Adquisición e Integración de Datos
(Curso Académico 2019 - 2020)
Mostrar Todo


Nota informativa: Atendiendo a la normativa de Protección de Datos y propiedad intelectual en la que se limita la publicación de imágenes de terceras personas sin su consentimiento, aquellos que difundan grabaciones de las sesiones de clase sin previo consentimiento de las personas implicadas, serán responsables ante la ley del uso prohibido de las citadas grabaciones.



1. Datos descriptivos de la asignatura
  • Código: 835871106
  • Centro: Escuela de Doctorado y Estudios de Postgrado
  • Lugar de impartición: -
  • Titulación: Máster Universitario en Ciberseguridad e Inteligencia de Datos
  • Plan de Estudios: 2018 (publicado en 19-09-2018)
  • Rama de conocimiento: Ingeniería y Arquitectura
  • Itinerario/Intensificación:
  • Departamento/s:
  • Área/s de conocimiento:
    • Lenguajes y Sistemas Informáticos
  • Curso: 1
  • Carácter:
  • Duración: Primer cuatrimestre
  • Créditos ECTS: 3,0
  • Modalidad de impartición: Semipresencial
  • Horario: Ver horario
  • Dirección web de la asignatura: Ver web de la asignatura
  • Idioma: Castellano e Inglés (0,15 ECTS en Inglés)
2. Requisitos para cursar la asignatura
3. Profesorado que imparte la asignatura

Profesor/a Coordinador/a: FRANCISCO JAVIER MARTINEZ GARCIA

General:
Nombre:
FRANCISCO JAVIER
Apellido:
MARTINEZ GARCIA
Departamento:
Ingeniería Informática y de Sistemas
Área de conocimiento:
Lenguajes y Sistemas Informáticos
Grupo:
Contacto:
Teléfono 1:
653599639
Teléfono 2:
653599639
Correo electrónico:
fmartinz@ull.es
Correo alternativo:
fmartinz@ull.edu.es
Tutorías primer cuatrimestre:
DesdeHastaDíaHora incialHora finalLocalizaciónPlantaDespacho
Todo el cuatrimestre Martes 16:00 18:00 Torre Profesor Agustín Arévalo - CE.1B 2ª planta
Todo el cuatrimestre Miércoles 16:00 18:00 Torre Profesor Agustín Arévalo - CE.1B 2ª planta
Todo el cuatrimestre Jueves 16:00 18:00 Torre Profesor Agustín Arévalo - CE.1B 2ª planta
Observaciones:
Tutorías segundo cuatrimestre:
DesdeHastaDíaHora incialHora finalLocalizaciónPlantaDespacho
Todo el cuatrimestre Martes 16:00 18:00 Torre Profesor Agustín Arévalo - CE.1B 2ª planta
Todo el cuatrimestre Miércoles 16:00 18:00 Torre Profesor Agustín Arévalo - CE.1B 2ª planta
Todo el cuatrimestre Jueves 16:00 18:00 Torre Profesor Agustín Arévalo - CE.1B 2ª planta
Observaciones:
4. Contextualización de la asignatura en el plan de estudio
  • Bloque formativo al que pertenece la asignatura:
  • Perfil profesional:
5. Competencias

Generales

  • CG3 - Mantener una actitud de permanente actualización, que les permita estudiar de manera autónoma mediante formación continua en su futuro desempeño profesional como expertos en seguridad informática e inteligencia de datos
  • CG7 - Desarrollar las capacidades de trabajo en equipo y las habilidades de comunicación para mantener relaciones con otros profesionales y con organizaciones relevantes

Básicas

  • CB7 - Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio
  • CB10 - Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo

Específicas

  • CE9 - Ser capaz de obtener, procesar y almacenar datos de diferentes fuentes y en diversos formatos
6. Contenidos de la asignatura

Contenidos teóricos y prácticos de la asignatura

Teoría:
Adquisición de datos de fuentes diversas.
Integración de fuentes de datos diversas (estructurados, no estructurados, semiestructurados).
Formatos y estándares abiertos.

Prácticas:
Desarrollo de proyectos de la fase de adquisición e integración de datos teniendo en cuenta los formatos estándares abiertos.

