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Instituto Tecnológico Superior del Occidente del Estado de Hidalgo
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Paseo del Agrarismo 2000. Carr. Mixquiahuala-Tula, Km. 2.5. c.p. 42700. Mixquiahuala de J., Hgo.Tel.: (738) 7 35 40 [email protected]
PLAN DE DESARROLLO DE ASIGNATURACarrera Ingeniería en Sistemas Computacionales Asignatura Bases de Datos AvanzadasNombre del Docente Ing. Armando Hernández Del Castillo Semestre / GrupoPeriodo Agosto-Diciembre 2010 TurnoObjetivo(s) General(es) del curso
El estudiante planifica, analiza, diseña e implementa sistemas de Información avanzados para crear
negocios inteligentes utilizando técnicas y herramientas de bases de datos avanzadas dirigidas a
sistemas de apoyo a la toma de decisiones y sistemas estratégicos orientados a los niveles directivos
de la empresa.
.
CONCLUSIONES DE EVALUACIÓN DIAGNÓSTICA
ACCIONES A TOMAR RESULTADOS DE LAS ACCIONES TOMADAS
TEMA Introducción a los sistemas de Información Unidad 1Objetivo Educacional
El estudiante reconocerá la importancia de los sistemas de información y los diferentes tipos de ellos asi como sus principales caracteristicas y su aplicación en el diseño de negocios inteligentes.
ACTIVIDADES PROGRAMADAS DESARROLLO DEL SUBTEMA
(FECHA)
OBSERVACIONESSUBTEMAS LUGAR
TECNICADIDACTICA DOCENTE ALUMNO
1.1 Definición de Información
Lab Ingles Edif. 4
Plática de inducción
Harà una breve introducción al tema
Tomará nota, participará activamente en la creación de los
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PLAN DE DESARROLLO DE ASIGNATURAcuadros sinópticos. Reunirse en equipo para ahondar en los temas.
1.2 Dato-Información-Conocimiento Lab
Ingles Edif. 4
Plática de inducción
Harà una breve introducción al tema
Tomará nota, participará activamente en la creación de los cuadros sinópticos. Reunirse en equipo para ahondar en los temas.
1.3 Sistemas de Información Transaccionales Lab
Ingles Edif. 4
Ejercicios Solución de ejercicios similares a los explicados
Tomará nota, participará activamente en la creación de los cuadros sinópticos. Reunirse en equipo para ahondar en los temas.
1.4 Sistemas de Información orientados a la Toma de decisiones
Lab Ingles Edif. 4
Plática de inducción
Harà una breve introducción al tema
Tomará nota, participará activamente en la creación de los cuadros sinópticos. Reunirse en equipo para ahondar en los temas.
1.5 Sistemas de Información Estratégicos
Lab Ingles Edif. 4
Plática de inducción
Harà una breve introducción al tema
Tomará nota, participará activamente en la creación de los cuadros sinópticos. Reunirse en equipo
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PLAN DE DESARROLLO DE ASIGNATURApara ahondar en los temas.
1.6 Ambiente Organizacional , áreas de inventario, compras, pagos, ventas y cobranza
Lab Ingles Edif. 4
Elaboración de esquemas (mapas mentales, cuadro sinóptico, mapa conceptual)
El educando genera esquemas como resultado del análisis de un tema
1.7 Diseño de la base de datos integral de un sistema integral administrativo
Lab Ingles Edif. 4
Práctica de laboratorio
Realización de operaciones similares a las empresariales pero en menor escala en un aula acondicionada.
Elabora el modelo de datos
1.8 IB- negocios Inteligentes
Biblioteca
Historia de casos
Descripción de problemas específicos reales y su solución histórica
Tomará nota, participará activamente en la creación de los cuadros sinópticos. Reunirse en equipo para ahondar en los temas.
1.9 Por qué negocios Inteligentes? Laborat
orio
Historia de casos
Descripción de problemas específicos reales y su solución histórica
Tomará nota, participará activamente en la creación de los cuadros sinópticos. Reunirse en equipo para ahondar en los temas.
1.10 Arquitectura Explicación ó Método
Como su nombre lo indica es la
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PLAN DE DESARROLLO DE ASIGNATURAde un negocio inteligente
Expositivo explicación de un tema, pero sin seguir un guión específico, sino modelándose con preguntas de alumno
1.11 Ejemplos prácticos de negocios Inteligentes
Historia de casos
Descripción de problemas específicos reales y su solución histórica
Tomará nota, participará activamente en la creación de los cuadros sinópticos. Reunirse en equipo para ahondar en los temas.
