Administración de Base de Datos Corporativas Secuencia Didáctica · 2019-09-23 · 2.3. Diseño conceptual de un Datawarehouse. 2.4. OLTP. 2.5. OLAP. 2.6. Mejores prácticas para

Versión 3 ACT. 16/05/2018

Administración de Base de Datos Corporativas

Secuencia Didáctica

PROGRAMA EDUCATIVO: Ingeniería en Sistemas Computacionales

MODALIDAD: Presencial

MODELO DE FORMACIÓN: Competencias/Complemento

TIPO: Obligatoria

Dirección de Desarrollo Curricular Matamoros 8 y 9 Edificio Rectoría. C.P. 87000, Cd. Victoria, Tamaulipas.

Teléfono directo: (834)318 18 19 conmutador: (834)3181800, ext. 1272 y 1274.

Firma y sello de aprobación por la DES

R-OP-01-06-17

DIR DIRECCIÓN DE DESARROLLO CURRICULAR Conmutador: (834) 3181800 Mat Matamoros S/N, Zona Centro, Cd. Victoria, Tamaulipas, México C.P. 87000 Ext. 1274, 1272, 1273, 1275, 1277

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Versión 3

SECUENCIA DIDÁCTICA BLOQUE, TEMA, UNIDAD O MÓDULO:

FACULTAD Y/O UNIDAD ACADÉMICA: Facultad de Ingeniería “Arturo Narro Siller” PROGRAMA EDUCATIVO: Ingeniería en Sistemas Computacionales NÚMERO Y NOMBRE 1. Introducción a la Administración de Bases de Datos Corporativas ELEMENTO DE LA COMPETENCIA\OBJETIVO DEL BLOQUE, TEMA, UNIDAD O MÓDULO

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.

TIEMPO/DURACIÓN 6 hrs

DESGLOSE DE CONTENIDOS ESPECÍFICOS ESTRATEGIAS DIDÁCTICAS

INSTRUMENTOS DE

EVALUACIÓN RECURSOS

Estrategia Actividades de Enseñanza Actividades de Aprendizaje

1.1. Sistemas Gestores de bases

de Datos.

1.2. Bases de Datos

Corporativas

1.3. Almacén de Datos

1.4. Análisis de Información

(OLAP).

1.5. Metadatos.

1.6. Funciones ETL.

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

Presentaciones en

computadora o

proyectos de

acetatos.

Pizarrón.

Consultas a bancos

de información.


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EVIDENCIAS DE APRENDIZAJE

PRODUCTO DEL BLOQUE, TEMA, UNIDAD O MÓDULO

NIVELES DE DOMINIO CRITERIOS DE DESEMPEÑO

Evaluación personal vía cuestionamiento directo 10 COMPETENTE

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.

9 SATISFACTORIO 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.

8 SUFICIENTE 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.

7 BASICO 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 AÚN NO

COMPETENTE No demuestra conocimiento alguno de las bases de datos corporativas y su usabilidad.


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NÚMERO Y NOMBRE 2. DatawareHouse, OLTP vs OLAP. ELEMENTO DE LA COMPETENCIA\OBJETIVO DEL BLOQUE, TEMA, UNIDAD O MÓDULO

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.

TIEMPO/DURACIÓN 6 hrs.

CONTENIDOS ESPECÍFICOS ESTRATEGIAS DIDÁCTICAS INSTRUMENTOS DE



2.1. Introducción. 2.2. Datawarehouse. 2.3. Diseño conceptual de un Datawarehouse. 2.4. OLTP. 2.5. OLAP. 2.6. Mejores prácticas para implementar un almacén de datos.


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

Presentaciones en

computadora o

proyectos de

acetatos.

Pizarrón.

SQL, MySQL

(MariaDB), Oracle.

Consultas a bancos

de información.


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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.

9 SATISFACTORIO 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.

8 SUFICIENTE 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.

7 BASICO 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 AÚN NO

COMPETENTE No demuestra conocimiento alguno en el Datawarehousing y su usabilidad.


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NÚMERO Y NOMBRE 3. Business Intelligence (BI) ELEMENTO DE LA COMPETENCIA\OBJETIVO DEL BLOQUE, TEMA, UNIDAD O MÓDULO

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.





3.1. Introducción a la Inteligencia de Negocios (BI). 3.2. Construcción de un sistema de Inteligencia de Negocios. 3.3. Administración del Conocimiento. 3.4. Integración de BI y la Gestión del Conocimiento 3.5.Guía de Certificación BI - IBM


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.

Presentaciones en

computadora o

proyectos de

acetatos.

Pizarrón.

Consultas a bancos

de información.


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Versión 3





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.

9 SATISFACTORIO 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.

8 SUFICIENTE 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.

7 BASICO 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 AÚN NO

COMPETENTE No demuestra conocimiento alguno de Inteligencia de Negocios y su aplicación.


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NÚMERO Y NOMBRE 4. Big Data ELEMENTO DE LA COMPETENCIA\OBJETIVO DEL BLOQUE, TEMA, UNIDAD O MÓDULO

El estudiante describirá los conceptos Big Data y porque es importante; algunas aplicaciones de Big Data en los sectores de la industria; conocerá el término de Científico de los Datos (Data Scientist).





4.1. Introducción 4.2. De las Bases de Datos a Big Data. 4.3. Fundamentos de Big Data. 4.4. Big Data Analytics: Conceptos, Tecnologías y Aplicaciones

4.5. Científico de los Data - (Data Scientist)


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

Presentaciones en

computadora o

proyectos de

acetatos.

Pizarrón.

SQL, MySQL

(MariaDB),

MongoDB y

ORACLE.


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Versión 3





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.

9 SATISFACTORIO 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 AÚN NO

COMPETENTE No demuestra conocimiento alguno de Big Data y su usabilidad.


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REFERENCIAS (APA)

Básica

Impresa: 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.

HARJINDER, S. G. (2000). Data warehousing. USA: Prentice Hall.

Digital:

Complementaria Impresa: Número, letra y caracteres especiales

Digital: Número, letra y caracteres especiales

ELABORACIÓN Nombre del (la) Profesor (a) DES y/o Academia

M. en I. Luis Armando García Eliseo Tratamiento de la Información

M. en I. Olga Leticia Mares López Tratamiento de la Información

Fecha de Elaboración: 10/01/2018

ACTUALIZACIÓN

Nombre del (la) Profesor (a) DES y/o Academia

M. en I. Luis Armando García Eliseo Tratamiento de la Información

M. en I. Olga Leticia Mares López Tratamiento de la Información

Fecha de Actualización: 14/08/2019


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Nota: los apartados de “Referencias (APA)”, “Elaboración”, “Fecha de Elaboración” “Actualización” y “Fecha de Actualización”, se colocan sólo después de la última Secuencia Didáctica.

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