Actividades a desarrollar en otro idioma

En esta asignatura se impartirán 1,5 horas de clases en inglés.
Además se trabajará preferentemente sobre bibliografía en inglés y el alumnado deberá ser capaz de extraer la información necesaria para seguir la asignatura a partir de dicha documentación, junto con los apuntes del profesorado.
7. Metodología y volumen de trabajo del estudiante

Descripción

La metodología docente de las clases teóricas consistirá en sesiones en las que el profesorado explicará los conceptos fundamentales de cada tema que deben ser asimilados por el alumnado, bien presencialmente, o no presencialmente mediante retransmisión online, en directo usando videoconferencia o en diferido a través de grabaciones colgadas en el entorno virtual. 
La metodología docente de las clases prácticas consistirá en sesiones supervisadas en grupos reducidos en el laboratorio en las que se realizarán diversas prácticas informáticas de dificultad creciente aplicando los conceptos expuestos en las clases de teoría. Además, el alumnado aprenderá a usar diversas herramientas, en entornos reales o de simulación, así como metodologías relacionadas con el contexto de la materia. 
La metodología docente de los informes consistirá en el desarrollo por parte del alumnado de su capacidad para la aplicación de los conocimientos adquiridos y la resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios y multidisciplinares, siendo capaces de integrar estos conocimientos. 
Se plantea una metodología docente para los seminarios que consistirá en sesiones donde se llevará a cabo una explicación más detallada de determinados aspectos concretos de algunos temas teóricos o prácticos especialmente relevantes. Se ofrecerán seminarios donde profesionales de esta materia harán charlas debates con el alumnado de los temas relacionados con el mundo profesional.
Las tutorías individuales ayudarán a reforzar los diferentes aspectos de la materia y ayudarán al alumnado en la comprensión de la teoría y la realización de las prácticas.

Actividades formativas en créditos ECTS, su metodología de enseñanza-aprendizaje y su relación con las competencias que debe adquirir el estudiante

Actividades formativas Horas presenciales Horas de trabajo autónomo Total horas Relación con competencias
Clases teóricas 5,00 5,00 10,0 [CG3], [CG7], [CB7], [CB10], [CE9]
Clases prácticas (aula / sala de demostraciones / prácticas laboratorio) 8,00 8,00 16,0 [CG3], [CG7], [CB7], [CB10], [CE9]
Realización de seminarios u otras actividades complementarias 1,00 1,00 2,0 [CB10], [CE9]
Estudio/preparación de clases teóricas 0,00 10,00 10,0 [CG3], [CG7], [CB7], [CB10], [CE9]
Estudio/preparación de clases prácticas 0,00 6,00 6,0 [CG3], [CG7], [CB7], [CB10], [CE9]
Realización de exámenes 1,00 0,00 1,0
Asistencia a tutorías 0,00 6,00 6,0 [CG3], [CG7], [CB7], [CB10], [CE9]
Informes, trabajos y proyectos 0,00 24,00 24,0
Total horas
Total ECTS
8. Bibliografía / Recursos

Bibliografía básica

Getting data Right. Tacking the challenges of Big Data Volume and Variety
. Shannon Cut. Publisher: O'Reilly Media Inc. 2015. ISBN: 9781491935316.

Bibliografía complementaria

Otros recursos

9. Sistema de evaluación y calificación

Descripción

La Calificación de Teoría (CT) se obtendrá mediante pruebas escritas (40%), mientras que la Calificación de Prácticas (CP) se obtendrá con trabajos y proyectos (60%).
Ambas calificaciones serán valores entre 0 y 10, de forma que la Calificación Final (CF) se obtendrá mediante la fórmula: 
CF= 0,40*CT + 0,60*CP, si y solo si CT>=5 y CP>=5. En otro caso, CF= min(CT, CP)
El alumnado que no supere la evaluación continua podrá realizar en las diferentes convocatorias pruebas de evaluación destinadas exclusivamente a evaluar las mismas competencias y resultados de aprendizaje de la asignatura.

Estrategia Evaluativa

Tipo de prueba Competencias Criterios Ponderación
Pruebas objetivas [CG7], [CB7], [CB10], [CE9] 40,00 %
Trabajos y proyectos [CG3], [CG7], [CB7], [CB10], [CE9] 60,00 %
10. Resultados de Aprendizaje
Al finalizar la asignatura, el alumnado deberá ser capaz de conocer técnicas de adquisición e integración de diversas fuentes de datos estructurados y no estructurados, para su aplicación en problemas de datos masivos.
11. Cronograma / calendario de la asignatura

Descripción

Debido al carácter semipresencial del máster, está previsto que las clases presenciales se desarrollen de la forma siguiente:
el alumnado tendrá 3 horas diarias las semanas 1 a 5 y 8 a 12 del primer cuatrimestre, y 3 o 4 horas diarias las semanas 1 a 5 del segundo cuatrimestre.
Todas las asignaturas se desarrollarán en bimestres, y concretamente esta asignatura se impartirá en el bimestre 2. 
El cronograma que se presenta es a título estimativo, de modo que el profesorado podrá modificar dicha planificación temporal si así lo demanda el desarrollo de la asignatura.

