ADMINISTRACIÓN DE BASES DE DATOS CORPORATIVAS

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1 SECRETARÍA ACADÉMICA Dirección de Desarrollo Curricular ADMINISTRACIÓN DE BASES DE DATOS CORPORATIVAS Unidad de Enseñanza Aprendizaje y Secuencia Didáctica PROGRAMA EDUCATIVO: MODALIDAD: MODELO DE FORMACIÓN: TIPO: Ingeniería en Sistemas Computacionales Presencial Por Competencias Obligatoria Cd. Victoria, Tamaulipas. Enero, 2018

2 SABER SER SABER HACER SABER FACULTAD Y/O UNIDAD ACADÉMICA: PROGRAMA EDUCATIVO: ASIGNATURA: UNIDAD DE ENSEÑANZA-APRENDIZAJE Facultad de Ingeniería Arturo Narro Siller Ingeniería en Sistemas Computacionales DATOS GENERALES: Administración de Bases de Datos NÚCLEO DE FORMACIÓN: Disciplinar PERIODO ESCOLAR: 7o Corporativas CLAVE: HTC HTI: TH: TC: MATERIA ANTECEDENTE MATERIA CONSECUENTE TIPO: G.IT Bases de Datos Avanzadas OBLIGATORIA ( X ) OPTATIVA ( ) Capacidad de análisis y síntesis para la solución de problemas inherentes a su profesión Capacidad de actualizar sus conocimientos profesionales en el manejo de bases de datos Capacidad innovadora y creativa; con ética y actitud positiva hacia el trabajo. Con formación en ciencias básicas que le permite identificar las necesidades en las áreas de su profesión para proponer alternativas de solución o mejora, tomando como referencia la información que genera en su ámbito profesional. Habilidad en el manejo de herramientas de gestión de bases de datos, así como el proceso de Extracción, Transformación y Carga a un almacén de datos. Capacidad para modelar sistemas usando OLTP y en su caso OLAP. Capacidad para la creación de un almacén de datos - Datawarehouse (DW) y uso de herramientas de Inteligencia de Negocios (BI). Conocimiento del concepto de Big Data. CONTRIBUCIÓN DE LA ASIGNATURA EN EL PERFIL DE EGRESO INSTITUCIONAL ATRIBUTOS DEL PERFIL DE EGRESO ELEMENTO DE LA COMPETENCIA\OBJETIVO GENERAL DE LA UEA ATRIBUTOS ESTRATEGIAS DIDÁCTICAS DE LA UEA Estrategias Actividades de Enseñanza Actividades de Aprendizaje Conocimientos/ Competencias Cognitivas Identifica áreas de oportunidad para optimizar procesos de negocio, tomando como referencia la información del proceso mismo. Aplica las teorías, métodos y técnicas para el modelo de bases de datos para generar información de ayuda en la toma de decisiones. Habilidades/ Competencias Instrumentales y aptitudinales Hábil en el suministro e instalación de gestores de bases de datos del tipo legacy, SQL, Open Source (MariaDB), MongoDB y ORACLE. Hábil en la construcción de consultas a bases de datos relacionales y orientadas a objetos. Propone mejoras en los procesos de negocios de acuerdo al análisis de la información alojada en las Bases de Datos y los Almacenes de Datos. Actitudes y valores/ Competencias interpersonales y actitudinales Capacidad de integración al trabajo en equipo, liderazgo y manejo adecuado del lenguaje. Respeto por las opiniones de sus pares. Estudio de caso. Simulaciones a través de gestores de consulta. Presenta las teorías para la administración de bases de datos corporativas. Presenta las teorías en el manejo del procesamiento de datos mediante el uso de OLTP y OLAP. Presenta y comparte las tecnologías emergentes en el uso de almacenes de datos (DW) Presenta y comparte las tecnologías para implementar la Inteligencia de Negocios. (BI) Presenta las teorías de Big Data. Plantea y presenta estudios de caso del uso de bases de datos y la administración de las mismas en un entorno corporativo. Conoce y entiende las diferencias que existen entre el procesamiento de datos usando OLTP y OLAP. Conoce e implementa un almacén de datos, con el uso de gestores propietarios o del tipo Open Source. Conoce y domina el proceso de extracción, transformación y carga a un almacén de datos. Conoce y entiende las tecnologías para el manejo de Big Data. Rúbrica de evaluación del estudio de caso donde aplica las teorías en el manejo de bases de datos corporativas, implementa procesos de datos en escenarios OLTP y OLAP, define los requerimientos necesarios para la implementación de un almacén de datos, así como la explotación de los datos en él almacenados.

