¡Bienvenidos a la asignatura de **Bases de Datos**! Este curso es el eje central para su formación en Ingeniería Informática y Ciencia de Datos, diseñado para que adquieran las competencias necesarias en el análisis, diseño e implementación de sistemas relacionales siguiendo las mejores prácticas de la industria. A continuación, encontrarán la información clave para navegar con éxito este semestre. ## 🎯 Objetivos y Competencias El propósito fundamental es que desarrollen la capacidad de producir soluciones de ingeniería que satisfagan necesidades específicas, considerando factores globales, sociales y económicos. Al finalizar el curso, ustedes podrán: - Diseñar e implementar bases de datos relacionales basadas en la operación real de una organización. - Aplicar procesos de **normalización** y asegurar la **integridad referencial**. - Gestionar transacciones, concurrencia y recuperación de datos. - Usar SQL (MySQL/MariaDB), conectividad y programación de objetos en la base de datos. - Fortalecer el **autoaprendizaje** y el trabajo en equipo técnico. ## 🛠️ Metodología: Aprendizaje Basado en Proyectos (ABP) Esta asignatura se articula a través de un **Proyecto Integrador** que realizarán en grupos de 3 o 4 personas. No se trata solo de un ejercicio académico, sino de la resolución de una problemática real mediante el desarrollo de un **prototipo funcional**. ### Cronograma de Entregables Principales: | **Semana** | **Tipo** | **Entregable** | | ---------- | -------- | ------------------------------------------------------------ | | **2** | Informe | Inicio del proyecto: Problema, alcance y reglas de negocio. | | **4** | Informe | Diseño de la BBDD: Modelo conceptual y documentación PDF. | | **8** | Video | Implementación SQL: Estructura, carga de datos y consultas. | | **10** | Video | Conexión a la BBDD desde diversos lenguajes de programación. | | **14** | Video | Programación: Creación e implementación de funciones. | | **16** | Informe | Concurrencia y recuperación aplicadas al proyecto. | | **17** | Informe | Informe final consolidado del proyecto. | | **18** | Pres. | Elevator Pitch y coevaluación final. | ## 📚 Ecosistema de Recursos de Aprendizaje Contamos con diversos formatos adaptados a sus estilos de aprendizaje. Sin embargo, **la revisión de estos recursos NO reemplaza la lectura detallada del libro guía**. - **Libro Guía:** _Database System Concepts_ (Silberschatz et al. 2021). Es su fuente primaria de verdad. Adicional a este se prpone _SQL for Data Analysis_ (Tanimura, C. 2021). - **Contenido Multimedia:** Podcast (15-18 min) y Vídeos explicativos (8-12 min) sobre los temas semanales. - **Material Visual:** Presentaciones en PDF e Infografías de alto nivel para síntesis de conceptos. - **Guías de Estudio:** Documentos con actividades académicas dirigidas. - **Herramientas de IA:** Disponemos de un cuaderno de **NotebookLM (Google)** cargado con el libro guía para resolver dudas conceptuales y de programación. > [!IMPORTANT] **Nota sobre el uso de IA:** Los recursos multimedia y de apoyo han sido generados por IA con técnicas de reducción de alucinaciones. Mantengan un espíritu crítico y contrasten siempre la información con la bibliografía oficial. > ## 📑 Unidades de Contenido El curso progresará desde los conceptos generales hasta la administración avanzada: 1. Introducción y Evolución de BBDD. 2. Diseño Relacional (Modelo E-R y Normalización). 3. Lenguaje SQL (Básico y Avanzado). 4. Conectividad y Programación (Stored Procedures, Triggers). 5. Transacciones, Concurrencia y Arquitecturas Distribuidas. ## 🤖 Uso de Herramientas de Inteligencia Artificial En la asignatura se contemplan cuatro niveles de uso de herramientas de Inteligencia Artificial (IA). En todos los casos, se promueve un uso crítico, ético y responsable, así como su integración tecnopedagógica dentro del proceso de formación. El propósito no es sustituir el razonamiento del estudiante, sino fortalecer sus competencias analíticas, técnicas y profesionales mediante una apropiación consciente de estas tecnologías. ### Niveles de uso 1. **Sin uso:** La actividad de formación no contempla el uso de herramientas de Inteligencia Artificial. El estudiante deberá desarrollar el trabajo exclusivamente con base en los contenidos del curso, sus conocimientos y las fuentes académicas permitidas. 2. **Uso guiado:** La actividad ha sido diseñada para que el estudiante utilice herramientas de Inteligencia Artificial previamente definidas por el docente, siguiendo instrucciones específicas. El objetivo es consolidar aprendizajes y competencias mediante una interacción estructurada y orientada. 3. **Uso proactivo:** La actividad permite que el estudiante utilice de manera autónoma las herramientas de Inteligencia Artificial seleccionadas por el docente, con el fin de profundizar y consolidar sus aprendizajes a través de una exploración crítica y reflexiva. 4. **Uso libre:** La actividad permite que el estudiante proponga y utilice cualquier herramienta de Inteligencia Artificial que considere pertinente para fortalecer su aprendizaje. En este nivel, el estudiante deberá demostrar criterio en la selección de la herramienta, identificar buenas y malas prácticas en su uso y reflexionar críticamente sobre los resultados obtenidos. La especificación del nivel aplicable se indicará en cada actividad de manera explícita. ### Evidencias del uso Para todos los niveles en los que se permita o requiera el uso de herramientas de Inteligencia Artificial, el estudiante deberá presentar evidencias claras del cumplimiento de las indicaciones dadas por el docente, en el formato requerido y siguiendo estrictamente las instrucciones establecidas. Estas evidencias podrán incluir, según la actividad: - Registro de interacciones (prompts utilizados). - Análisis crítico de las respuestas generadas. - Justificación de ajustes realizados. - Reflexión sobre limitaciones detectadas. - Otras evidencias. La ausencia de las evidencias solicitadas se considerará una falta académica y podrá implicar una penalización conforme a lo establecido en la planificación de la actividad correspondiente. ### Veracidad y ética académica El o los estudiantes serán plenamente responsables de la veracidad, coherencia y calidad de la información presentada en sus productos o entregas, independientemente del uso de herramientas de Inteligencia Artificial. El uso no declarado de estas herramientas en actividades donde no esté permitido, o el incumplimiento de las condiciones establecidas por el docente, podrá ser considerado falta académica y conllevar las sanciones previstas según la normativa institucional y la planificación de la asignatura. El uso de Inteligencia Artificial no sustituye la comprensión conceptual, el análisis crítico, ni la responsabilidad académica o profesional del estudiante.