Atendiendo al artículo 11 del Reglamento UCA/CG03/2024, de 22 de abril, por el que se modifica el Reglamento por el que se regula el Régimen de Evaluación de los Alumnos de la Universidad de Cádiz, sobre Medidas para la evaluación de estudiantes con necesidades específicas, se informa de lo siguiente:
El estudiantado con necesidades específicas en el ámbito académico, discapacidad, dependencia y otras necesidades de apoyo, en caso de requerir ajustes en la evaluación de las asignaturas en las que estuviese matriculado, deberá solicitarlo a la Unidad de Atención a la Diversidad, a través del siguiente CAU: https://cau-diversidad.uca.es/cau/servicio.do?id=DI008
Las solicitudes de adaptación deberán presentarse preferentemente antes del inicio del periodo lectivo del semestre correspondiente o, en su caso, durante las dos primeras semanas de clases de cada semestre. Las solicitudes fuera de ese plazo solo serán atendidas en el caso de necesidades sobrevenidas.
Podrán consultar toda la información sobre el procedimiento y documentación a presentar en el siguiente enlace: https://diversidad.uca.es/adaptaciones-academicas/
Los contenidos de la materia serán explicados por el profesor. Se potenciarán principalmente las metodologías activas, buscando en todo momento la implicación por parte del alumno en el proceso de aprendizaje. Se hará uso de recursos audiovisuales en el desarrollo de las clases, así como se expondrán ejemplos y se resolverán ejercicios de índole teórico-práctica. Además, se realizarán exposiciones por parte del alumnado de contenidos propuestos por el profesor.Se dispondrá del campus virtual de la Universidad de Cádiz como soporte tecnológico donde el alumno dispondrá de los guiones de teoría y prácticas, así como los enunciados de los problemas y tareas a realizar.
El alumno deberá trabajar en el desarrollo de un proyecto haciendo uso de la plataforma Pentaho BI Suite.
Proyecto de prácticas
Correción en los entregables, correcto funcionamiento de la práctica y adecuada defensa del proyecto realizado.
Exámenes de teoría
Corrección en los examenes sobre los contenidos teóricos de la asignatura
Trabajo de investigación
Corrección en la presentación y exposición oral del trabajo
Examen de prácticas
Corrección en el examen sobre los contenidos prácticos de la asignatura
TEORÍA
Tema 1. Introducción a la Inteligencia de NegocioIntroducciónDatos, Información, ConocimientoNiveles de información empresarialDefinición de Inteligencia de NegocioComponentes de una solución BI
Tema 2. Fundamentos del Gobierno y la Gestión de DatosSistemas de Información en la EmpresaEl valor de los datosGobierno de DatosGestión de DatosReflexiones finales
Tema 3. Desarrollo de Procesos de Integración de DatosIntroducciónExtracción de DatosTransformación de DatosCarga de Datos
Tema 4. Modelado dimensionalFundamentos del Modelado DimensionalHechosDimensionesAlternativas de modelado
Tema 5. Servidores de almacenes de datosConcepto y características de Data WarehouseData martsArquitecturas de Data WarehouseEstrategias de construcción
Tema 6. Análisis multidimensionalOLAP. ConceptoCubo OLAP y OperacionesArquitecturas OLAPAPIs y lenguajes de consulta
Tema 7. Informes y cuadros de mandoHerramientas de BIUsuarios de BICuadros de mandoDiseño de cuadros de mando
Tema 8. Data MiningIntroducción (Data Mining, etapas y conceptos generales)Data mining (Clasificación, técnicas básicas y ciclo)Ejercicio (Ejercicio práctico)Conclusiones (Resumen y referencias)
PRÁCTICAS
P1. Introducción a PentahoIntroducción (Business Intelligence y sus ventajas)Pentaho Business Intelligence (Características y componentes)Pentaho BI Server (Instalación y uso práctico)Conclusiones (Resumen y referencias)
P2. Integración de datos con PentahoIntroducciónPentaho Data IntegrationConclusiones
P3. Creación de Informes con PentahoIntroducciónReporting
P4. Análisis multidimensional con PentahoIntroducciónEsquemas OLAPAnálisis OLAPConclusiones
P5. Cuadros de mando con PentahoConcepto y uso de cuadros de mandoLinceBI Chart ComponentsDiseño y distribución en pantalla (STPanels)Orígenes de datos
P6. Data Mining en PentahoIntroducción (Data Mining y sus ventajas)Pentaho Machine Intelligence (Características y componentes)Demo (Instalación y uso práctico)Conclusiones (Resumen y referencias)
