Titulación | Tipo | Curso |
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4317127 Humanidades y Patrimonio Digitales | OB | 0 |
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Conocimientos propios del Máster en Humanidades y Patrimonio Digitales. En general, se piden conocimientos a nivel de grado en disciplinas de Ciencias Humanas y / o Sociales. La formación también puede ser útil a profesionales graduados / as en informática que quieran especializarse en el uso de tecnologías digitales en el ámbito de las Humanidades y estudios culturales. Se pide familiaridad con los ordenadores y de paquetes ofimáticos más usuales. Aunque no es obligatorio, se recomienda una formación previa, a nivel básico, en el uso de bases de datos informatizadas, cartografía asistida por ordenador, fotografía digital y estadística.
La bibliografía fundamental y de referencia está en inglés, así como el software a utilizar. Se recomienda, por tanto, conocimiento del inglés a nivel de lectura especializada.
Este módulo pretende introducir al alumnado en el diseño de bases de datos y sistemas de información y en el procesamiento de la información cultural y documental. Además, se introduce la noción de “Big Data” y se evalúan las posibilidades de las actuales aplicaciones en inteligencia artificial y “Deep Learning” para el procesamiento de la información. Se enfatiza la aplicabilidad de las técnicas y las herramientas informáticas, con el propósito de que conozcan su diversidad y aprendan a utilizar algunas de ellas en la realización de un proyecto concreto.
INTRODUCCIÓN AL DISEÑO DE BASES DE DATOS. Conceptos básicos. Evolución histórica. Ventajas e inconvenientes de un sistema de bases de datos
INTRODUCCIÓN A LAS BASES DE DATOS Y TIPOLOGÍAS EXISTENTES. Arquitecturas de bases de datos. Arquitecturas Cliente / Servidor. Tipologías de bases de datos: relacionales y no relacionales. Introducción a las herramientas de gestión de bases de datos: Oracle, MongoDB, etc.
BASES DE DATOS RELACIONALES: EL MODELO ENTIDAD-RELACIÓN. El modelo entidad-relación. Criterios de diseño de un sistema de entidad-relación. Fases de diseño de una base de datos. Captación y análisis de requisitos. Análisis del diseño entidad-relación de diversas bases de datos documentales.
CONCEPTOS BÁSICOS DE LAS BASES DE DATOS RELACIONALES. Estructura de los datos. Reglas de integridad. Manipulación de los datos. Lenguajes de consulta. Introducción al SQL
BASES DE DATOS NO RELACIONALES. Introducción a las bases de datos no relacionales. Introducción a las bases de datos orientadas a objetos
PRESERVACIÓN DE ARCHIVOS E INTERNET. Preservación, durabilidad y seguridad de archivos de la información digitalizada y la información nacida digital. Control de acceso y seguridad. Control de concurrencia. Recuperación de bases de datos. Accediendo a los datos en la época de Internet. Servicios “en la nube”.
LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y EL ANÁLISIS DE DATOS. El Big Data, la inteligencia artificial y el análisis de datos. Introducción al aprendizaje automático y “Deep learning”
BASES DE DATOS EN HUMANIDADES Y CIENCIAS SOCIALES: MODELOS DE DATOS Y FUENTES DE BIG DATA. Europeana, CIDOC-CRM, ARIADNE-EU, ODOCH (Open Data and Ontologies for Cultural Heritage). Ejemplos de estructura de una base de datos de ciencies sociales.
BASE DE DATOS ESPACIALES. Introducción a los Sistemas de Información Geográficos.
Título | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
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Tipo: Dirigidas | |||
Sesiones de Teoria | 36 | 1,44 | 1, 2, 3, 4, 6, 22, 8, 7, 12, 5, 10, 13, 11, 9, 14, 19, 18, 20, 16, 15, 17, 21 |
Tipo: Supervisadas | |||
Resolución de ejercicios | 25 | 1 | 1, 2, 3, 4, 6, 22, 8, 7, 12, 5, 10, 13, 11, 9, 14, 19, 18, 20, 16, 15, 17, 21 |
Tipo: Autónomas | |||
Lectura de bibliografia especializada y trabajos de referencia | 40 | 1,6 | 1, 2, 3, 4, 6, 22, 8, 7, 12, 5, 10, 13, 11, 9, 14, 19, 18, 20, 16, 15, 17, 21 |
Módulo de consultas SQL | 41 | 1,64 | 1, 2, 3, 4, 6, 22, 8, 7, 12, 5, 10, 13, 11, 9, 14, 19, 18, 20, 16, 15, 17, 21 |
Actividades dirigidas: clases teóricas con explicación de las técnicas informáticas y de sus fundamentos teóricos y metodológicos. Seminarios de discusión crítica de textos especializados
Actividades supervisadas: Presentación de equipamientos informáticos. Prácticas con estos equipamientos. Tutorías individualizadas para hacer el seguimiento de las actividades y trabajos encomendados, y para aplicar los conocimientos y competencias adquiridos en el trabajo final del módulo.
