Competencies and objectives
Course context for academic year 2024-25
Tecnología en Bases de Datos es una asignatura que introduce técnicas de bases de datos fundamentales para el desarrollo eficaz y eficiente del software de gestión así como de otras áreas, en concreto orientadas a sistemas de almacenamiento de grandes volúmenes de información. Por ello en esta asignatura se plantea conocer las tecnologías de bases de datos relacionales y no relacionales de forma que los estudiantes sean capaces de determinar ante un sistema de información concreto cuál es la solución óptima para el almacenamiento de la información y dar soluciones concretas a estas problemáticas enfrentándose al diseño y gestión de la base de datos correspondiente.
Course content (verified by ANECA in official undergraduate and Master’s degrees) for academic year 2024-25
Transversal Competences
- CT1 : Ser capaz de liderar proyectos relacionados con la Ciencia de Datos, así como dirigir equipos de trabajo
- CT2 : Mostrar competencias informáticas e informacionales en el ámbito de la ciencia de datos.
- CT3 : Reunir competencias en comunicación oral y escrita.
General Competences
- CG1 : Aplicar los conocimientos adquiridos a problemas reales relacionados con la ciencia de datos.
- CG10 : Saber utilizar técnicas de la ciencia de datos para obtener nuevas relaciones y brindar información sobre problemas de investigación o procesos organizativos y respaldar la toma de decisiones.
- CG11 : Ser capaz de utilizar los principios de ingeniería y las modernas tecnologías informáticas para investigar, diseñar, implementar nuevas aplicaciones de la ciencia de datos.
- CG12 : Ser capaz de desarrollar experimentos, procesos, instrumentos, sistemas, infraestructuras durante todo el ciclo de vida de los datos.
- CG2 : Ser capaz de desarrollar y aprender de forma auto-dirigida o autónoma temas relacionados con la ciencia de datos.
- CG3 : Saber desenvolverse en contextos multidisciplinares y/o internacionales aportando soluciones desde el punto de vista de la ciencia de datos.
- CG4 : Conocer y aplicar en cada situación las responsabilidades sociales, éticas y legales vinculadas a la aplicación de los conocimientos de la ciencia de datos.
- CG5 : Saber gestionar la información y los recursos disponibles relacionados con ciencia de datos.
- CG6 : Ser capaz de adaptarse a entornos relacionados con la ciencia de datos, fomentando el trabajo en equipo, la creatividad, la capacidad crítica y el espíritu emprendedor.
- CG7 : Ser capaz de adaptarse al ambiente cambiante propio de la disciplina y de comprender y aplicar los nuevos avances técnicocientíficos relacionados con la ciencia de datos.
- CG8 : Saber proyectar, diseñar, desarrollar, implantar y mantener productos, aplicaciones y servicios relacionados con la ciencia de datos, teniendo en cuenta aspectos técnicos, económicos y de eficiencia.
- CG9 : Saber dirigir proyectos relacionados con la ciencia de datos, cumpliendo la normativa vigente y asegurando la calidad del servicio.
Basic Competences
- CB10 : That students possess the learning skills that allow them to continue studying in a way that will be largely self-directed or autonomous.
- CB6 : Possess and understand knowledge that provides a basis or opportunity to be original in the development and/or application of ideas, often in a research context
- CB7 : That students know how to apply the knowledge acquired and their ability to solve problems in new or little-known environments within broader (or multidisciplinary) contexts related to their area of ¿¿study
- CB8 : Students are able to integrate knowledge and deal with the complexity of making judgements on the basis of incomplete or limited information, including reflections on the social and ethical responsibilities associated with information which, while incomplete or limited, includes reflections on the social and ethical responsibilities linked to the application of their knowledge and judgements.
- CB9 : Students are able to communicate their conclusions and the ultimate knowledge and rationale behind them to specialist and non-specialist audiences in a clear and unambiguous way.
Learning outcomes (Training objectives)
No data
Specific objectives stated by the academic staff for academic year 2024-25
No data
General
Code:
43453
Lecturer responsible:
Saquete Boro, Maria Estela
Credits ECTS:
6,00
Theoretical credits:
1,20
Practical credits:
1,20
Distance-base hours:
3,60
Departments involved
-
Dept:
LANGUAGES AND COMPUTING SYSTEMS
Area: LANGUAGES AND COMPUTING SYSTEMS
Theoretical credits: 1,2
Practical credits: 1,2
This Dept. is responsible for the course.
This Dept. is responsible for the final mark record.
Study programmes where this course is taught
-
UNIVERSITY MASTER'S DEGREE IN DATA SCIENCE
Course type: OPTIONAL (Year: 1)