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Obtención y Almacenamiento de Datos

Código: 104851
Créditos: 6
2026/2027
Titulación Tipo Curso
Estadística Aplicada FB 1

Profesor/a de contacto

Nombre :
Marc Vallribera Ros
Correo electrónico :
marc.vallribera@uab.cat

Equipo docente

Jordi Castilla Miro

Idiomas de los grupos

Puede consultar esta información al final del documento.

Prerrequisitos

Conocimientos sobre operaciones lógicas.
Conocimientos sobre conjuntos y relaciones entre conjuntos.
Conocimientos básicos de Python.

Objetivos

En esta asignatura se introducen los conceptos básicos de Bases de Datos (BD) necesarios tanto a nivel de diseñador de BD como de usuario, así como los mecanismos de obtención de información de internet a través de Web Scraping y el almacenamiento de esta información en las BD.

Resultados de aprendizaje

  • CM03 (Depurar la información, teniendo en cuenta sus implicaciones éticas, para almacenarla en soporte informático para la ulterior explotación y uso.) Depurar la información, teniendo en cuenta sus implicaciones éticas, para almacenarla en soporte informático para la ulterior explotación y uso.
  • KM06 (Reconocer los conceptos básicos de bases de datos, tanto a nivel de usuario como de diseñador, cuidando las implicaciones éticas vinculadas con la información recogida.) Reconocer los conceptos básicos de bases de datos, tanto a nivel de usuario como de diseñador, cuidando las implicaciones éticas vinculadas con la información recogida.
  • SM05 (Obtener información a través de webscrapping para almacenarla en bases de datos adecuadas.) Obtener información a través de webscrapping para almacenarla en bases de datos adecuadas.
  • SM06 (Explotar bases de datos de cualquier volumen.) Explotar bases de datos de cualquier volumen.

Contenidos

  1. Introducción a las bases de datos
  2. Sistemas de información y bases de datos
  3. Bases de datos
  4. Conceptos
  5. Características
  6. Evolución de las bases de datos
  7. Definición y características de un SGBD
  8. Arquitectura de los SGBD
  9. Principales SGBD
  10. Fases de desarrollo de aplicaciones de BD
  11. Etapas de diseño de BD
  12. Diseño conceptual
  13. Diseño lógico
  14. Diseño de aplicaciones
  15. El modelo Entidad-Relación (E-R)
  16. El diagrama de E-R
  17. Entidades, atributos, interrelaciones
  18. Atributos de interrelaciones
  19. Dependencia de la existencia y de participación
  20. El modelo relacional
  21. Concepto de relación o tabla, atributos, tuplas, dominios, claves principales y externas
  22. Restricciones de dominio, integridad de claves y referencia
  23. Transformación del modelo E/R a relacional
  24. Operadores de álgebra relacional
  25. Implementación de la base de datos
  26. Lenguaje de consulta estructurado (SQL)
  27. Procesamiento de datos
  28. Consulta de datos
  29. Gestión de la Base de Datos con SQL
  30. Trabajando con Bases de Datos SQLite
  31. Nociones de HTML y expresiones regulares
  32. Estructura y código de una página web
  33. Etiquetas y atributos HTML y CSS
  34. Búsqueda de textos con expresiones regulares
  35. Caracteres especiales, conjuntos, grupos y repeticiones
  36. Recopilación y almacenamiento de datos de páginas web
  37. Introducción a las herramientas de Web Scraping
  38. Programación de herramientas de Web Scraping en Python
  39. Búsqueda y obtención de información con expresiones regulares
  40. Búsqueda y obtención de información con Beautiful Soup
  41. Almacenamiento en bases de datos
  42. Exportación de resultados en ficheros de valores separados por comas

Actividades formativas y Metodología

Título Horas ECTS Resultados de aprendizaje
Practicas 36 1,44
Clases de teoria 26 1,04
Problemas propuestos 23 0,92
Lectura de libros 20 0,8
Estudio 15 0,6
Preparación de las practicas 10 0,4
Etregas de ejercicios individuales 9 0,36

Teoría
Se imparten a través de clases magistrales con transparencias. Estas transparencias son accesibles, y los alumnos pueden obtenerlas en la página web de la asignatura del Campus Virtual.

Ejercicios
Se harán 2 entregas (individuales) para que el estudiante pueda demostrar que está adquiriendo el conocimiento que se explica en clase. La entrega se realizará a través de Moodle que se encuentra en el Campus Virtual.

Problemas propuestos
durante el curso se proporcionarán una lista de problemas, sobre los temas más prácticos de la asignatura, para que el alumno pueda adquirir y/o consolidar su conocimiento de las diferentes etapas del diseño, implementación y explotación de las bases de datos.

