg. Ing. Gustavo Eduardo JUAREZ gjuarez@herrera.unt.edu.ar 2 Ing. Franco Daniel MENENDEZ fmenendez@herrera.unt.edu.ar 3 Ing. Cristian Lafuente cris%an_hl@hotmail.com Tipo de actividad Día de la semana Horario Local Teoría (1) Martes Gab. Comput Práctica (2-3) Martes Gab. Comput Práctica (2-3) Jueves Gab. Comput Consultas Viernes 14:00-16:00 Lab de Intel ArtiQicial Consultas Miercoles 16:00-18:00 Lab de Intel ArtiQicial

3 Introducción y Objetivos

4 Introducción La materia Bases de Datos se encuentra incorporada al Plan de Estudios de la Carrera de Ingeniería en Computación de la Facultad de Ciencias Exactas y Tecnología, Universidad Nacional de Tucumán, en el Tercer Año de la Carrera (Modulo VI), en el marco de las Tecnologías Aplicadas.

5 Objetivos Introducir la importancia de las Bases de Datos para el desarrollo de los Sistemas de Información: su concepto, aplicaciones, propósitos, componentes, etc. Describir los Sistemas de Administración de las Bases de Datos (DBMS): sus conceptos, componentes, arquitectura, tipos, funciones, etc. Diseñar y modelar sistemas de bases de datos mediante modelado Entidad-Relación y Relacional. Implementar Esquemas y estrategias de seguridad en Bases de Datos. Describir las características del modelo relacional de Bases de Datos, y sus conceptos asociados: tablas, relaciones, claves, etc, y el lenguaje SQL.

6 Objetivos Diseñar y modelar sistemas de bases de datos Distribuidas Conocer las tendencias futuras en el desarrollo del campo de las Bases de Datos, y de otros tópicos como, data mining, data warehousing, Big Data, etc. Conocer las incumbencias que puede llegar a tener como futuro profesional de sistemas en relación a la administración de datos en general y de bases de datos en particular. Forjar el espíritu de trabajo en grupo. Incentivar la investigación sobre los temas auines con la materia.

7 Objetivos Complementarios 2017 Aprendizaje Basado en Competencias 1. Capacidad de abstracción, análisis y síntesis 2. Capacidad de aplicar los conocimientos en la práctica 3. Capacidad para organizar y planificar el tiempo 4. Conocimientos sobre el área de estudio y la profesión Responsabilidad social y compromiso ciudadano Capacidad de comunicación oral y escrita) 5. Capacidad de comunicación en un segundo idioma 6. Habilidades en el uso de las tecnologías de la información y de la comunicación 7. Capacidad de investigación 8. Capacidad de aprender y actualizarse permanente 9. Habilidades para buscar, procesar y analizar información procedente de fuentes diversas Capacidad crítica y autocrítica Capacidad para actuar en nuevas situaciones 10. Capacidad creativa 11. Capacidad para identificar, plantear y resolver problemas 12. Capacidad para tomar decisiones) 13. Capacidad de trabajo en equipo Habilidades interpersonales 14. Capacidad de motivar y conducir hacia metas comunes 15. Compromiso con la preservación del medio ambiente 16. Compromiso con su medio socio-cultural

8 Programa Analitico

9 Programa Analítico de la Materia Unidad 1: Generalidades sobre bases de datos. Propósitos de las Bases de datos. Sistemas de Administración de Bases de Datos (DBMS). Arquitectura funcional de una Base de Datos. Archivos Hash. Modelo conceptual, lógico y Uísico. Modelos de datos y metodologías de diseño de bases de datos. Modelo Entidad - Relación (Peter Chen). Modelo Objeto Semántico (Michael Hammer y Dennis McLeod). Modelo Relacional (E. F. Codd). Mecanismo de abstracción. ClasiUicación, Agregación y Generalización.

