Sistemas de Información para el Análisis de Grandes Volúmenes de Datos
Diagrama de temas
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Fecha de comienzo:
21 de marzo
Horario y salones:
- martes de 17:30 a 19:30, salón B22
- jueves de 16 a 18, salón 311
Fecha de PRUEBA FINAL:
- martes 25 de julio, salón B22 de 17:30 a 19:30 horas
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En este documento se encuentra la lista de titulares y suplentes para el cupo. El período de aceptación del cupo será entre el 7 y el 16 de marzo, a través de una encuesta que agregaremos aquí.
Tengan en cuenta que normalmente se generan bastantes lugares correspondientes a titulares que no aceptan, por lo tanto los que quedaron como suplentes tienen una alta probabilidad de obtener un lugar si aceptan el cupo.
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Diseño conceptual - Modelo Multidimensional
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FECHAS DE ENTREGAS:
Diseño Conceptual: 21 de abril - 16 hs.
Diseño Lógico: 11 de mayo - 23:59 hs.
Diseño Lógico parte 2: 23 de mayo - 16 hs.
Presentación cubos cargados (opcional): 13 de junio
Entrega final: 4 de julio - 23:59 hs.
Defensas: 11 de julio y 13 de julio - horarios habituales y salón B22 para ambos días
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Este documento puede servirles como ayuda para utilizar el lenguaje MDX, si les fuera necesario. Es un material que fue hecho para el uso de herramientas de Microsoft, pero salteando las partes relativas a eso, les puede servir como guía para MDX.
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Se debe elegir uno de los dos artículos publicados a continuación. Sobre el artículo elegido, deberán realizar la tarea de análisis propuesta. El trabajo es en grupos (los mismos grupos de laboratorio).
La fecha de entrega de la tarea es el día jueves 8 de junio.
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M. Armbrust, A. Ghodsi, R. Xin, y M. Zaharia, «Lakehouse: a new generation of open platforms that unify data warehousing and advanced analytics», en Proceedings of CIDR, 2021.
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R. Hai, C. Quix, y M. Jarke, «Data lake concept and systems: a survey». arXiv, 2021. doi: 10.48550/ARXIV.2106.09592.
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Este es un curso optativo de las carreras Ingeniería en Computación y Licenciatura en Computación, y un curso de posgrado de Pedeciba Informática.
ATENCION: Esta unidad curricular no acumula con la de nombre "Diseño y Construcción de Data Warehouse", ya que la primera es una actualización de la segunda, habiendo una intersección grande en sus contenidos. Es decir, no se puede sumar los créditos de ambos cursos.
Objetivos de la Asignatura
- Brindar al estudiante conocimientos teóricos básicos sobre los sistemas de análisis multidimensional de datos, su diseño y su construcción, teniendo en cuenta las nuevas arquitecturas, los nuevos modelos y tecnologías para manejo de grandes volúmenes de datos.
- Lograr que el estudiante adquiera cierta práctica en el desarrollo de estos sistemas, que le sea útil como experiencia para su actividad profesional.
- Introducirlo en el mundo de la investigación, a través del estudio de los avances en el área.
Metodología de Enseñanza
El curso se desarrollará en base a: clases teóricas de exposición de los distintos temas, trabajos en grupo de profundización en algunos temas, y desarrollo de un proyecto de aplicación de los conocimientos que se van adquiriendo.
Las clases serán presenciales y se recomienda fuertemente la asistencia, ya que la interacción y discusión en clase enriquece mucho el aprendizaje. En algunos temas se utilizarán clases grabadas de años anteriores y las clases presenciales correspondientes serán para consultas, discusión y ejercicios prácticos. Esto lo iremos indicando en el transcurso del semestre.
La evaluación se realizará en base a:
- los trabajos y proyecto realizados en grupo
- una prueba individual
Cupo para estudiantes de grado:
Máximo de 30 estudiantes. La modalidad del curso limita el volumen de estudiantes que pueden cursar la asignatura.
El cupo se resuelve por sorteo.Esta asignatura no adhiere a resolución del consejo sobre condición de libre.
Docentes
Adriana Marotta (amarotta@fing.edu.uy)
Horarios
Fecha de comienzo: 21 de marzo
Horario: martes de 17:30 a 19:30 y jueves de 16 a 18 hs.
Bibliografía- “The Data Warehouse Toolkit”, 3rd. Edition, R. Kimball, M.Ross. Wiley, 2013. ISBN: 978-1118530801.
- “Advanced Data Warehouse Design”, Elzbieta Malinowski, Esteban Zimanyi. Springer, 2008. ISBN: 978-3-540-74404-7. https://link-springer-com.proxy.timbo.org.uy:88/content/pdf/10.1007%2F978-3-540-74405-4.pdf
- “Data Warehouse Systems Design and Implementation”. Alejandro Vaisman, Esteban Zimányi. Springer Series: Data-Centric Systems and Applications 2022, XXVI, 696 p. ISBN 978-3-662-65166-7 https://link-springer-com.proxy.timbo.org.uy/book/10.1007/978-3-662-65167-4
- “Data Warehouse Design. Modern Principles and Methodologies”. M. Golfarelli, S. Rizzi. McGraw Hill, 2009.
- "Next Generation Databases : NoSQLand Big Data." G. Harrison, Apress, 2015. https://link-springer-com.proxy.timbo.org.uy/content/pdf/10.1007%2F978-1-4842-1329-2.pdf