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title: "Clase 2 - Modelos de datos"
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## Objetivos de Aprendizaje
- Definir Ciencia de Datos, Minería de Datos, Aprendizaje Automático, Inteligencia Artificial y Big Data.
- Definir base de datos.
- Describir al menos tres problemas que tienen los archivos de textos que son resueltos por las bases de datos.
- Definir base de datos relacional.
- Definir Entidad, Relación, Atributo y Dominio.
- Identificar Entidades, Relaciones, Atributos y Dominios.
- Analizar y leer Modelos de Entidad Relación (MER).
- Generar Modelos de Entidad Relación.
## Slides
<iframe src="https://docs.google.com/presentation/d/1hK34H55hKRaG8tn9LJ-AEayV2t9n3FVU1FBiP210Du0/embed?start=false&loop=false&delayms=3000" frameborder="0" width="760" height="569" allowfullscreen="true" mozallowfullscreen="true" webkitallowfullscreen="true">
</iframe>
## Ejercicios
#### 1) Miren el video de esta empresa AgTech que utiliza Ciencia de Datos, discutan en grupo para contestar las siguientes preguntas:
**Duración:** \~8 minutos
**Video:** (2:00 minutos) [Conocé kilimo](https://youtu.be/4lwa-6Li6t8)
**Charlar en grupo para contestar estas preguntas** (8 minutos):
- ¿Cuál es el servicio que brindan?
- ¿Pueden identificar las 3 Vs del BigData en este servicio? mencione como está representada y porqué.
- ¿Les parece que el servicio es exitoso?, ¿Por qué?\
#### 2) Miren el video de esta municipalidad que utiliza Ciencia de Datos, discutan en grupo para contestar las siguientes preguntas:
**Duración:** \~8 minutos
**Video:** (2:30 minutos)[Manos en la Data](https://www.youtube.com/watch?v=_s7YOkX6C2Y)
**Charlar en grupo para contestar estas preguntas** (7:30 minutos)**:**
- ¿Sobre qué servicio trabajaron?
- ¿Qué tecnologías relacionadas con Ciencia de Datos se mencionan en el video?
- ¿Qué datos utilizan?, Identifiquen algunas de las dimensiones que vimos en la teoría.
- ¿Pueden identificar las 3 Vs del BigData en este servicio? mencione como está representada.
#### 3) Miren este videos sobre transacciones ACID en Base de Datos y contesten en grupo las preguntas:
**Duración:** \~15 minutos
**Video 1:** (5:11 minutos) [ACID Transactions: Fundamentos de bases de datos](https://www.youtube.com/watch?v=0tAqp3w_K2o)
**Para trabajar en grupos: definan con sus palabras que significan cada una de las letras de ACID** (5 minutos)
- A:
- C:
- I:
- D:
¿Cómo se relacionan estas cualidades con los problemas mencionados con los sistemas de archivos?
#### 4) A partir del análisis de este conjunto de datos, generen el diagrama de Entidad-Relación:
**Duración:** \~15 minutos
1. Miren el conjunto de datos que le corresponde a su grupo (Revisar: [Listado de bases de datos](#listado-de-base-de-datos)).
2. A partir del análisis de este conjunto de datos, dibujen el Diagrama Entidad-Relación correspondiente.
Pueden realizar este ejercicio de dos maneras:
- Una persona comparte la pantalla y dibuja el diagrama que se discute con el resto del grupo.
- Comparten el link entre todes para que puedan editar el diagrama en conjunto.
**Usen esta herramienta para dibujar el diagrama:** https://excalidraw.com
{fig-alt="Pantalla de Excalidraw. Arriba a la izquierda se marca el ícono para compartir y poder editar en grupo el diagrama (es el quinto y último icono en el menú). También se marca el ícono para exportar el diagrama a una imagen (es el cuarto icono en el menú)"}
Luego coloquen el diagrama en este documento. Pueden exportarlo como imágen e insertarlo en el documento.