Actividades autónomas: búsqueda de documentación, elaboración de bases de datos, ejercicios de aplicación de las técnicas de análisis estudiadas, lectura de textos, redacción de trabajos. Práctica con el módulo de autoevaluación de consultas SQL.
Las actividades dirigidas podrán ser presenciales o bien online.
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.
Título | Peso | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
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Cuestionario final sintetizador sobre contenidos desarrollados durante las clases | 30 | 2 | 0,08 | 1, 2, 3, 4, 6, 22, 8, 7, 12, 5, 10, 13, 11, 9, 14, 19, 18, 20, 16, 15, 17, 21 |
Ejercicio práctico sobre metodologías trabajadas en clase (I) | 20 | 2 | 0,08 | 1, 2, 3, 4, 6, 22, 8, 7, 12, 5, 10, 13, 11, 9, 14, 19, 18, 20, 16, 15, 17, 21 |
Ejercicio práctico sobre metodologías trabajadas en clase (II) | 20 | 2 | 0,08 | 1, 2, 3, 4, 6, 22, 8, 7, 12, 5, 10, 13, 11, 9, 14, 19, 18, 20, 16, 15, 17, 21 |
Ejercicio práctico sobre metodologías trabajadas en clase (III) | 20 | 2 | 0,08 | 1, 2, 3, 4, 6, 22, 8, 7, 12, 5, 10, 13, 11, 9, 14, 19, 18, 20, 16, 15, 17, 21 |
Participación activa a clase | 10 | 0 | 0 | 1, 2, 3, 4, 6, 22, 8, 7, 12, 5, 10, 13, 11, 9, 14, 19, 18, 20, 16, 15, 17, 21 |
Esta asignatura no permite evaluación única.
- 3 ejercicios prácticos - individuales y/o colectivos - sobre metodologías trabajadas en clase (cada trabajo, 20% de la nota final)
- 1 cuestionario final sintetizador sobre contenidos desarrollados durante las clases (30%).
- La participación activa a clase se podrá valorar hasta un 10%.
En el momento de realización/entrega de cada actividad evaluable, el profesorado informará (Moodle, SEA) del procedimiento y fecha de revisión de las calificaciones.
El estudiante recibirá la calificación de No evaluable siempre que no haya hecho la prueba final sobre los temas explicados a clase y no haya librado más del 50% de los ejercicios.
En caso de que el estudiante realice cualquier irregularidad que pueda conducir a una variación significativa de la calificación de un acto de evaluación, se calificará con 0 este acto de evaluación, con independencia del proceso disciplinario que se pueda instruir. En caso de que se produzcan varias irregularidades en los actos de evaluación de una misma asignatura, la calificación final de esta asignatura será 0.
En caso de que las pruebas no se puedan hacer presencialmente se adaptará su formato (manteniendo la ponderación) a las posibilidades que ofrecen las herramientas virtuales de la UAB. Los deberes, actividades y participación a clase se realizarán a través de foros, wikis y/o discusiones de ejercicios a través de Moodle, Teams, etc. El profesorado velaráporque el estudiante pueda acceder o le ofrecerá medios alternativos, que estén a su alcance.
A. Silberschatz, H.F. Korth, S. Sudarshan, Fundamentos de Bases de Datos, 5a edición, McGraw-Hill, 2006.
C.J. Date, Introducción a los sistemas de Bases de Datos, Vol.1, 7a edición, Prentice Hall, 2001.
P.Rob, C. Coronel, Sistemas de Bases de datos. Diseño, implementación y administración, Thomson-Paraninfo, 2004.
M. Marqués, J.I. Aliaga, S. García, G. Quintana, SQL y desarrollo de aplicaciones en ORACLE 8, Col.lecció; "Treball d'Informàtica i Tecnologia, 9, Universitat Jaume I, 2001.
Bruseker, G., Carboni, N., & Guillem, A. (2017). Cultural heritage data management: the role of formal ontology and CIDOC CRM. In Heritage and Archaeology in the Digital Age (pp. 93-131). Springer, Cham.
da Silva, J. R. (2019). CIDOC-CRM. In Digital Libraries for Open Knowledge: 23rd International Conference on Theory and Practice of Digital Libraries, TPDL 2019, Oslo, Norway, September 9-12, 2019, Proceedings (Vol. 11799, p. 99). Springer Nature.
Nombre | Grupo | Idioma | Semestre | Turno |
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(SEMm) Seminarios (màster) | 1 | Español | primer cuatrimestre | tarde |