Adquisición e Integración de Datos
(Curso Académico 2022 - 2023)

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• 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

• 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

• CE9 - Ser capaz de obtener, procesar y almacenar datos de diferentes fuentes y en diversos formatos

Teoría: 
Adquisición de datos de fuentes diversas.
Integración de fuentes de datos diversas (estructurados, no estructurados, semiestructurados).
Problemas relativos a la integración de datos.
Formatos y estándares abiertos.
Almacenamiento de datos.

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

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.

La metodología de enseñanza/aprendizaje utilizada en la asignatura se basa en la utilización de clases teóricas para exponer los contenidos y motivar al alumnado, clases prácticas (problemas y laboratorios) para adquirir el hábito de plantear y resolver problemas, ilustrar contenidos teóricos y saber aplicar los conocimientos adquiridos, y seminarios para realizar planteamientos y resolución de casos, puestas en común, revisión y discusión de la materia presentada, profundización sobre temas concretos, etc.

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

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

La evaluación de la asignatura se rige por el Reglamento de Evaluación y Calificación (REC) de la Universidad de La Laguna (acuerdo 3 de 21-6-2022 del Consejo de Gobierno de la Universidad de La Laguna.), o el que la Universidad tenga vigente, además de por lo establecido en la Memoria de Verificación inicial o posteriores modificaciones.

Todo el alumnado está sujeto a evaluación continua en la primera convocatoria, salvo quienes se acojan a la modalidad de evaluación única, comunicándolo al profesor a través del procedimiento habilitado en el aula virtual de la asignatura, en el plazo de un mes a partir del inicio del cuatrimestre. Transcurrido el primer mes de docencia, solo se podrán admitir solicitudes por circunstancias sobrevenidas tales como enfermedad grave, accidente o incompatibilidad de jornada laboral.

El alumno que no supere la asignatura en la primera convocatoria dispondrá de una segunda convocatoria, que se realizará en todos los casos en la modalidad de evaluación única. Esta segunda convocatoria constará de dos evaluaciones, a realizar en las fechas publicadas por el Centro. El alumnado podrá concurrir a cualquiera de las dos evaluaciones o a ambas, siempre que no hubiera superado la asignatura en la primera evaluación. La calificación en el acta correspondiente a esta segunda convocatoria será la obtenida en la última de las evaluaciones efectuada.

Las modalidades de evaluación (evaluación continua y única) se realizarán conforme a las condiciones que se describen a continuación:

Evaluación continua:

• Se realizarán 3 pruebas evaluativas sobre el temario, relacionadas con las competencias, conocimientos y resultados de aprendizaje recogidos en esta Guía Docente. Estas pruebas consistirán en la resolución de tareas de adquisición, formateo, manipulación, e integración de datos usando lenguajes de bases de datos y lenguajes de programación de propósito general.
• La primera prueba, con una ponderación del 30% sobre la nota final, es un caso práctico sobre la adquisición y manipulación de datos en diferentes formatos abiertos, y se realizará durante el cuatrimestre.
• La segunda prueba, también con una ponderación del 30%, evaluará los conocimientos sobre operaciones de manipulación de datos en un sistemas de almacenamiento NoSQL, y también se realizará durante el cuatrimestre.  
• La tercera prueba, con una ponderación del 40% sobre la nota final, desarrollará un proyecto sobre adquisición e integración de datos usando sistemas de almacenamiento NoSQL y lenguajes de programación de propósito general y también se realizará durante el cuatrimestre. 
• Se entenderá agotada la convocatoria desde que el alumnado se presente a dos de las tres pruebas.
• Para superar la asignatura se deberá alcanzar una puntuación mínima global de 5 puntos.

Evaluación única:

• Se realizará un caso práctico/proyecto, de 3 horas de duración, relacionada con las competencias, conocimientos y resultados de aprendizaje recogidos en esta Guía Docente. 
• Para superar la asignatura se deberá alcanzar una puntuación mínima en esta prueba de 5 puntos.

Es recomendable que el alumnado realice un esfuerzo regular y continuado a lo largo del cuatrimestre y no concentrado al final del mismo, dado que se necesita tiempo para la asimilación de los conceptos y técnicas abordados en el programa de la asignatura.
 

Tipo de prueba	Competencias	Criterios	Ponderación
Trabajos y proyectos	[CE9], [CB10], [CB7], [CG7], [CG3]	Adecuación a lo solicitado Nivel de conocimientos y dominio de técnicas adquiridas Simplicidad, originalidad y eficiencia de las soluciones propuestas. Calidad del trabajo desarrollado Interés demostrado Participación activa	100,00 %

El máster tiene carácter semipresencial y todas las asignaturas se desarrollarán en bimestres. Concretamente esta asignatura se impartirá en el segundo bimestre del primer cuatrimestre. 
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.

Semana	Temas	Actividades de enseñanza aprendizaje	Horas de trabajo presencial	Horas de trabajo autónomo	Total
Semana 8:	Presentación de la asignatura. Fundamentos de los proyectos de adquisición e integración de datos.	Clases teóricas. Trabajo autónomo del alumno.	2.00	4.00	6.00
Semana 9:	Fundamentos de los proyectos de adquisición e integración de datos. Python como herramienta para la adquisición e integración de datos.	Clases teóricas y prácticas.Trabajo autónomo del alumno.	3.00	8.00	11.00
Semana 10:	Formatos y estándares abiertos de datos.	Clases teóricas y prácticas. Trabajo autónomo del alumno.	3.00	8.00	11.00
Semana 11:	Sistemas de almacenamiento de datos.	Clases teóricas y prácticas. Trabajo autónomo del alumno.	3.00	8.00	11.00
Semana 12:	Integración de fuentes de datos diversas (estructurados, no estructurados, semiestructurados).	Clases teóricas y prácticas. Trabajo autónomo del alumno.	3.00	8.00	11.00
Semana 13:		Trabajo autónomo del alumno.	0.00	6.00	6.00
Semana 14:		Trabajo autónomo del alumno.	0.00	6.00	6.00
Semana 15:	Evaluación	Evaluación y trabajo autónomo del alumno para la preparación de las pruebas evaluativas finales.	0.00	6.00	6.00
Semana 16 a 18:	Evaluación	Evaluación y trabajo autónomo del alumno para la preparación de las pruebas evaluativas finales.	1.00	6.00	7.00
Total			15.00	60.00	75.00