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.

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

50% de las horas presenciales

50% de las horas presenciales

Actividades no presenciales:

Actividades no presenciales:
Tutorías individuales y en grupo para ofrecer el apoyo y asesoramiento que permitan al estudiante abordar las tareas encomendadas en las actividades formativas.
Estudio autónomo para una buena comprensión de los conocimientos.
Realización de ejercicios en los que se resolverán problemas propuestos, trabajando en la aplicación de los conocimientos adquiridos.
Trabajo con el ordenador que permitirá ejercitar los conocimientos básicos de programación y el manejo de software estadístico programable.

2,4

3,6

5

Conocimientos de programación y estructuras de datos.

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 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, la realización de la práctica y presentarse a los dos exámenes parciales. La nota en el último examen parcial 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.

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