3 EVIDENCIAS DE APRENDIZAJE DE LA UEA PRODUCTO INTEGRADOR DE LA UEA NIVELES DE DOMINIO CRITERIOS DE DESEMPEÑO Estudio de caso donde se apliquen donde aplica las teorías en el manejo de bases de datos corporativas, implementa procesos de datos en escenarios OLTP y OLAP, define los requerimientos necesarios para la implementación de un almacén de datos, así como la explotación de los datos en él almacenados. El uso de Almacenes de datos, así como la implantación de Inteligencia de negocios. 10 COMPETENTE Propone mejoras para la optimización de procesos de negocios, analizando casos de estudio donde aplique las teorías en el manejo de bases de datos corporativas, implementa procesos de datos en escenarios OLTP y OLAP, define los requerimientos necesarios para la implementación de un almacén de datos, así como la explotación de los datos en él almacenados. Analiza los casos de estudio donde aplique las teorías en el manejo de bases de datos corporativas, implementa procesos de datos en escenarios OLTP y OLAP, define los requerimientos necesarios para la implementación de un almacén de datos, así como la explotación de los datos en él almacenados. 8 SUFICIENTE Aplica las teorías las teorías en el manejo de bases de datos corporativas, implementa procesos de datos en escenarios OLTP y OLAP, define los requerimientos necesarios para la implementación de un almacén de datos, así como la explotación de los datos en él almacenados. 7 BÁSICO Aplica las teorías las teorías en el manejo de bases de datos corporativas, implementa procesos de datos en escenarios OLTP y OLAP, define los requerimientos necesarios para la implementación de un almacén de datos. 6 ELEMENTAL Aplica las teorías las teorías en el manejo de bases de datos corporativas, implementa procesos de datos en escenarios OLTP y OLAP. 5 NO COMPETENTE No aplica las teorías las teorías en el manejo de bases de datos corporativas.

4 SECUENCIA DIDÁCTICA BLOQUE, TEMA, UNIDAD O MÓDULO: NÚMERO Y NOMBRE 1. Introducción a la Administración de Bases de Datos Corporativas ELEMENTO DE LA COMPETENCIA\OBJETIVO DEL BLOQUE, TEMA, UNIDAD O MÓDULO TIEMPO/DURACIÓN DESGLOSE DE CONTENIDOS ESPECÍFICOS 1.1. Sistemas Gestores de bases de Datos Bases de Datos Corporativas 1.3. Almacén de Datos 1.4. Análisis de Información (OLAP) Metadatos Funciones ETL. El estudiante conocerá los conceptos de Administración de bases de datos en ambientes corporativos, una introducción a los almacenes de datos y el proceso de gestión de la información. 6 hrs ESTRATEGIAS DIDÁCTICAS Estrategia Actividades de Enseñanza Actividades de Aprendizaje Exposición por parte del profesor. Discusiones facilitadas por el instructor. Trabajo individual o grupal por parte de los estudiantes. * Salón de Clases Exposición de temas Construcción de mapas conceptuales que reafirmen la importancia de los elementos teóricos básicos. Revisión grupal de tareas para aclarar dudas y verificar avances. Lecturas de textos y reportes de las lecturas Elaboración de resúmenes Participación en el aula. Examen Reporte de Lecturas RECURSOS Presentaciones en computadora o proyectos de acetatos. Pizarrón. Consultas a bancos de información. PRODUCTO DEL BLOQUE, TEMA, UNIDAD O MÓDULO NIVELES DE DOMINIO Evaluación personal vía cuestionamiento directo 10 COMPETENTE 8 SUFICIENTE 7 BASICO EVIDENCIAS DE APRENDIZAJE CRITERIOS DE DESEMPEÑO Diserta de manera clara y concisa las teorías de administración de bases de datos corporativas, lo que es un almacén de datos, los procesos que se llevan a cabo para conectar a este repositorio, lo que es un metadatos y las funciones de extracción, transformación y carga. Entiende las teorías de administración de bases de datos corporativas, lo que es un almacén de datos, los procesos que se llevan a cabo para conectar a este repositorio, lo que es un metadatos y las funciones de extracción, transformación y carga. Conoce las teorías de administración de bases de datos corporativas, almacén de datos, los procesos que se llevan a cabo para conectar a este repositorio, metadatos y las funciones de extracción, transformación y carga. Conoce las teorías de administración de bases de datos corporativas, almacén de datos, los procesos que se llevan a cabo para conectar a este repositorio. 6 ELEMENTAL Conoce las teorías de administración de bases de datos corporativas y su uso. 5 NO COMPETENTE No demuestra conocimiento alguno de las bases de datos corporativas y su usabilidad.

