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¿ES IMPORTANTE EL CURSO?
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Interactuamos con bases de datos todo el tiempo, todos los días
• Especialmente con la Web:
– Búsqueda (Google, Bing, Yahoo!, …)
– Tiendas (Amazon, eBay, …)
– Redes sociales (Facebook, Twitter, …)
– Enciclopedias (Wikipedia, IMDb, …)
– Bancos
– Aerolíneas
– U-cursos
…
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cursos.csv notas.csv
auxiliares.csv
profesores.csv
alumnos.csv
Cómo podemos implementar consultas, actualizaciones, seguridad, etc., sobre estos datos
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Estos son problemas generales que se encuentran en muchas aplicaciones
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HAN APRENDIDO SOBRE …
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El Modelo Relacional
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Diagramas E-R:
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El Álgebra Relacional
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El Cálculo Relacional
• Fórmulas atómicas:
• Una fórmula puede ser
– Una fórmula atómica o
– Sean (recursivamente) p y q formulas:
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SQL: Consultas Básicas
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SQL: Agregación
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SQL: Consultas AnidAnidadasadas
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Restricciones de integridad
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Formas Normales
BCNF: Satisface 1NF y …
Para cada:
X es una súper llave
o
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Indexación
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Implementación de Joins
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Acceso Programático
Externas
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Inyección SQL
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Vistas
(1) Extender la consulta de conformidad con la vista
(2) Ejecutar la consulta extendida sobre las tablas bases
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Disparadores
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Garantías de ACID
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Transacciones
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Planificaciones Secuenciables vs. No Secuenciables
“Secuenciable”
Equivalente a ejecutar transacción T1 y después transacción T2 (serial)
“No secuenciable” …
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El espectro de datos
Relacional (SQL, CSV, …)
Grafos (RDF, Prop. Gs, …)
Arboles (XML, JSON, …)
Texto Enriquecido (HTML, Word, …)
Texto Plano No estructurados
Estructurados
Semiestructurados
D
A
T
O
S
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XML
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XPath
¿Nombres de personajes actuados por un actor irlandés?
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Grafos
No hay orden.
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RDF/SPARQL
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Evaluación del curso
• 50% tareas:
– 40% ejercicios/laboratorios
– 10% proyecto
• 50% exámenes:
– 2 controles, 1 examen final
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Proyectos
• Entregar las presentaciones y los informes: – El martes 18, 23:59 (estricto)
• Presentaciones de 4 minutos (estricto); – incluyendo (en breve):
• el tema y la fuente de los datos • estadísticas de los datos • el esquema relacional • los índices y las vistas ocupados • las consultas • la implementación de la aplicación • las medidas de seguridad • una demostración de la aplicación • las lecciones aprendidas
• Todos los integrantes deberían participar
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Examen Final
• Nota de eximición: ≥ 5,5 promedio (controles)
• 1 de julio, 18:00 (Q10, S14)
• 3 horas
• 2 páginas de notas originales escritas a mano
• 4 preguntas (se cuentan las mejores 3)
1. E/R, Álgebra Relacional
2. SQL (consultas, crear tablas, vistas, injección, etc.)
3. Indexación, Formas Normales, Transacciones
4. Datos semi-estructurados (árboles, grafos)
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![Page 35: CC3201 Bases de Datos - Aidan Hoganaidanhogan.com/teaching/cc3201-1-2019/lectures/BdD2019-14.pdf · Examen Final •Nota de eximición: ≥ 5,5 promedio (controles) •1 de julio,](https://reader033.fdocuments.mx/reader033/viewer/2022042912/5f45c90f8326d8505602092f/html5/thumbnails/35.jpg)
En muchos ámbitos de la computación, la gestión de datos es el desafío central
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Mucha demanda de “data scientists”
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“Data Scientist”: Ofertas de Trabajo (2016)
http://visit.crowdflower.com/rs/416-ZBE-142/images/CrowdFlower_DataScienceReport_2016.pdf
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“Data Scientist”: Ofertas de Trabajo (2017)
https://www.forbes.com/sites/karstenstrauss/2017/09/21/becoming-a-data-scientist-the-skills-that-can-make-you-the-most-money/
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“Data Scientist”: Ofertas de Trabajo (2018)
https://www.jobspikr.com/blog/job-data-analysis-reveals-top-skills-required-for-data-science-role/
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Resumen de los cursos de datos
¡La información aquí no es oficial!