Primer cuatrimestre

Semana Temas Actividades de enseñanza aprendizaje Horas de trabajo presencial Horas de trabajo autónomo Total
Semana 8: Adquisición de datos de fuentes diversas. Introducción a los formatos.
 
Clases teóricas y prácticas. 1.00 4.00 5.00
Semana 9: Adquisición de datos de fuentes diversas.
 
Clases teóricas y prácticas. 2.00 8.00 10.00
Semana 10: Adquisición de datos de fuentes diversas.
 
Clases teóricas y prácticas. Seminarios. 2.00 8.00 10.00
Semana 11: Integración de fuentes de datos diversas (estructurados, no estructurados, semiestructurados).
 
Clases teóricas y prácticas. Actividades con material disponible en el aula virtual. 2.00 8.00 10.00
Semana 12: Integración de fuentes de datos diversas (estructurados, no estructurados, semiestructurados).
 
Actividades con material disponible en el aula virtual. Proyectos. 2.00 10.00 12.00
Semana 13: Integración de fuentes de datos diversas (estructurados, no estructurados, semiestructurados).
 
Actividades con material disponible en el aula virtual. Proyectos. 2.00 10.00 12.00
Semana 14: Integración de fuentes de datos diversas (estructurados, no estructurados, semiestructurados). Open Data y Linked Data.
 
Clases teóricas y prácticas. Seminarios. 1.00 2.00 3.00
Semana 15: Formatos y estándares abiertos. Open Data y Linked Data. Clases teóricas y prácticas. Presentación de proyectos. 2.00 10.00 12.00
Semana 16 a 18: Evaluación Evaluación del alumnado. 1.00 0.00 1.00
Total 15.00 60.00 75.00
Fecha de última modificación: 28-04-2020
Fecha de aprobación: 16-07-2019

1. Datos descriptivos de la asignatura
  • Código: 835871106
  • Titulación: Máster Universitario en Ciberseguridad e Inteligencia de Datos
  • Curso: 1
  • Duración: Primer cuatrimestre
3. Tutorías no presenciales
FRANCISCO JAVIER MARTINEZ GARCIA
General:
Nombre:
FRANCISCO JAVIER
Apellido:
MARTINEZ GARCIA
Departamento:
Ingeniería Informática y de Sistemas
Área de conocimiento:
Lenguajes y Sistemas Informáticos
Contacto:
Teléfono 1:
653599639
Teléfono 2:
653599639
Correo electrónico:
fmartinz@ull.es
Correo alternativo:
fmartinz@ull.edu.es
Tutorías primer cuatrimestre:
DesdeHastaDíaHora inicialHora finalTipo de tutoríaMedio o canal de comunicación
Observaciones:
Tutorías segundo cuatrimestre:
DesdeHastaDíaHora inicialHora finalTipo de tutoríaMedio o canal de comunicación
Todo el cuatrimestre Martes 16:00 18:00 Videoconferencia / email Hangouts / email
Todo el cuatrimestre Miércoles 16:00 18:00 Videoconferencia / email Hangouts / email
Todo el cuatrimestre Jueves 16:00 18:00 Videoconferencia / email Hangouts / email
Observaciones:


7. Metodología no presencial

La asignatura se desarrolla a través del Campus Virtual de la ULL, haciendo uso de las diversas herramientas que posibilita dicho medio, combinando actividades formativas sincrónicas (conexión en tiempo real profesor-estudiante) y de carácter interactivo con otras asíncronas.

Las actividades formativas que se desarrollan son las siguientes:

Actividades formativas no presenciales

Actividades formativas
Foros/debate (Equivalencia con GD: Participación activa y asistencia a clase)
Tutorías (Equivalencia con GD: Asistencia a Tutoría)

Comentarios adicionales

Esta asignatura ya tenía una parte no presencial de forma que se les encargó un trabajo final que debían desarrollar durante cuatro semanas y que fué la forma de evaluación.
9. Sistema de evaluación y calificación no presencial

Las pruebas evaluativas a realizar y su ponderación en la calificación es la siguiente:

Estrategia Evaluativa

Tipo de prueba Ponderación
Informes/Memorias/Trabajos/Proyectos individuales o grupales 100,00 %
Total 100,0 %

Comentarios adicionales

Hubo una serie de prácticas que fueron presenciales, la calificación fué por el trabajo que realizaron en la parte no presencial.
Fecha de última modificación: 28-04-2020
Fecha de aprobación: 04-05-2020