5 SECUENCIA DIDÁCTICA BLOQUE, TEMA, UNIDAD O MÓDULO: NÚMERO Y NOMBRE 2. DatawareHouse, OLTP vs OLAP. ELEMENTO DE LA COMPETENCIA\OBJETIVO DEL BLOQUE, TEMA, UNIDAD O MÓDULO TIEMPO/DURACIÓN DESGLOSE DE CONTENIDOS ESPECÍFICOS 2.1. Introducción Datawarehouse Diseño conceptual de un Datawarehouse OLTP OLAP Mejores prácticas para implementar un almacén de datos. El estudiante identificará los conceptos Datawarehousing (DW), On-Line Transaction Processing (OLTP) y On-Line Analytical Processing (OLAP); así como su usabilidad y diferencias. Además, conocerá las mejores prácticas para la implementación de un DW. 6 hrs. ESTRATEGIAS DIDÁCTICAS Estrategia Actividades de Enseñanza Actividades de Aprendizaje Exposición por parte del profesor. Prácticas de laboratorio. * Salón de clases y Laboratorio de Cómputo Exposición de temas Elaboración de ejercicios en el laboratorio. Solución de ejercicios asignados de tarea Lecturas de textos Realización de ejercicios para desarrollar su capacidad de elaboración de consultas avanzadas y procedimientos almacenados. Ejercicios de tarea. Examen práctico en el laboratorio RECURSOS Presentaciones en computadora o proyectos de acetatos. Pizarrón. SQL, MySQL (MariaDB), Oracle. Consultas a bancos de información. PRODUCTO DEL BLOQUE, TEMA, UNIDAD O MÓDULO NIVELES DE DOMINIO Evaluación personal vía cuestionamiento directo 10 COMPETENTE 8 SUFICIENTE 7 BASICO EVIDENCIAS DE APRENDIZAJE CRITERIOS DE DESEMPEÑO Diserta de manera clara y concisa los conceptos de Datawarehousing, el uso de OLTP y OLAP, las diferencias entre cada una de estas técnicas de procesamiento y las mejores prácticas para la implementación de un almacén de datos. Entiende los conceptos de Datawarehousing, el uso de OLTP y OLAP, las diferencias entre cada una de estas técnicas de procesamiento y las mejores prácticas para la implementación de un almacén de datos. Conoce Datawarehousing, el uso de OLTP y OLAP, las diferencias entre cada una de estas técnicas de procesamiento y las mejores prácticas para la implementación de un almacén de datos. Conoce Datawarehousing, el uso de OLTP y OLAP, las diferencias entre cada una de estas técnicas de procesamiento. 6 ELEMENTAL Conoce Datawarehousing y su uso en el mercado comercial 5 NO COMPETENTE No demuestra conocimiento alguno en el Datawarehousing y su usabilidad.

