Contenido del curso Bases de datos del DCC PUC versión 2021-2

Overview

IIC2413 - Bases de Datos

Tabla de contenidos


Equipo

Profesores

Nombre Sección Email
Andrés Cadiz 1 [email protected]
Raimundo Herrera 2 [email protected]
Matías Toro 3 [email protected]

Cuerpo de ayudantes

Jefes

Nombre Rol Email
Valentina Álvarez Cátedra [email protected]
Andrés Pincheira Proyecto [email protected]

Ayudantes

WIP


Contenidos

Semana Contenido clase Ayudantía
#1 Introducción
#2 Modelo relacional, Álgebra relacional Ayudantía 1 (C1)
#3 SQL Ayudantía 2 (Servidor)
#4 SQL Avanzado
#5 Diagramas ER, Llaves foráneas
#6 Dependencias, Anomalías, Formas normales Ayudantía 3 (PHP)
#7 Storage, Indexing
#8 Evaluación de consultas Ayudantía 4 (C2)
#9 Lógica en la BD
#10 Semana de Receso
#11 Programación Ayudantía (Proyecto)
#12 Transacciones y recuperación de fallas
#13 Data Science y SQL
#14 NoSQL
#15 Privacidad
#16 Data Engineering
#17 No hay clases

Calendario Evaluaciones

Controles

Fecha Evaluación
01/09 Enunciado Control 1
03/09 Entrega Control 1
06/10 Enunciado Control 2
08/10 Entrega Control 2
03/11 Enunciado Control Bonus
05/11 Entrega Control Bonus
24/11 Enunciado Control 3
26/11 Entrega Control 3
13/12 Examen

Proyecto

Fecha Evaluación
01/09 Enunciado Entrega 1
16/09 Entrega 1
22/09 Enunciado Entrega 2
15/10 Entrega 2
3/11 Enunciado Entrega 3
3/12 Entrega 3

Evaluaciones

La nota de controles y exámenes (NCE) corresponde al promedio de los controles y el examen. En otras palabras:

  • NCE = (C1 + C2 + C3 + Ex ) / 4

El control bonus puede reemplazar su peor control, pero no el examen. Y se podrán eximir del examen los alumnos que tengan un promedio entre los 3 controles > 5,5.

La nota del proyecto (NP) corresponde al promedio ponderado de todas las entregas del proyecto. La ponderación es:

Proyecto Porcentaje
Entrega 1 20%
Entrega 2 40%
Entrega 3 40%

Para aprobar el ramo, el alumno debe cumplir que NCE y NP sean >= 3,95. En ese caso, la nota final se calcula como NF = (0,5 NCE + 0,5 NP). En caso contrario, NF = mín{NCE , NP}.


Resumen de notas


Foro

La página de Issues se utilizará como foro para preguntas. Notar que las etiquetas ya se encuentran definidas. Este es el único canal oficial para formular preguntas.

Tanto al publicar como comentar, debes atenerte a las normas del curso. Además, debes utilizar Markdown cuando sea necesario. Por ejemplo, cuando se necesita mostrar código o mensajes de error.

Una vez resuelto el problema, da las gracias y cierra el issue.

Importante: El equipo docente puede tardar más de 24 horas en contestar una issue, aunque normalmente el tiempo de respuesta debería ser menor. Por lo mismo, se recomienda no publicar issues el mismo día de alguna entrega o interrogación.


Política de integridad académica

Los alumnos de la Escuela de Ingeniería de la Pontificia Universidad Católica de Chile deben mantener un comportamiento acorde a la Declaración de Principios de la Universidad. En particular, se espera que mantengan altos estándares de honestidad académica. Cualquier acto deshonesto o fraude académico está prohibido; los alumnos que incurran en este tipo de acciones se exponen a un Procedimiento Sumario. Es responsabilidad de cada alumno conocer y respetar el documento sobre Integridad Académica publicado por la Dirección de Docencia de la Escuela de Ingeniería (disponible en SIDING).

Específicamente, para los cursos del Departamento de Ciencia de la Computación, rige obligatoriamente la siguiente política de integridad académica. Todo trabajo presentado por un alumno para los efectos de la evaluación de un curso debe ser hecho individualmente por el alumno, sin apoyo en material de terceros. Por trabajo se entiende en general las interrogaciones escritas, las tareas de programación u otras, los trabajos de laboratorio, los proyectos, el examen, entre otros.

En particular, si un alumno copia un trabajo, o si a un alumno se le prueba que compró o intentó comprar un trabajo, obtendrá nota final 1.1 en el curso y se solicitará a la Dirección de Docencia de la Escuela de Ingeniería que no le permita retirar el curso de la carga académica semestral.

Por copia se entiende incluir en el trabajo presentado como propio, partes hechas por otra persona. En caso que corresponda a copia a otros alumnos, la sanción anterior se aplicará a todos los involucrados. En todos los casos, se informará a la Dirección de Docencia de la Escuela de Ingeniería para que tome sanciones adicionales si lo estima conveniente.

Obviamente, está permitido usar material disponible públicamente, por ejemplo, libros o contenidos tomados de Internet, siempre y cuando se incluya la referencia correspondiente.

Lo anterior se entiende como complemento al Reglamento del Alumno de la Pontificia Universidad Católica de Chile. Por ello, es posible pedir a la Universidad la aplicación de sanciones adicionales especificadas en dicho reglamento.