1.12 ¿Cómo saber si la empresa necesita una solución de negocios Inteligentes ?
Ejercicios Solución de ejercicios similares a los explicados
Tomará nota, participará activamente en la creación de los cuadros sinópticos. Reunirse en equipo para ahondar en los temas.
1.13 Negocios Inteligentes como solución tecnológica
Historia de casos
Descripción de problemas específicos reales y su solución histórica
Tomará nota, participará activamente en la creación de los cuadros sinópticos. Reunirse en equipo para ahondar en los temas.
1.14 Negocios Inteligentes como ventaja competitiva
Historia de casos
Descripción de problemas específicos reales y su solución histórica
Tomará nota, participará activamente en la creación de los cuadros sinópticos.
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PLAN DE DESARROLLO DE ASIGNATURAReunirse en equipo para ahondar en los temas.
Periodo de desarrollo y evaluación de la unidad
Observaciones:
TEMA 2 Data Ware House Unidad 2Objetivo Educacional
El estudiante Comprenderá los conceptos de almacén de datos y su proceso de administración y llenado así como de las ventajas y principales aplicaciones.
ACTIVIDADES PROGRAMADAS DESARROLLO DEL SUBTEMA
(FECHA)
OBSERVACIONESSUBTEMAS LUGAR
TECNICADIDACTICA
DOCENTE ALUMNO
2.1 Definiciòn del Datawarehouse (DW) Lab
Ingles Edif. 4
Plática de inducción
Harà una breve introducción al tema
Tomará nota, participará activamente en la creación de los cuadros sinópticos. Reunirse en equipo para ahondar en
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PLAN DE DESARROLLO DE ASIGNATURAlos temas.
2.1.1 Requerimientos DW
Lab Ingles Edif. 4
Plática de inducción
Harà una breve introducción al tema
Tomará nota, participará activamente en la creación de los cuadros sinópticos. Reunirse en equipo para ahondar en los temas.
2.1.2 Arquitectura DW
Lab Ingles Edif. 4
Explicación ó Método Expositivo
Como su nombre lo indica es la explicación de un tema, pero sin seguir un guión específico, sino modelándose con preguntas de alumno
Explicación ó Método Expositivo
2.1.3 Construcción DW
Lab Ingles Edif. 4
Explicación ó Método Expositivo
Como su nombre lo indica es la explicación de un tema, pero sin seguir un guión específico, sino modelándose con preguntas de alumno
Explicación ó Método Expositivo
2.1.4 Utilización de DW
Lab Ingles Edif. 4
Ejercicios Solución de ejercicios similares a los explicados
Tomará nota, participará activamente en la creación de los cuadros sinópticos. Reunirse en equipo para ahondar en los temas.
2.2 Data WareHouse – PreProcesamiento de la información
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Plática de inducción
Harà una breve introducción al tema
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PLAN DE DESARROLLO DE ASIGNATURA2.3 Data WareHouse –Técnicas de Limpieza de Datos
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Ejercicios Solución de ejercicios similares a los explicados
Tomará nota, participará activamente en la creación de los cuadros sinópticos. Reunirse en equipo para ahondar en los temas.
2.4 Data WareHouse –Calidad de Datos Bibliotec
a
Investigación abierta
Pedirá que se investigue el tema en diversas fuentes
Elaborará un reporte de materiales naturales
2.5 OLAP –Procesamiento de Consultas en línea
Laboratorio
Práctica informática
Ejercicios sobre OLAP Ejercicio completo de análisis de datos
Periodo de desarrollo y evaluación de la unidad
Observaciones:
TEMA 3 Minería de Datos Unidad 3
Objetivo Educacional
El estudiante Comprenderá los conceptos de almacén de datos y su proceso de administración y llenado así como de las ventajas y principales aplicaciones.
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PLAN DE DESARROLLO DE ASIGNATURA
ACTIVIDADES PROGRAMADAS DESARROLLO DEL SUBTEMA
(FECHA)
OBSERVACIONESSUBTEMAS LUGAR
TECNICADIDACTICA
DOCENTE ALUMNO
3.1.- Introducir conceptos: minería de datos
Lab Ingles Edif. 4
Plática de inducción
Harà una breve introducción al tema
Tomará nota, participará activamente en la creación de los cuadros sinópticos. Reunirse en equipo para ahondar en los temas.