6 SECUENCIA DIDÁCTICA BLOQUE, TEMA, UNIDAD O MÓDULO: NÚMERO Y NOMBRE 3. Business Intelligence (BI) ELEMENTO DE LA COMPETENCIA\OBJETIVO DEL BLOQUE, TEMA, UNIDAD O MÓDULO TIEMPO/DURACIÓN DESGLOSE DE CONTENIDOS ESPECÍFICOS 3.1. Introducción a la Inteligencia de Negocios (BI) Construcción de un sistema de Inteligencia de Negocios Administración del Conocimiento Integración de BI y la Gestión del Conocimiento 3.5.Guía de Certificación BI - IBM El estudiante conocerá un enfoque para construir e implementar un sistemas con Inteligencia de Negocios (Business Intelligence - BI), así como también la integración de BI y la administración del conocimiento. 12 hrs. ESTRATEGIAS DIDÁCTICAS Estrategia Actividades de Enseñanza Actividades de Aprendizaje Exposición por parte del profesor. Discusiones facilitadas por el instructor Trabajo individual o grupal por parte de los estudiantes. * Salón de Clases y Laboratorio Exposición de temas. Revisión grupal de tareas para aclarar dudas y verificar avances. Lecturas de textos. Elaboración de trabajos de investigación documental. Participación en el aula. Examen. Reporte de Investigación. RECURSOS Presentaciones en computadora o proyectos de acetatos. Pizarrón. Consultas a bancos de información. PRODUCTO DEL BLOQUE, TEMA, UNIDAD O MÓDULO NIVELES DE DOMINIO Evaluación personal vía cuestionamiento directo 10 COMPETENTE 8 SUFICIENTE 7 BASICO EVIDENCIAS DE APRENDIZAJE CRITERIOS DE DESEMPEÑO Diserta de manera clara y concisa lo que es la Inteligencia de Negocios (BI), conoce los mecanismos para crear un sistema con BI, tiene claro el concepto de Administración del Conocimiento y su integración con BI, refiere con certeza la guía para la certificación BI utilizada por IBM. Entiende concisa lo que es la Inteligencia de Negocios (BI), los mecanismos para crear un sistema con BI, el concepto de Administración del Conocimiento y su integración con BI, y refiere la guía para la certificación BI utilizada por IBM. Conoce lo que es la Inteligencia de Negocios (BI), los mecanismos para crear un sistema con BI, el concepto de Administración del Conocimiento y su integración con BI. Conoce lo que es la Inteligencia de Negocios (BI), los mecanismos para crear un sistema con BI, el concepto de Administración del Conocimiento. 6 ELEMENTAL Conoce lo que es la Inteligencia de Negocios (BI). 5 NO COMPETENTE No demuestra conocimiento alguno de Inteligencia de Negocios y su aplicación.

7 SECUENCIA DIDÁCTICA BLOQUE, TEMA, UNIDAD O MÓDULO: NÚMERO Y NOMBRE 4. Big Data ELEMENTO DE LA COMPETENCIA\OBJETIVO El estudiante describirá los conceptos Big Data y porque es importante; algunas aplicaciones de Big Data en los sectores de la industria; DEL BLOQUE, TEMA, UNIDAD O MÓDULO conocerá el término de Científico de los Datos (Data Scientist). TIEMPO/DURACIÓN 12 hrs. ESTRATEGIAS DIDÁCTICAS DESGLOSE DE CONTENIDOS ESPECÍFICOS 4.1. Introducción 4.2. De las Bases de Datos a Big Data Fundamentos de Big Data Big Data Analytics: Conceptos, Tecnologías y Aplicaciones 4.5. Científico de los Data - (Data Scientist) Estrategia Actividades de Enseñanza Actividades de Aprendizaje Exposición por parte del profesor. Prácticas de laboratorio. * Salón de clase y Laboratorio de Cómputo Exposición de temas. Elaboración de ejercicios en el laboratorio. Solución de ejercicios asignados de tarea. Lecturas de textos. Elaboración de trabajos de investigación documental. Ejercicios de tarea. Examen práctico en el laboratorio RECURSOS Presentaciones en computadora o proyectos de acetatos. Pizarrón. SQL, MySQL (MariaDB), MongoDB y ORACLE. PRODUCTO DEL BLOQUE, TEMA, UNIDAD O MÓDULO Evaluación personal vía cuestionamiento directo NIVELES DE DOMINIO EVIDENCIAS DE APRENDIZAJE CRITERIOS DE DESEMPEÑO 10 COMPETENTE Diserta de manera clara y concisa la evolución de las bases de datos hasta convertirse en Big Data, maneja los conceptos, tecnologías y aplicaciones de Big Data. Así como también, el termino Data Scientist. Entiende la evolución de las bases de datos hasta convertirse en Big Data, los conceptos, tecnologías y aplicaciones de Big Data y el termino Data Scientist. 8 SUFICIENTE Conoce Big Data, los conceptos, tecnologías y aplicaciones de Big Data y el termino Data Scientist. 7 BASICO Conoce Big Data, los conceptos, tecnologías y aplicaciones de Big Data. 6 ELEMENTAL Conoce Big Data, los conceptos y tecnologías. 5 NO COMPETENTE No demuestra conocimiento alguno de Big Data y su usabilidad.

8 Impresa: EFERENCIAS (APA) Begg, T. C. (2001). Database Systems: Design, Implementation and Management. Course Technology. USA: Assison Wesley. Date, C. (2001). Introducción a los sistemas de base de datos. México: Addison-Wesley. Básica HARJINDER, S. G. (2000). Data warehousing. USA: Prentice Hall. Digital: Complementaria Impresa: Digital: Nombre del (la) Profesor (a) M. en I. Luis Armando García Eliseo M. en I. Olga Leticia Mares López ELABORACIÓN Fecha de Elaboración: 10 de Enero del 2018