10 Programa Analítico de la Materia Unidad 2: Visión general del proceso de Diseño. Modelo Entidad - Relación. DeUinición. Características. Elementos: Entidades, atributos, identiuicadores y relaciones. Entidades débiles y fuertes. Construcción del Modelo de datos. Unidad 3: Modelo Relacional. DeUinición. Elementos del modelo. Dependencias Funcionales. Construcción del Modelo de datos. Transformación del modelo Entidad - Relación al modelo relacional. Propiedades de las relaciones. Claves primarias y foráneas. Diccionario de Datos.

11 Programa Analítico de la Materia Unidad 4: Álgebra relacional. Sintaxis del álgebra relacional. Operaciones de conjuntos. Cálculo relacional. Cálculo relacional orientado hacia las tuplas. TipiUicación de operaciones relacionales. Operadores de Selección, Proyección, productos, Unión y Diferencia, Intersección, Cociente y Join. Unidad 5: Conceptos de normalización en la vinculación y/o relación de tablas y contenedores de bases de datos. Normalización. Formas Normales. Anomalías. TipiUicación de Formas Normales. Estudio de 1FN, 2FN y 3FN.

12 Programa Analítico de la Materia Unidad 6: Utilizar SQL como lenguaje de consulta a tablas. Introducción a los lenguajes de consulta. Diccionario de datos. Tipos de datos. Vistas. Índices. Set de comandos. Optimización de consultas e indexado. Lenguaje de Consulta Estructurado (SQL): deuinición. Tipos de sentencias (DDL, DML y DQL). DeUinición de Estructuras: base de datos, tabla, índice, vista. Unidad 7: Seguridad en bases de datos. Amenazas. Tipos de Seguridad. Reglas de Autorización. Medidas y Mecanismos para el control de Acceso. Autenticación. Algoritmos de seguridad.. Cifrado de Datos mediante Hash. `Restricciones de Integridad.

13 Programa Analítico de la Materia Unidad 8: Procesamiento de transacciones y concurrencia. Conceptos. Estados de una transacción. Secuencialidad. Recuperabilidad. Protocolos basados en el Bloqueo, Marcas Temporales y Validación. Bases de datos distribuidas. Fragmentación. TipiUicación.

14 Calendario

15 Calendario AGOSTO L M X J V S D

16 Calendario SEPTIEMBRE L M X J V S D

17 Calendario OCTUBRE L M X J V S D

18 Calendario NOVIEMBRE L M X J V S D

19 Calendario DICIEMBRE L M X J V S D

20 Calendario Trabajos PrácIcos - Fecha de Entrega TP 1 5/9/2017 TP 2 26/9/2017 TP 3 27/9/2017 TP 4 10/10/2017 TP 5 17/10/2017 TP6 7/11/2017 TP Integrador - Proy. de Ing 5/12/2017 7/12/2017

21 Sistemas de Evaluaciones

22 Sistemas de Evaluaciones En la Universidad Nacional de Tucumán las clases son presenciales y obligatorias para los alumnos, por lo que se tiene un sistema de evaluación caracterizado por dos elementos relacionados entre sí, Régimen de Promoción y Formas de Evaluación. En el Régimen de Promoción de la asignatura, los requisitos que deben satisfacer los alumnos son: Régimen de Asistencia: 75% para Clases Prácticas Trabajos Prácticos: 100% presentados y 80% aprobados. Se exceptúa al Trabajo Integral de Laboratorio el cual se debe presentar y aprobar con nota igual o superior a 7 (Siete), en las fechas que informara la catedra. Aprobación del Primer y Segundo Parcial con una caliuicación mínima de Siete (7).

23 Sistemas de Evaluaciones Para el Régimen de Regularización de la asignatura, los requisitos que deben satisfacer los alumnos son: Régimen de Asistencia: 75% para Clases Prácticas. Trabajos Prácticos: 100% presentados y 80% aprobados. Se exceptúa al Trabajo Integral de Laboratorio el cual se debe presentar y aprobar con nota igual o superior a 7 (Siete), en las fechas que informara la catedra. Aprobación del Primer y Segundo Parcial, o bien de los correspondientes exámenes recuperatorios, con una caliuicación mínima de Aprobación de Cuatro (4).

