Post on 13-Jul-2020
15/08/19
Catedra de Base de Datos
Facultad de Ciencias Exactas y Tecnología
Universidad Nacional de Tucumán
Ciclo Lectivo 2019
BASE DE DATOS (ECF)
Docentes
Mg. Ing. Gustavo E. Juárez
Prof. Asociado
gjuarez@herrera.unt.edu.ar
Ing. Franco D. Menéndez
Prof. Adjunto
fmenendez@herrera.unt.edu.ar
Lab. de Inteligencia Artificial
Ref. 1-4-10
Gabinete de Computación
Ref. 1-3-08
Ubicación de Aulas para el cursado
Ing. Cristian Lafuente
Jefe de Trabajos Prácticas
cristianlafuente@gmail.com
Horarios
Clases de Teoría o Práctica
(Gabinete de Computación Ref. 1-3-08)
Martes de 8 a 12 Hs.
Jueves de 8 a 10 Hs.
Clases de Laboratorio / Consultas
(Laboratorio de Inteligencia Artificial Ref. 1-4-10)
Lunes de 8 a 11 Hs.
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.
INTRODUCCION
• 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.
PLANIFICACION: 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 afines con la materia.
PLANIFICACION: OBJETIVOS
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
OBJETIVOS COMPLEMENTARIOS 2019 APRENDIZAJE BASADO EN COMPETENCIAS
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
OBJETIVOS COMPLEMENTARIOS 2019 APRENDIZAJE BASADO EN COMPETENCIAS
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 físico. 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. Clasificación, Agregación y Generalización.
PROGRAMA ANALITICO DE LA MATERIA
Unidad 2: Visión general del proceso de Diseño. Modelo Entidad - Relación. Definición.
Características. Elementos: Entidades, atributos, identificadores y relaciones. Entidades
débiles y fuertes. Construcción del Modelo de datos.
Unidad 3: Modelo Relacional. Definición. 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.
PROGRAMA ANALITICO DE LA MATERIA
Unidad 4: Álgebra relacional. Sintaxis del álgebra relacional. Operaciones de conjuntos.
Cálculo relacional. Cálculo relacional orientado hacia las tuplas. Tipificación 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.
Tipificación de Formas Normales. Estudio de 1FN, 2FN y 3FN
PROGRAMA ANALITICO 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):
definición. Tipos de sentencias (DDL, DML y DQL). Definición 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.
PROGRAMA ANALITICO 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.
Tipificación.
PROGRAMA ANALITICO DE LA MATERIA
CALENDARIO
CALENDARIO
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 calificación mínima de Siete (7).
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 calificación mínima de Aprobación de Cuatro (4).
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 predefinidos 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.
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
SISTEMAS DE EVALUACIONES
La resolución de los Trabajos Prácticos se llevara a cabo en clases, siendo autoevaluados
en 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.
COMENTARIOS
Composición de la Calificación definitiva:
La calificación definitiva en la materia estará distribuida de acuerdo al siguiente
composición:
• 55% Calificación obtenida en Parciales / Recuperaciones
• 10% Calificación obtenidas en Trabajos Prácticos
• 35% Trabajo Integral de Laboratorio.
SISTEMAS DE EVALUACIONES
BIBLIOGRAFIATecnología 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. FernándoSáenz 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 ZaballaPérez.--Rev. Tca. Alfredo GoñiSarriguren , 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
1. Bases de datos / Reinosa et al / Edit. Alfaomega / 1era. Edic / 2012.
2. Programación de Bases de Datos con MySQL y PHP / Helma Spona / Edit.
Alfaomega / 1era. Edic / 2010.
3. 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.
BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTARIA
https://catedras.facet.unt.edu.ar/BD/