Instructor: M. en C. Rodrigo Alexander Castro Campos.
Trimestre: 2015-P.
Grupo: CSI01.
Horario: 7:00-8:30 LUN-VIE.
Salón:
E306.
Contenido oficial del curso:
- Modelos jerárquico, de red y relacional de las bases de datos.
- Bases de datos relacionales y normalización.
- Álgebra relacional y cálculo relacional.
- Lenguaje estructurado de consultas (SQL).
- Procedimientos almacenados y disparadores.
- Construcción de bases de datos relacionales.
- Minería de datos, descubrimiento de conocimiento y aprendizaje automático.
- Fases del proceso de descubrimiento de conocimiento.
- Métodos para minería de datos con aprendizaje automático.
- Construcción de almacenes de datos.
Calificación: 100 puntos obtenidos mediante el promedio de tres exámenes.
Es condición para acreditar el curso aprobar al menos dos de los tres exámenes. La escala de calificación en acta es:
Es condición para acreditar el curso aprobar al menos dos de los tres exámenes. La escala de calificación en acta es:
- Al menos 60 puntos para acreditar con S.
- Al menos 73 puntos para acreditar con B.
- Al menos 87 puntos para acreditar con MB.
Los exámenes se realizarán de manera presencial en las sesiones programadas para dicho fin. Éstos podrán incluir
preguntas teóricas, prácticas y realización de programas de computadora. No habrá examen global.
preguntas teóricas, prácticas y realización de programas de computadora. No habrá examen global.
De acuerdo al Reglamento de Alumnos de la UAM, es falta de los alumnos en contra de la institución el suplantar
o permitir ser suplantado en la realización de actividades académicas y se impondrá desde amonestación escrita
hasta suspensión por dos trimestres.
o permitir ser suplantado en la realización de actividades académicas y se impondrá desde amonestación escrita
hasta suspensión por dos trimestres.
Calendario:
El siguiente calendario es tentativo y podrá cambiar a lo largo del curso. Guías del curso: parte 1, parte 2.
- 04/05: Presentación del curso. Introducción a la codificación de caracteres y codificación en 8 bits.
- 05/05: Día feriado.
- 06/05: Codificación de caracteres - Unicode y conjunto universal de caracteres.
- 07/05: El lenguaje de programación PHP - introducción al lenguaje y a su entorno de programación.
- 08/05: El lenguaje de programación PHP - características de programación estructurada (primera parte).
- 11/05: El lenguaje de programación PHP - características de programación estructurada (segunda parte).
- 12/05: El lenguaje de programación PHP - características de orientación a objetos.
- 13/05: Serialización de datos en PHP. Modelos jerárquico y de redes en bases de datos. Archivos de ejemplo.
- 14/05: Desventajas del uso directo de archivos e introducción a gestores de bases de datos.
- 15/05: Día feriado.
- 18/05: Introducción al cálculo relacional. Archivos de ejemplo.
- 19/05: Cálculo relacional - proyección, selección y renombramiento.
- 20/05: Cálculo relacional - operaciones de conjuntos y producto cruz.
- 21/05: Cálculo relacional - implementación de operaciones primitivas del cálculo relacional. Archivos de ejemplo.
- 22/05: Cálculo relacional - junturas y división.
- 25/05: Ejemplos de cálculo relacional.
- 26/05: Primer examen parcial. Archivos de examen.
- 27/05: Introducción al lenguaje SQL.
- 28/05: Introducción a MySQL y phpMyAdmin - definición de relaciones y sentencias básicas.
- 29/05: Uso básico de MySQL desde PHP - ejecución de consultas y lectura de resultados.
- 01/06: Uso básico de MySQL desde PHP - inserciones y seguridad en peticiones crudas enviadas desde un cliente.
- 02/06: Ejercicio de SQL.
- 03/06: Resolución de ejercicio de SQL. Archivos de ejemplo.
- 04/06: Manejo de tablas - modelado de estructuras compuestas en SQL.
- 05/06: Manejo de tablas - columnas únicas, valores por omisión y valores nulos.
- 08/06: Manejo de tablas - llaves primarias y llaves foráneas.
- 09/06: Manejo de tablas - columnas identificador, actualizaciones en dependencias y modificación de tablas.
- 10/06: Manejo de tablas - normalización de bases de datos.
- 11/06: Manejo de tablas - llaves e índices. Base de datos de ejemplo.
- 12/06: Sentencias de selección - predicados, ordenamiento y paginados. Archivos de ejemplo.
- 15/06: Sentencias de selección - producto cruz y comparación de cadenas.
- 16/06: Sentencias de selección - junturas y operaciones de conjuntos.
- 17/06: Sentencias de selección - subpeticiones escalares y subpeticiones de filas.
- 18/06: Sentencias de selección - funciones de agregación, agrupamiento y condiciones en agrupamientos.
- 19/06: Sentencias de inserción, actualización y eliminación - cambios con tolerancia, filas afectadas, identificadores.
- 22/06: Sentencias preparadas. Archivos de ejemplo.
- 23/06: Otros tipos de datos disponibles en MySQL.
- 24/06: Introducción a procedimientos almacenados.
- 25/06: Procedimientos almacenados y cursores. Archivo de ejemplo.
- 26/06: Funciones almacenadas. Archivos de ejemplo.
- 29/06: Desencadenadores.
- 30/06: Preparación para el segundo examen parcial. Ejercicios 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, respuestas.
- 01/07: ACID y transacciones.
- 02/07: Vistas y almacenes de datos.
- 03/07: Permisos y manejo de usuarios.
- 06/07: Ejercicio de SQL. Archivos de ejemplo. Ejercicios 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14.
- 07/07: Segundo examen parcial. Documento del examen. Archivos del examen. Incisos A, B, C, D, E.
- 08/07: Introducción al aprendizaje automático y representación del conocimiento.
- 09/07: Descubrimiento del conocimiento.
- 10/07: Árboles de decisión. Archivos de ejemplo.
- 13/07: Árboles de decisión (segunda parte). Calificaciones hasta el momento.
- 14/07: Vecinos más cercanos. Archivos de ejemplo.
- 15/07: Agrupamiento. Archivos de ejemplo.
- 16/07: Preparación para el tercer examen parcial. Actividad y un par de ejemplos con la salida esperada.
- 17/07: Tercer examen parcial. Actividad extra (piedra-papel-tijeras-lagarto-Spock). Archivo de examen y respuesta.
- Calificaciones del tercer examen y calificaciones finales.
Bibliografía:
- H. García Molina, J. Ullman y J. Widom, "Database Systems: The Complete Book", 2da. edición, Pearson, 2009.
- I. H. Witten, E. Frank y M. A. Hall, "Data Mining - Practical Machine Learning Tools and Techniques", 3ra. edición, Morgan Kaufmann, 2011.
Enlaces de interés: