Guía docente de la asignatura
(6588) BASES DE DATOS II

Curso académico 2026/2027

  1. Identificación

    1. De la asignatura

      Curso Académico
      2026/2027
      Titulación
      GRADO EN CIENCIA E INGENIERÍA DE DATOS
      Nombre de la asignatura
      BASES DE DATOS II
      Código
      6588
      Curso
      SEGUNDO
      Carácter
      OBLIGATORIA
      Número de grupos
      1
      Créditos ECTS
      6.0
      Estimación del volumen de trabajo
      150.0
      Organización temporal
      2º Cuatrimestre
      Idiomas en que se imparte
      Español
      Curso Académico 2026/2027
      Titulación

      GRADO EN CIENCIA E INGENIERÍA DE DATOS
      Nombre de la asignatura BASES DE DATOS II
      Código 6588
      Curso SEGUNDO
      Carácter OBLIGATORIA
      Número de grupos 1
      Créditos ECTS 6.0
      Estimación del volumen de trabajo 150.0
      Organización temporal 2º Cuatrimestre
      Idiomas en que se imparte Español

    2. Del profesorado: Equipo docente

      • GONZALEZ FEREZ, MARIA PILAR Docente: GRUPO 1 Coordinación de los grupos: Coordinador de la asignatura

        Categoría

        PROFESORES TITULARES DE UNIVERSIDAD

        Área

        ARQUITECTURA Y TECNOLOGÍA DE COMPUTADORES

        Departamento

        INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA DE COMPUTADORES

        Correo electrónico / Página web / Tutoría electrónica

        pilargf@um.es https://www.um.es/web/ditec/contenido/pdi Tutoría electrónica: Sí

        Teléfono, horario y lugar de atención al alumnado

        Duración:
        C1         		Día:
        Miércoles         		Horario:
        10:30-13:30         		Lugar:
        868887658, Facultad de Informática B1.3.044 (DESPACHO PROF. Mª PILAR GONZÁLEZ FÉREZ)
        Observaciones:
        Se requiere cita previa (puede ser pedida a través del Aula Virtual o correo electrónico a pilargf@um.es). Las tutorías pueden ser tanto presenciales en el despacho como virtuales vía Zoom. Despacho 3.45 (tercera planta de la Facultad de Informática en el penúltimo peine).
        Duración:
        C2         		Día:
        Martes         		Horario:
        10:00-13:00         		Lugar:
        868887658, Facultad de Informática B1.3.044 (DESPACHO PROF. Mª PILAR GONZÁLEZ FÉREZ)
        Observaciones:
        Se requiere cita previa (puede ser pedida a través del Aula Virtual o correo electrónico a pilargf@um.es). Las tutorías pueden ser tanto presenciales en el despacho como virtuales vía Zoom. Despacho 3.45 (tercera planta de la Facultad de Informática en el penúltimo peine)
      • SEVILLA RUIZ, DIEGO Docente: GRUPO 1 Coordinación de los grupos: GRUPO 1

        Categoría

        PROFESORES TITULARES DE UNIVERSIDAD

        Área

        ARQUITECTURA Y TECNOLOGÍA DE COMPUTADORES

        Departamento

        INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA DE COMPUTADORES

        Correo electrónico / Página web / Tutoría electrónica

        dsevilla@um.es Tutoría electrónica: Sí

        Teléfono, horario y lugar de atención al alumnado

        Duración:
        A         		Día:
        Jueves         		Horario:
        11:00-14:00         		Lugar:
        868887571, Facultad de Informática B1.3.029 (DESPACHO PROF. DIEGO SEVILLA RUIZ)
        Observaciones:
        (también tutorías electrónicas)

  2. Presentación

    Esta asignatura se concibe como la continuación de la asignatura Bases de Datos I. En ella se introducirá a los estudiantes en otros paradigmas de Bases de Datos que se separan del estándar SQL, también conocidos como tecnologías NoSQL. En estos paradigmas la organización de los datos es diferente y las consultas también se realizan de forma diferente. Por ejemplo, se utiliza el paradigma de agregación (en vez de las claves ajenas) y los lenguajes de consulta son diferentes o inexistentes en algunas de estas bases de datos.

    Los estudiantes verán los principales tipos de bases de datos NoSQL existentes (clave-valor, documental, columnar y grafos), verán cómo organizar los datos, cómo realizar consultas y cómo optimizar el acceso. También verán formatos estándar de ingesta de datos como CSV o JSON.

    Finalmente, como muchas de estas bases de datos no poseen un lenguaje de consulta propio o estandarizado, las consultas se tendrán que realizar a través de programas y APIs. Se estudiarán estos APIs usando el lenguaje Python usando Jupyter Notebooks como elemento de interacción.

  3. Condiciones de acceso a la asignatura

    1. Incompatibilidades

      No constan

    2. Requisitos

      No constan

    3. Recomendaciones

      No hay condiciones específicas de acceso, pero sería conveniente haber aprobado la asignatura de Bases de Datos I y tener conocimientos de programación en Python.

  4. Competencias

    1. Competencias básicas

      • CB1: Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio
      • CB2: Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio
      • CB3: Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética
      • CB5: Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía

    2. Competencias de la titulación

      • CG2: Conocer y aplicar los fundamentos de ingeniería y tecnologías informáticas actuales para diseñar e implementar nuevas aplicaciones de análisis de datos.
      • CG4: Capacidad para aplicar los métodos generales de la ciencia e ingeniería de datos en los tipos de datos de dominios específicos, así como en la presentación de los datos, el modelado de datos y procesos, los roles organizacionales y las relaciones entre estos.
      • CE12: Diseñar, construir y gestionar bases de datos relacionales y no relacionales (SQL y NoSQL), integrarlas con soluciones actualizadas de almacenamiento de datos, y asegurar el uso efectivo de procesos ETL (Extract, Transform, Load), OLTP (On-Line Transactional Processing) y OLAP (On-Line Analytical Processing) para grandes volúmenes de datos.
      • CE14: Desarrollar e implementar modelos de datos relevantes, definir metadatos usando estándares y prácticas comunes para distintos tipos de fuentes de datos en una variedad de dominios científicos e industriales.

    3. Competencias transversales y de materia

      No constan

  5. Contenidos

    1. Teoría

      Tema 1: Recuperación de datos

      Formatos de serialización // Esquemas de los datos // Recuperación de datos de Internet.

      Tema 2: Introducción a las bases de datos NoSQL

      NoSQL vs SQL // Transacciones ACID vs BASE // Diferencia en el modelado // Tipos de BBDD NoSQL

      Tema 3: El paradigma de agregación y las BBDD de documentos

      Agregación vs referencia // Schemaless // Paradigma de documentos // Map-Reduce

      Tema 4: Bases de datos clave-valor

      Modelado de claves // Uso de cachés // Distribución y sharding

      Tema 5: BBDD orientadas a columnas y OLAP

      El paradigma columnar // Ventajas en cargas OLAP

      Tema 6: BBDD de grafos

      El paradigma de grafos // Bases de datos de grafos // Consultas en grafos

    2. Prácticas

      • Práctica 1: Práctica de Recuperación de Datos

        Refuerza los contenidos teóricos de recuperación de datos, viendo ejemplos prácticos de uso de datos disponibles en Internet.

        Relacionado con:
        • Tema 1: Recuperación de datos

      • Práctica 2: Práctica de BBDD documentales

        Relacionado con:
        • Tema 2: Introducción a las bases de datos NoSQL
        • Tema 3: El paradigma de agregación y las BBDD de documentos

      • Práctica 3: Práctica de bases de datos clave-valor

        Muestra ejemplos prácticos de uso de bases de datos clave-valor y caché.

        Relacionado con:
        • Tema 2: Introducción a las bases de datos NoSQL
        • Tema 4: Bases de datos clave-valor

      • Práctica 4: Práctica de BBDD columnares

        Muestra ejemplos prácticos del uso de BBDD columnares.

        Relacionado con:
        • Tema 2: Introducción a las bases de datos NoSQL
        • Tema 5: BBDD orientadas a columnas y OLAP

      • Práctica 5: Práctica de BBDD de grafos

        Muestra ejemplos prácticos de uso de bases de datos de grafos.

        Relacionado con:
        • Tema 2: Introducción a las bases de datos NoSQL
        • Tema 6: BBDD de grafos

  6. Actividades Formativas

    Actividad Formativa Metodología Horas Presencialidad
    AF1: Exposición teórica: Exposición de los contenidos teóricos de la asignatura por parte del profesor. También se contemplan las sesiones informativas sobre el desarrollo del trabajo de fin de grado o prácticas externas. 20.0 100.0
    AF2: Seminarios y actividades de aula: Exposición, análisis y debate dentro del contexto de aplicaciones específicas de contenidos teóricos, así como planteamiento y resolución de ejercicios y casos prácticos en el aula, tanto al grupo completo como en grupos reducidos. También se contemplan conferencias, debates y seminarios temáticos. 5.0 100.0
    AF3: Prácticas de laboratorio: Ejercicios y resolución de problemas, aprendizaje orientado a proyectos, estudio de casos, exposición y discusión de trabajos, simulaciones y/o prácticas con ordenadores, generalmente desarrolladas en grupos reducidos. 28.0 100.0
    AF4: Trabajo autónomo del alumno: Estudio y preparación de contenidos teórico-prácticos, trabajo individual consistente en lecturas, búsquedas de información, sistematización de contenidos, elaboración de informes o estudio para la elaboración de casos entre otras actividades. 90.0 0.0
    AF5: Tutorías formativas y resolución de dudas: Asistencia individualizada -tutorías individuales- o en grupo -tutorías colectivas- a los estudiantes por parte del profesor. 3.0 100.0
    AF6: Evaluación: Pruebas individuales, ya sean escritas, orales o con medios informáticos, donde el estudiante demostrará los conocimientos teóricos y prácticos adquiridos durante las actividades formativas asociadas a la enseñanza de la materia. 4.0 100.0
    Totales 150,00

  7. Horario de la asignatura

    https://www.um.es/web/estudios/grados/ciencia-ingenieria-datos/2026-27#horarios

  8. Sistemas de Evaluación

    Identificador Denominación del instrumento de evaluación Criterios de Valoración Ponderación
    SE1 Exámenes individuales: Pruebas objetivas, de desarrollo, de respuesta corta, de ejecución de tareas o de escala de actitudes, realizadas por los estudiantes para mostrar los conocimientos teóricos y prácticos adquiridos ya sea de forma oral, escrita o utilizando un ordenador.

    La teoría se evalúa en un examen teórico y para hacer media hay que obtener al menos un 4 sobre 10.

    		 40.0
    SE3 Procedimientos de observación del trabajo del estudiante: Registros de participación, de realización de actividades, cumplimiento de plazos, participación en foros, informes de seguimiento del trabajo fin de grado y registros sobre el desarrollo de las prácticas externas. 0.0
    SE4 Informe técnico. En este instrumento incluimos los resultados de actividades prácticas, o de laboratorio, junto con sus memorias descriptivas y posibles resúmenes del estado del arte sobre temas concretos. La opción de realizar entrevistas personales o presentaciones de los trabajos realizados también entran en esta categoría.

    La práctica se evaluará con boletines de prácticas (ponderado cada uno con un porcentaje que sumará el 25% de la nota de prácticas), y en el examen práctico, que se corresponde con el 75% de la nota de prácticas. Para computar la media de la parte de prácticas, la media de los boletines tienen que superar el 5 sobre 10, mientras que el examen de prácticas deberá superar el 4 sobre 10 .

    Se realizarán 4 entregas de boletines de prácticas, una por cada tipo de base de datos. Cada entrega tendrá el mismo peso sobre la calificación.

    Para aquellos estudiantes que por causas justificadas no hayan podido realizar estas entregas, el examen de prácticas incluirá preguntas adicionales para cubrir estos boletines. En este caso, el peso de este examen de prácticas será del 100% de la nota de prácticas. El plazo para solicitar esta recuperación será 3 días antes del examen de la convocatoria ordinaria.

    En las convocatorias extraordinarias, para aquellos estudiantes que no hayan entregado y superado los boletines de prácticas en la convocatoria ordinaria, la recuperación de estas entregas consistirá en preguntas adicionales en el examen de prácticas.

    		 60.0

  9. Fechas de exámenes

    https://www.um.es/web/estudios/grados/ciencia-ingenieria-datos/2026-27#examenes

  10. Resultados del Aprendizaje

    • Conocer y ser capaz de implementar los modelos de datos adecuados a cada tipo de problema de gestión de información.
    • Ser capaz de diseñar y construir bases de datos siguiendo modelos de datos no relacionales.
    • Saber cómo explotar el contenido de bases de datos no relacionales.
    • Conocer cómo interactuar programáticamente con bases de datos.
    • Ser capaz de definir requisitos técnicos para bases de datos SQL y noSQL para la ingesta y consulta de datos.
    • Saber cómo aplicar la gestión de transacciones para problemas de ciencia de datos.
    • Conocer los principios de optimización de consultas.

