Ciencia de los Datos Aplicada
Grado y Doble Grado. Curso 2026/2027.
BASES DE DATOS NoSQL - 806318
Curso Académico 2026-27
Datos Generales
- Plan de estudios: 081C - GRADO EN CIENCIA DE LOS DATOS APLICADA (2022-23)
- Carácter: Obligatoria
- ECTS: 6.0
SINOPSIS
COMPETENCIAS
Generales
CG1 - Comunicar y transmitir la información a un público tanto especializado como no especializado.
CG2 - Adquirir la habilidad para expresarse claramente y de presentar los resultados de sus análisis, oralmente o por escrito,
mediante un informe de carácter profesional.
CG8 - Demostrar un pensamiento lógico y un razonamiento estructurado.
CG10 - Desarrollar la capacidad de expresar y aplicar rigurosamente los conocimientos adquiridos en la resolución de problemas.
CG2 - Adquirir la habilidad para expresarse claramente y de presentar los resultados de sus análisis, oralmente o por escrito,
mediante un informe de carácter profesional.
CG8 - Demostrar un pensamiento lógico y un razonamiento estructurado.
CG10 - Desarrollar la capacidad de expresar y aplicar rigurosamente los conocimientos adquiridos en la resolución de problemas.
Específicas
CE7 - Utilizar las herramientas de software necesarias para almacenar, procesar y visualizar datos de cualquier volumen sobre
distintos ámbitos, tales como datos textuales, datos espaciales, relaciones espacio temporales, etc.
CE8 - Almacenar y procesar eficientemente datos estructurados y no estructurados de diverso tipo, como imágenes, texto o sonido, y de cualquier volumen.
CE12 - Identificar y aplicar las técnicas adecuadas de exploración, gestión, procesamiento, explotación y visualización de datos en función de su volumen y complejidad.
CE18 - Identificar y aplicar los distintos modelos de datos tanto relacionales como no relacionales, saber cómo organiza los datos
cada uno de dichos modelos y conocer sus principios básicos de diseño, procesamiento y explotación
distintos ámbitos, tales como datos textuales, datos espaciales, relaciones espacio temporales, etc.
CE8 - Almacenar y procesar eficientemente datos estructurados y no estructurados de diverso tipo, como imágenes, texto o sonido, y de cualquier volumen.
CE12 - Identificar y aplicar las técnicas adecuadas de exploración, gestión, procesamiento, explotación y visualización de datos en función de su volumen y complejidad.
CE18 - Identificar y aplicar los distintos modelos de datos tanto relacionales como no relacionales, saber cómo organiza los datos
cada uno de dichos modelos y conocer sus principios básicos de diseño, procesamiento y explotación
ACTIVIDADES DOCENTES
Clases teóricas
50% de las horas presenciales
Clases prácticas
50% de las horas presenciales
Presenciales
2,4
No presenciales
3,6
Semestre
5
Breve descriptor:
Conocer la arquitectura de una BD NoSQL, y realizar consultas en este tipo de BBDD
Comprender y aplicar los modelos principales de procesamiento de datos.
Almacenamiento distribuido y redundante.
Requisitos
Conocimientos de programación y estructuras de datos.
Objetivos
- Comprender los fundamentos de las bases de datos NoSQL.
- Evaluar las ventajas y desventajas de las bases de datos NoSQL.
- Implementar bases de datos NoSQL.
- Desarrollar habilidades prácticas en la manipulación de datos NoSQL.
- Integrar bases de datos NoSQL con aplicaciones modernas.
Contenido
- Introducción y conceptos básicos de MongoDB.
- Consultas y actualizaciones básicas.
- Python y MongoDB: pymongo
- Pipelines de agregación.
- Actualizaciones con pipelines.
- Bulkwrites.
- Big Data: Replica Sets y Sharding.
Evaluación
La evaluación podrá ser de 2 formas
- Evaluación continua. Se considerará la realización de ejercicios y participación activa en clase. Se realizarán 3 pruebas escritas en papel. Las pruebas escritas tendrán pesos relativos de 1, 2 y 3 respectivamente.
