Primavera 2025 (UNAM: 2025-2)
Repositorios Digitales
Este curso ofrece una inmersión completa en el mundo de la Ciencia de Datos, Sistemas de Información, y Repositorios Digitales. Está diseñado para proporcionar a los estudiantes un entendimiento profundo de los conceptos teóricos y habilidades prácticas necesarias para navegar y liderar en el campo de la tecnología de la información.
Primavera 2025 (UNAM: 2025-2)
- Horario
- Martes y Jueves, 7:00–9:00 AM
- Ubicación
- Salón B103
Personal Docente
Programa (PDF)
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Temario (PDF)Temario
Introducción a la Ciencia de Datos y Sistemas de Información
- Visión general de la Ciencia de Datos y los Sistemas de Información
- Principales Herramientas y Tecnologías
Repositorios Digitales
- Fundamentos de Repositorios Digitales
- Gestión de Contenidos y Metadatos
- Interoperabilidad y Estándares de Metadatos
- Web Semántica y Grafos de Conocimiento
- Casos de Estudio
Organización de la Información
- Taxonomías y Jerarquías para la Organización de Datos
- Ontologías
- Estándares de Metadatos
- Folksonomías y Etiquetado
- Procesos de Catalogación de Datos
- Estándares Internacionales de Metadatos
Arquitectura de Sistemas de Información
- Fundamentos de la Arquitectura de Sistemas
- Componentes de Hardware y Software de un Sistema de Información
- Diseño y Modelado de Sistemas
- Bases de Datos y Almacenamiento de Datos
- Tendencias Actuales y Futuras en Arquitectura de Sistemas
- Integración de Sistemas y Migración de Datos
Computación en Repositorios Digitales
- Introducción a la Computación en Repositorios Digitales
- Procesamiento y Análisis de Datos en Repositorios
- Métodos Computacionales para Datos a Gran Escala
- Computación Distribuida en Ciencia de Datos
- Herramientas y Marcos para la Computación en Repositorios
- Visualización de Datos y Reportes
Aspectos Legales y Éticos
- Protección de la Propiedad Intelectual en Ciencia de Datos
- Privacidad y Seguridad de Datos
- Consideraciones Éticas en el Manejo de Datos
Gestión y Estrategias de Financiamiento
- Fundamentos de financiamiento en tecnología de la información
- Modelos de costos para sistemas de información y repositorios digitales
- Crowdfunding, financiamiento colectivo, y colaboraciones
- Modelos de negocio y generación de ingresos para repositorios digitales
Evaluación
- 20%
Tareas
Ejercicios cortos y estudios de caso relacionados con los temas del curso.
- 20%
Presentaciones de los Alumnos
Presentaciones sobre temas específicos del curso.
- 15%
Exámenes rápidos
Evaluaciones intermedias del curso.
- 25%
Examen Final
Evaluación escrita al final del curso cubriendo todos los temas.
- 20%
Proyecto Práctico
Proyectos que involucran la aplicación práctica de los conocimientos.
Lecturas
- Downey, A. (2018). Elements of Data Science. O'Reilly Media, Inc.
- Glushko, Robert J. (2013). The Discipline of Organizing (4th Professional ed.).
- Dietrich, David, Barry Heller, and Beibei Yang. (2015). Data Science & Big Data Analytics: Discovering, Analyzing, Visualizing and Presenting Data. Wiley.
- Schneier, B. (2015). Data and Goliath: The Hidden Battles to Collect Your Data and Control Your World. WW Norton & Company.
- Davis, K. (2012). Ethics of Big Data: Balancing Risk and Innovation. O'Reilly Media, Inc.
- Jones, R. E., Andrew, T., & MacColl, J. (2006). The Institutional Repository. Elsevier.