  11. Bibliografía

    Grupo: GRUPO 1

  12. Observaciones

    NECESIDADES EDUCATIVAS ESPECIALES

    Aquellos estudiantes con discapacidad o necesidades educativas especiales podrán dirigirse al Servicio de Atención a la Diversidad y Voluntariado (ADYV - https://www.um.es/adyv) para recibir orientación sobre un mejor aprovechamiento de su proceso formativo y, en su caso, la adopción de medidas de equiparación y de mejora para la inclusión, en virtud de la Resolución Rectoral R-358/2016. El tratamiento de la información sobre este alumnado, en cumplimiento con la LOPD, es de estricta confidencialidad.

    EVALUACIÓN

    En el procedimiento de evaluación resultarán de aplicación el artículo 135.1.v) de los Estatutos de la Universidad de Murcia, el artículo 8.6 del Reglamento de Evaluación de Estudiantes (REVA) y la instrucción SG 18/2026 del secretario general de la Universidad de Murcia que interpreta estas normas, disponible en este enlace: https://sede.um.es/sede/documento/normativa/instruccion-del-secretario-general-sg-18-2026-sobre-la-interpretacion-y-aplicacion-del-art-135-1-v-estatutos-umu/24199.pdf

    Se recuerda asimismo que el artículo 22.1 del Reglamento de Evaluación de Estudiantes (REVA) estipula que "el o la estudiante que se valga de conductas fraudulentas, incluida la indebida atribución de identidad o autoría, o esté en posesión de medios o instrumentos que faciliten dichas conductas, obtendrá la calificación de cero en el procedimiento de evaluación y, en su caso, podrá ser objeto de sanción, previa apertura de expediente disciplinario".

    OBSERVACIONES DEL EQUIPO DOCENTE

    DETALLES DE EVALUACIÓN

    La asignatura consta de dos partes, teoría y práctica. La teoría se evalúa en el examen teórico/práctico, y para hacer media hay que obtener al menos un 4 sobre 10. La práctica se evaluará con boletines de prácticas (ponderado cada uno con un porcentaje que sumará el 25% de la nota de prácticas), y en el examen teórico/práctico, que se corresponde con el 75% de la nota de prácticas.

    Para computar la media de la parte de prácticas, los boletines tienen que superar el 5 sobre 10, mientras que en el examen de prácticas deberá superar el 4 sobre 10. La nota global de la asignatura se calculará como 40% teoría + 60% práctica.

    Las partes aprobadas (teoría o prácticas), se guardarán hasta la siguiente convocatoria III y la convocatoria I del siguiente curso académico.

    En las convocatorias extraordinarias, para aquellos estudiantes que no hayan entregado y superado los boletines de prácticas en la convocatoria ordinaria, la recuperación de estas entregas consistirá en preguntas adicionales en el examen de prácticas.

    CRITERIO DE PRESENTACIÓN

    En el momento en que se haya presentado algún tipo de evidencia de evaluación (ya sea examen teórico o de prácticas) se considerará al alumno como PRESENTADO. De esta forma, la calificación que aparecerá en el acta de cada convocatoria responderá a los siguientes criterios:

    • No se aporta ninguna evidencia de evaluación --> NO PRESENTADO.
    • Se aportan evidencias de evaluación, ya sea de forma completa o parcial, y no se superan todas -->SUSPENSO.
    • Se aportan evidencias de evaluación de forma completa y se superan todas --> APROBADO, NOTABLE, SOBRESALIENTE, según corresponda.

    Según normativa de la Universidad, un alumno en primera matrícula solo tiene derecho a dos de las tres posibles convocatorias de I, II y III. Como esta asignatura es de segundo cuatrimestre, el estudiante sólo tiene derecho a las convocatorias II y III. En caso de duda respecto a la normativa, el alumno debe dirigirse a la secretaría de centro.

    OBJETIVOS DE DESARROLLO SOSTENIBLE

    Esta asignatura no se encuentra vinculada de forma directa con los Objetivos de Desarrollo Sostenible.