3.2.- Ventajas y desventajas minería de datos
Lab Ingles Edif. 4
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3.3.- El proceso de descubrimiento de conocimiento en bases de datos Lab
Ingles Edif. 4
Explicación ó Método Expositivo
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Explicación ó Método Expositivo
3.4.- Campos de aplicación kdd
Lab Ingles Edif. 4
Explicación ó Método Expositivo
Como su nombre lo indica es la explicación de un tema, pero sin seguir un guión específico, sino modelándose con preguntas de alumno
Explicación ó Método Expositivo
3.5.- Limpieza y preprocesamiento de los datos
Lab Ingles Edif. 4
Ejercicios Solución de ejercicios similares a los explicados
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PLAN DE DESARROLLO DE ASIGNATURAlos temas.
3.6.- Primitivas de la minería de datos
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Harà una breve introducción al tema
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3.7.- Reglas de la asociación de la mineria de datos
Ejercicios Solución de ejercicios similares a los explicados
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3.8.- Técnicas supervisadas o predictivas
Lab Ingles Edif. 4
Ejercicios Solución de ejercicios similares a los explicados
Tomará nota, participará activamente en la creación de los cuadros sinópticos. Reunirse en equipo para ahondar en los temas.
3.9.- Técnicas no supervisadas o descriptivas Bibliotec
a
Ejercicios Solución de ejercicios similares a los explicados
Tomará nota, participará activamente en la creación de los cuadros sinópticos. Reunirse en equipo para ahondar en los temas.
3.10.- Clasificación y predicción
Laboratorio
Explicación ó Método Expositivo
Como su nombre lo indica es la explicación de un tema, pero sin seguir un guión específico, sino modelándose con preguntas de alumno
Explicación ó Método Expositivo
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PLAN DE DESARROLLO DE ASIGNATURA3.11.- Análisis de la agrupación de datos (clustering
Explicación ó Método Expositivo
Como su nombre lo indica es la explicación de un tema, pero sin seguir un guión específico, sino modelándose con preguntas de alumno
Explicación ó Método Expositivo
3.12.- Interpretación de los patrones encontrados
Ejercicios Solución de ejercicios similares a los explicados
Tomará nota, participará activamente en la creación de los cuadros sinópticos. Reunirse en equipo para ahondar en los temas.
3.13.- Consolidación del conocimiento descubierto
Explicación ó Método Expositivo
Como su nombre lo indica es la explicación de un tema, pero sin seguir un guión específico, sino modelándose con preguntas de alumno
Explicación ó Método Expositivo
Periodo de desarrollo y evaluación de la unidad
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PLAN DE DESARROLLO DE ASIGNATURA
Fuentes de Información:1. Roger S. Pressman, “Ingeniería del Software: Un enfoque práctico”, Segunda edición, Editorial McGraw Hill, 19902. Freeman, P., “Requirements Analysis and Specification”, Proc. Intl. Computer Technology Conf., ASME, San Francisco,
August, 19803. Balzer, R., and N. Goodman, “Principles of Good Software Specification”, Proc, on Specifications of Reliable Software,
IEEE, 1979, pp.58-67.4. Date, C. J. (2001). Introducción a los sistemas de bases de datos. 7ª edición. Prentice Hall.5. Dietrich, S. W., Urban, S. D. (2005). An Advanced Course in Database Systems: Beyond Relational Databases,
Prentice Hall.6. Korth, H., Silberschatz, A. (2002). Fundamentos de bases de datos. 4 ª edición, McGraw Hill.7. de Miguel, P. Martínez, E. Castro, J.M: Cavero, D. Cuadra, A. Iglesias, C. Nieto (2001): Diseño de bases de datos:
Problemas Resueltos. RA-MA.8. - Silberschatz, A, Korth, H y Suidarshan, S.: Fundamentos de Bases de datos. 6ª. MacGrawHill, 9. Minería de Datos, Data Mining, Libro de Minería de Datos, Libro de Data Mining, Pearson, Prentice Hall, Addison
Wesley10.Laudon, Kenneth C.; Laudon, Jane P. (2004) Management Information Systems. Editorial Pearson Prentice Hall, New
Jersey U.S.A. 11.Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques (Second Edition) Ian H. Witten, Eibe Frank
Vo. Bo.
Ing. Armando Hernández Del Castillo
Docente de la asignatura
Lic. Julio Gonzalez EscamillaJefe de la División de Ingeniería en
Sistemas Computacionales
Lic. Lizbeth Martínez IslasSubdirectora de Estudios
Superiores