The code of paper 'Learning to Aggregate and Personalize 3D Face from In-the-Wild Photo Collection'

Learning to Aggregate and Personalize 3D Face from In-the-Wild Photo Collection Pytorch implemetation of paper 'Learning to Aggregate and Personalize

Tencent YouTu Research 136 Dec 29, 2022
Image De-raining Using a Conditional Generative Adversarial Network

Image De-raining Using a Conditional Generative Adversarial Network [Paper Link] [Project Page] He Zhang, Vishwanath Sindagi, Vishal M. Patel In this

He Zhang 216 Dec 18, 2022
A PyTorch implementation of the architecture of Mask RCNN

EDIT (AS OF 4th NOVEMBER 2019): This implementation has multiple errors and as of the date 4th, November 2019 is insufficient to be utilized as a reso

Sai Himal Allu 975 Dec 30, 2022
[ ICCV 2021 Oral ] Our method can estimate camera poses and neural radiance fields jointly when the cameras are initialized at random poses in complex scenarios (outside-in scenes, even with less texture or intense noise )

GNeRF This repository contains official code for the ICCV 2021 paper: GNeRF: GAN-based Neural Radiance Field without Posed Camera. This implementation

Quan Meng 191 Dec 26, 2022
Tensorflow implementation of "Learning Deconvolution Network for Semantic Segmentation"

Tensorflow implementation of Learning Deconvolution Network for Semantic Segmentation. Install Instructions Works with tensorflow 1.11.0 and uses the

Fabian Bormann 224 Apr 15, 2022
An example showing how to use jax to train resnet50 on multi-node multi-GPU

jax-multi-gpu-resnet50-example This repo shows how to use jax for multi-node multi-GPU training. The example is adapted from the resnet50 example in d

Yangzihao Wang 20 Jul 04, 2022
Python library to receive live stream events like comments and gifts in realtime from TikTok LIVE.

TikTokLive A python library to connect to and read events from TikTok's LIVE service A python library to receive and decode livestream events such as

Isaac Kogan 277 Dec 23, 2022
A curated list of awesome Deep Learning tutorials, projects and communities.

Awesome Deep Learning Table of Contents Books Courses Videos and Lectures Papers Tutorials Researchers Websites Datasets Conferences Frameworks Tools

Christos 20k Jan 05, 2023
Anomaly Transformer: Time Series Anomaly Detection with Association Discrepancy" (ICLR 2022 Spotlight)

About Code release for Anomaly Transformer: Time Series Anomaly Detection with Association Discrepancy (ICLR 2022 Spotlight)

THUML @ Tsinghua University 221 Dec 31, 2022
Active and Sample-Efficient Model Evaluation

Active Testing: Sample-Efficient Model Evaluation Hi, good to see you here! 👋 This is code for "Active Testing: Sample-Efficient Model Evaluation". P

Jannik Kossen 19 Oct 30, 2022
A pytorch implementation of the CVPR2021 paper "VSPW: A Large-scale Dataset for Video Scene Parsing in the Wild"

VSPW: A Large-scale Dataset for Video Scene Parsing in the Wild A pytorch implementation of the CVPR2021 paper "VSPW: A Large-scale Dataset for Video

45 Nov 29, 2022
Physics-informed Neural Operator for Learning Partial Differential Equation

PINO Physics-informed Neural Operator for Learning Partial Differential Equation Abstract: Machine learning methods have recently shown promise in sol

107 Jan 02, 2023
WSDM2022 "A Simple but Effective Bidirectional Extraction Framework for Relational Triple Extraction"

BiRTE WSDM2022 "A Simple but Effective Bidirectional Extraction Framework for Relational Triple Extraction" Requirements The main requirements are: py

9 Dec 27, 2022
Large scale and asynchronous Hyperparameter Optimization at your fingertip.

Syne Tune This package provides state-of-the-art distributed hyperparameter optimizers (HPO) where trials can be evaluated with several backend option

Amazon Web Services - Labs 236 Jan 01, 2023
A general and strong 3D object detection codebase that supports more methods, datasets and tools (debugging, recording and analysis).

ALLINONE-Det ALLINONE-Det is a general and strong 3D object detection codebase built on OpenPCDet, which supports more methods, datasets and tools (de

Michael.CV 5 Nov 03, 2022
This repository contains the scripts for downloading and validating scripts for the documents

HC4: HLTCOE CLIR Common-Crawl Collection This repository contains the scripts for downloading and validating scripts for the documents. Document ids,

JHU Human Language Technology Center of Excellence 6 Jun 07, 2022
Cervix ROI Segmentation Using U-NET

Cervix ROI Segmentation Using U-NET Overview This code illustrate how to segment the ROI in cervical images using U-NET. The ROI here meant to include

Scotty Kwok 35 Sep 14, 2022
Automatic number plate recognition using tech: Yolo, OCR, Scene text detection, scene text recognation, flask, torch

Automatic Number Plate Recognition Automatic Number Plate Recognition (ANPR) is the process of reading the characters on the plate with various optica

Meftun AKARSU 52 Dec 22, 2022
Melanoma Skin Cancer Detection using Convolutional Neural Networks and Transfer Learning🕵🏻‍♂️

This is a Kaggle competition in which we have to identify if the given lesion image is malignant or not for Melanoma which is a type of skin cancer.

Vipul Shinde 1 Jan 27, 2022
ThunderGBM: Fast GBDTs and Random Forests on GPUs

Documentations | Installation | Parameters | Python (scikit-learn) interface What's new? ThunderGBM won 2019 Best Paper Award from IEEE Transactions o

Xtra Computing Group 647 Jan 04, 2023