24 Sistemas de Evaluaciones Para el Régimen de Promoción y Regularización de la asignatura los alumnos deberán defender y aprobar el Proyecto de laboratorio (resolución de problema de ingeniería del mundo real). Los temas predeuinidos de Proyecto son: Administración de personal de la administración publica provincial Administración de una Agencia de Turismo. A los grupos de alumnos (máximo de tres integrantes) se les asignara uno de los problemas antes descriptos, sobre el cual deberán desarrollar el análisis, diseño e implementación de la base de datos, documentación y defensa del trabajo.

25 Sistemas de Evaluaciones El examen Final de la Asignatura para alumnos Regulares consistirá en: Prueba de conocimientos sobre el Programa Analítico de la Asignatura, de carácter escrito, individual y coloquial. La Nota mínima de Aprobación es Cuatro (4) y la máxima diez (10). Por Reglamento, el alumno puede rendir el Examen Final para su aprobación hasta un máximo de tres veces, a partir de lo cual y si no es aprobado, el alumno debe recursar la Asignatura o bien optar por el Examen Libre.

26 Comentarios La resolucion de los Trabajos Practicos se llevara a cabo en clases, siendo autoevaluado sen clases por lo alumno. En clase de consulta se desarrollaran los ejercicios que quedaran pendientes por razones especiales. En cuanto al Trabajo Integrador, los temas serán sorteados entre los grupos de alumnos.

27 Sistemas de Evaluaciones Composición de la CaliHicación dehinitiva: La caliuicación deuinitiva en la materia estará distribuida de acuerdo al siguiente composición: 55% CaliUicación obtenida en Parciales / Recuperaciones 10% CaliUicación obtenidas en Trabajos Prácticos 35% Trabajo Integral de Laboratorio Calificación obtenida en Parciales / Recuperaciones Calificación obtenidas en Trabajos Prác%cos Trabajo Integral de Laboratorio

28 BibliograTia

29 BibliográTicas Principal Tecnología y Diseño de Bases de Datos / Mario Piattini, Esperanza Calero, Belen Vela / Edit Alfaomega / 2010 Ed. Fundamentos de bases de datos / Abraham Silberschatz, Henry F. Korth / y/ S. Sudarshan. (Tra. Fernándo Sáenz Pérez, Antonio García Cordero /y/ Jesús Correas Fernández.-- Rev. Tca. Luis Grau Fernández). McGraw Hill. Madrid /c.2008/5a. Edic. Fundamentos de sistemas de bases de datos / Ramez Elmasri / y/ Shamkant B. Navathe. (Tra. Verónica Canivell Castillo, Beatriz Galán Espiga /y/ Gloria Zaballa Pérez.--Rev. Tca. Alfredo Goñi Sarriguren, Arturo Jaime Elizondo /y/ Tomás A. Pérez Fernández) Pearson Educación. Madrid /c.2002/3a. ed. Introducción al SQL para Usuarios y Programadores / Cornelio et al / THOMSON / 2003 / 2da. Edic

30 BibliograTía Complementaria 1. Bases de datos / Reinosa et al / Edit. Alfaomega / 1era. Edic / Programación de Bases de Datos con MySQL y PHP / Helma Spona / Edit. Alfaomega / 1era. Edic / Bases de datos / Pablo Rovarini y Herminia de Herca. Argentina 2005/2a.ed. 4. Procesamiento de bases de datos. fundamentos, diseño e implementación / David M. Kroenke. (Tra. Ana Elizabeth García Hernández.--Rev. Tca. Juan Raúl Esparza Martínez). Pearson Educación. México /c.2003/8ª. Edic.

31 Sitio Web de la Cátedra