Preparación de la práctica
El estudiante debe haber leído y preparado las prácticas para poder hacerlas dentro del horario establecido de prácticas y fuera de él.

Prácticas
El objetivo de las sesiones de laboratorio es dar una visión amplia de las bases de datos, desde la gestión y creación hasta la conexión con una aplicación que permite consultar y modificar la base de datos. Los estudiantes tendrán que adquirir competencias en la creación, gestión y manipulación de bases de datos, así como en la obtención de información de Internet, y en el almacenamiento de los datos en la base de datos.
A lo largo de estas sesiones de laboratorio, el profesor supervisará y guiará a cada grupo de estudiantes durante el proceso de práctica.

Nota: se reservarán 15 minutos de una clase dentro del calendario establecido por el centro o por la titulación para que el alumnado rellene las encuestas de evaluación de la actuación del profesorado y de evaluación de la asignatura o módulo.

Evaluación

Actividades de evaluación continuada

Título Peso Horas ECTS Resultados de aprendizaje
Entrega ejercicios 30% 3 0,12 SM05, SM06
Examen final 40% 3 0,12 KM06, SM05, SM06
Entrega de las prácticas 30% 5 0,2 CM03, KM06, SM05, SM06

El 70% de la calificación del curso se basará en la calificación de las prácticas y un examen final, que se puede recuperar. El 30% restante se evaluará mediante entregas de la evaluación continua. Todas las notas enumeradas a continuación son sobre 10.

La calificación final será: Nota final = 0.4 * Nota examen + 0.3 * nota de prácticas + 0.3 * Nota ejercicios

Para aprobar el curso es necesario pasar las prácticas y el examen por separado.

Examen (40%): El examen principal del curso y el examen de recuperación se llevarán a cabo el día reservado para esta asignatura dentro del calendario de exámenes. El examen de recuperación solo se puede hacer si se ha sacado un mínimo de 3 en el examen final.

Prácticas (30%): Se hará una entrega evaluada de las prácticas, resultado de las diferentes sesiones.

Al final del curso, las prácticas se pueden recuperar, con una entrega especial. La nota máxima que se puede obtener en la recuperación de las prácticas será de 5.

Ejercicios (30%): La nota de ejercicios se obtendrá de los problemas que se entregarán durante el curso. La forma específica y los días que se realizarán las entregas de los problemas serán notificados con previo aviso al Campus Virtual del sujeto. La nota de ejercicios no es recuperable.

Evaluación Única

En caso de acogerse a la Evaluación Única, a final de curso se pedirá realizar una entrega de un ejercicio similar a los realizados en las prácticas, además de realizar un examen con algunas preguntas adicionales. En este caso, la nota será del 70% del examen final y 30% de la entrega del ejercicio.

Se aplicará el mismo sistema de recuperación que por la evaluación continua.

La revisión de la calificación final sigue el mismo procedimiento que para la evaluación continua.

Para poder acogerse a la Evaluación Única, se deberá informar por escrito al profesor al inicio del curso.

Bibliografía

A. Silberschatz, H.F. Korth, S. Sudarshan (2006), Fundamentos de Bases de Datos, McGraw-Hill

Ian Mackie (2020), A Begginners Guide to Python 3 Programming
https://bibcercador.uab.cat/permalink/34CSUC_UAB/1eqfv2p/alma991010431569006709

Michael Heydt (2018), Python web scraping cookbook: over 90 proven recipes to get you scraping with Python, microservices, Docker, and AWS
https://bibcercador.uab.cat/permalink/34CSUC_UAB/1eqfv2p/alma991009832849706709

Ryan Mitchell (2018), Web scraping with Python: collecting data from the modern web
https://bibcercador.uab.cat/permalink/34CSUC_UAB/1eqfv2p/alma991009832809706709

Software

Grupos e idiomas de la asignatura

La información proporcionada es provisional hasta el 30 de noviembre. A partir de esta fecha, podrá consultar el idioma de cada grupo a través de este enlace. Para acceder a la información, será necesario introducir el CÓDIGO de la asignatura

Tipo de docencia Grupo Idioma Semestre Turno
(TE) Teoría 1 Catalán segundo cuatrimestre tarde
(PLAB) Prácticas de laboratorio 1 Catalán segundo cuatrimestre tarde
(SEM) Seminarios 1 Catalán segundo cuatrimestre tarde
(PLAB) Prácticas de laboratorio 2 Catalán segundo cuatrimestre tarde
(SEM) Seminarios 2 Catalán segundo cuatrimestre tarde