- Examen final en papel.
Se puede aprobar la asignatura con la evaluación continua.
La nota será 0.2 * [nota de participación] + 0.8 * [nota media ponderada pruebas escritas].
Para poder aprobar por evaluación continua es necesaria la asistencia habitual a clase (se permite un 5% de ausencias no justificadas), la realización de los ejercicios propuestos, y presentarse a las tres pruebas escritas. La nota de la última prueba escrita no podrá ser inferior a 4.
En las convocatorias ordinaria y extraordinaria, el alumnado podrá optar a una prueba final que evaluará la totalidad de los contenidos de la asignatura y cuya calificación constituirá el 100 % de la nota final.
La calificación final será el máximo entre:
a) La calificación obtenida en la prueba final.
b) La calificación obtenida mediante la evaluación continua.
- Evaluación continua. Se considerará la realización de ejercicios y participación activa en clase. Se realizarán 3 pruebas escritas en papel. Las pruebas escritas tendrán pesos relativos de 1, 2 y 3 respectivamente.
- Examen final en papel.
Se puede aprobar la asignatura con la evaluación continua.
La nota será 0.2 * [nota de participación] + 0.8 * [nota media ponderada pruebas escritas].
Para poder aprobar por evaluación continua es necesaria la asistencia habitual a clase (se permite un 5% de ausencias no justificadas), la realización de los ejercicios propuestos, y presentarse a las tres pruebas escritas. La nota de la última prueba escrita no podrá ser inferior a 4.
En las convocatorias ordinaria y extraordinaria, el alumnado podrá optar a una prueba final que evaluará la totalidad de los contenidos de la asignatura y cuya calificación constituirá el 100 % de la nota final.
La calificación final será el máximo entre:
a) La calificación obtenida en la prueba final.
b) La calificación obtenida mediante la evaluación continua.
Bibliografía
Enlaces Web
- Python, http://docs.python.org/3
- MongoDB: https://docs.mongodb.org/manual
- https://www.mongodb.com/resources/languages/pymongo-tutorial
Libros
David Hows, Peter Membrey, Eelco Plugge, Tim Hawkins. The Definitive Guide to MongoDB: A complete guide to dealing with Big Data using MongoDB. Apress. 2015
Cyrus Dasadia, Amol Nayak. MongoDB Cookbook. Packt Publishing. 2016.
Subhashini Chellappan, Dharanitharan Ganesan. MongoDB Recipes: With Data Modeling and Query Building Strategies. Apress. 2020
- Python, http://docs.python.org/3
- MongoDB: https://docs.mongodb.org/manual
- https://www.mongodb.com/resources/languages/pymongo-tutorial
Libros
David Hows, Peter Membrey, Eelco Plugge, Tim Hawkins. The Definitive Guide to MongoDB: A complete guide to dealing with Big Data using MongoDB. Apress. 2015
Cyrus Dasadia, Amol Nayak. MongoDB Cookbook. Packt Publishing. 2016.
Subhashini Chellappan, Dharanitharan Ganesan. MongoDB Recipes: With Data Modeling and Query Building Strategies. Apress. 2020
Estructura
| Módulos | Materias |
|---|---|
| No existen datos de módulos o materias para esta asignatura. | |
Grupos
| Clases Teóricas y/o Prácticas | ||||
|---|---|---|---|---|
| Grupo | Periodos | Horarios | Aula | Profesor |
| Grupo Único | 07/09/2026 - 18/12/2026 | MARTES 11:00 - 13:00 | - | LUIS FERNANDO LLANA DIAZ |
| Actividades Prácticas | ||||
|---|---|---|---|---|
| Grupo | Periodos | Horarios | Aula | Profesor |
| Grupo Único | 07/09/2026 - 18/12/2026 | JUEVES 09:00 - 11:00 | - | LUIS FERNANDO LLANA DIAZ |