Puede ser que haya más cursos Puede ser que los detalles hayan cambiado
No estoy promocionando nada No sé qué se dicta en los cursos
No soy un experto en algunas áreas Preparé la clase en el último minuto
WARNING
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APRENDIZAJE
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Minería de Datos
CC5206 [←CC3001 o FI2002]
Introducción a la Minería de Datos
Bárbara Poblete / Felipe Bravo
Primavera y Otoño
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Aprendizaje Computacional
CC5112 [←CC3201]
Aprendizaje Computacional
Pablo Barceló
Primavera [2015]
CC5113 [←CC3301 y MA3403]
Aprendizaje Automático Bayesiano
Pablo Guerrero
Otoño
CC5114 [←CC3002]
Redes Neuronales y
Programación Genética
Alexandre Bergel
Primavera
CC6204 [←CC3301]
Deep Learning
Juan Manuel Barrios, José M. Saavedra
Otoño
CC5509 [←CC3002 y CC3301]
Reconocimiento de Patrones
Mauricio Cerda
Otoño
MA5204 [←MA3401 o MA3403]
Aprendizaje de Máquinas
Felipe Tobar
Otoño
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ESCALABILIDAD
![Page 45: CC3201 Bases de Datos - Aidan Hoganaidanhogan.com/teaching/cc3201-1-2019/lectures/BdD2019-14.pdf · Examen Final •Nota de eximición: ≥ 5,5 promedio (controles) •1 de julio,](https://reader033.fdocuments.mx/reader033/viewer/2022042912/5f45c90f8326d8505602092f/html5/thumbnails/45.jpg)
Procesamiento Masivo de Datos
CC5212 [←CC3201]
Procesamiento Masivo de Datos
Aidan Hogan
Otoño
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Sistemas Distribuidos
CC5303 [←(CC3201 o CC4303) y CC4302]
Sistemas Distribuidos
Javier Bustos Jiménez
Otoño [2018]
CC5304 [←(CC3201 o CC42A) y (CC4302 o CC41B)]
Arquitectura de Sistemas de Alta Disponibilidad
Cesar Guerrero
Otoño y Primavera
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Estructuras de Datos Comprimidas
CC7320
Estructuras de Datos Comprimidas
Gonzalo Navarro
Otoño
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TEXTO/LENGUAJE NATURAL
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Procesamiento de Lenguaje Natural
CC6205 [←CC3001 o MA3403]
Procesamiento de Lenguaje Natural
Felipe Bravo
Primavera
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LÓGICA
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Métodos Lógicos
¿QUIEREN TODOS UDS. UNA CERVEZA? NO SÉ.
NO SÉ. ¡SÍ!
CC5102 [←CC3101]
Métodos Lógicos en
Ciencias de la Computación
Pablo Barceló
Primavera [2017]
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MULTIMEDIA
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Imágenes, Videos, Audio ...
CC5508 [←CC3001]
Procesamiento y Análisis de
Imágenes
Mauricio Cerda, José M. Saavedra
Otoño [2018]
CC5213 [←CC4102 o CC5206 o EL4106]
Recuperación de Información Multimedia
Juan Manuel Barrios
Otoño y Primavera [2018]
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VISUALIZACIÓN
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Visualización de Información
CC5208 [←CC3201]
Visualización de Información
Benjamín Bustos
Otoño
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SEGURIDAD
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Seguridad de Datos
CC5301 [←CC3001 y CC3102 y MA3403]
Introducción a la Criptografía
Moderna
Alejandro Hevia
Otoño
![Page 58: CC3201 Bases de Datos - Aidan Hoganaidanhogan.com/teaching/cc3201-1-2019/lectures/BdD2019-14.pdf · Examen Final •Nota de eximición: ≥ 5,5 promedio (controles) •1 de julio,](https://reader033.fdocuments.mx/reader033/viewer/2022042912/5f45c90f8326d8505602092f/html5/thumbnails/58.jpg)
LA WEB
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Desarrollo de Aplicaciones Web
CC5002 [←CC10A y CC30A y CC3001]
Desarrollo de Aplicaciones Web
José Urzúa
Otoño
![Page 60: CC3201 Bases de Datos - Aidan Hoganaidanhogan.com/teaching/cc3201-1-2019/lectures/BdD2019-14.pdf · Examen Final •Nota de eximición: ≥ 5,5 promedio (controles) •1 de julio,](https://reader033.fdocuments.mx/reader033/viewer/2022042912/5f45c90f8326d8505602092f/html5/thumbnails/60.jpg)
La Web de Datos
CC7220 [←CC3201]
La Web de Datos
Aidan Hogan
Primavera
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DOMINIOS ESPECÍFICOS
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Análisis de Negocio (Business Analytics)
CC5615 [←CC3201]
Business Analytics
Marcela Calderón, Hugo Mora
Primavera
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Astroinformática
AS4501 [←FI3104,MA3403,FI2003,FI2002]
Astroinformática
Francisco Förster
Juan Carlos Maureira
Patricio Rojo
Primavera
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Preguntas?