3\) Definir el dominio de cada atributo completando la siguiente tabla:
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|-----------------|-------|--------------------------|
| Nombre atributo | Tipo | Rango de valores válidos |
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## Documento compartido de ejercicios
Esta es una [plantilla del documento compartido](https://docs.google.com/document/d/1rTH3FnmbZkwT_-coW5vAXWghGWSttn5KowWSYftVRUc/edit?usp=sharing) en google docs. Se debe generar un archivo por cada grupo. Se recomienda que los grupos tengan entre dos y cuatro personas.
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### Listado de base de datos {#listado-de-base-de-datos}
- **Grupo 1**
[Clima](https://drive.google.com/file/d/12s-769RMbqlYMJLT3jyiQJQQuElLhW81/view?usp=sharing): Datos meteorológicos horarios para las estaciones en aeropuertos: LGA, JFK y EWR.
- **Grupo 2**
[Vehículos](https://drive.google.com/file/d/1BeWbefWcOWQSjO4toHVoaGh0o_lGX1rr/view?usp=sharing): Datos de economía de combustible de la Agencia de Protección Medioambiental (EPA) de EE.UU., 1985-2015. Contiene una selección de variables y no considera vehículos con datos incompletos.
- **Grupo 3**
[Pinguinos](https://drive.google.com/file/d/1KKHJ2XBSWhxAyvupu19U283bYyx8LVCP/view?usp=sharing): Medidas de tamaño de pingüinos adultos en busca de comida cerca de la estación Palmer en la Antártica.
- **Grupo 4**
[Aeropuertos](https://drive.google.com/file/d/1lM0qcLfCqKZBs_4bLOF6D6hfSWEX88is/view?usp=sharing): Información general (nombre, localización, zona horaria) sobre aeropuertos.
- **Grupo 5**
[Bateadores](https://drive.google.com/file/d/1eHLF-SbEe-GsKZ1eWDACzjtE4WmXsG1a/view?usp=sharing): Estadísticas de bateadores de beisbol.
- **Grupo 6**
[Aviones](https://drive.google.com/file/d/1YEOfQARhCyS7LkkaXSrREDqyfHkXyG6B/view?usp=sharing): Datos de los aviones y sus códigos de cola en el registro de aviación de la FAA. American Airways (AA) y Envoy Air (MQ) reportan número de flota en lugar de número de cola, por lo que no es posible trazarlos.
- **Grupo 7**
[Personas](https://drive.google.com/file/d/1NZjpquj96Ay7gh9FSd6ML8cUJh3lU_mq/view?usp=sharing): Nombres de jugadores de beisbol, fecha de nacimiento e información bibliográfica.
- **Grupo 8**
[Encuesta](https://drive.google.com/file/d/1HUMHZX_WOOiP2k8QBgF9DA1m1o_jN--0/view?usp=sharing): Muestra de variables categóricas de la Encuesta Social General de EE.UU.
- **Grupo 9**
[Millas](https://drive.google.com/file/d/13QMhiIwWHSwJRGRF_OVC6BPEFqiEXAkH/view?usp=sharing): Este conjunto de datos contiene un subconjunto de los datos de economía de combustible que la Agencia de Protección Medioambiental (EPA) pone a disposición en http://fueleconomy.gov. Contiene solo modelos que tuvieron una nueva versión cada año entre 1999 y 2008, lo que fue utilizado como un proxy de la popularidad del modelo.
- **Grupo 10**
[Gapminder](https://drive.google.com/file/d/1TGP8NNYz6-tuaIhvv_QTYJ6eSEJyE2fr/view?usp=sharing): Extracto de datos de Gapminder sobre expectativa de vida, PIB per cápita y población, según país.
::: callout-tip
## Conjunto de datos
Este listado de conjunto de datos están disponibles con licencia de uso abierta en paquetes de R que luego se pueden utilizar en las clases de R.
Se puede generar un listado de conjuntos de datos con temas más cercanos a tus estudiantes y con variables y entidades en su idioma nativo.
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## Lecturas sugeridas
* Modulos 1 y 2 del libro [Bases de datos](https://www.uoc.edu/pdf/masters/oficiales/img/913.pdf). Rafael Camps Paré, Luis Alberto Casillas Santillán, Dolors Costal Costa, Marc Gibert Ginestà, Carme Martín Escofet, Oscar Pérez Mora. ISBN: 84-9788-269-5.