Conhecimentos de Base Recomendados
NA
Métodos de Ensino
Nesta unidade curricular são utilizadas as seguintes metodologias de ensino:
1 – Método expositivo: método explicativo onde fundamentos teóricos e conceito são apresentados pelo professor e discutidos com a turma, seguido de exemplos demonstrativos;
2 – Método experimental: método activo onde o aluno desenvolve o conhecimento através da resolução problemas e o desenvolvimento de projectos laboratoriais individuais ou em dinâmica de grupo.
Resultados de Aprendizagem
Espera-se que no final da unidade curricular o aluno esteja habilitado a:
1. Compreender os aspectos físicos de bases de dados e adquirir competências para a sua administração;
2. Compreender e aplicar as técnicas de exploração e análise de dados;
3. Projectar e desenvolver abordagens para transformação e análise de dados;
4. Programação num servidor de bases de dados usando a linguagem PL/SQL.
Programa
1. Aspectos Físicos de Bases de Dados (Estrutura de umSGBD; Parâmetros físicos; Indexação; Clusters; Hashing; Particionamento de tabelas e índices; Métodos e chaves de particionamento; Gestão de partições de tabelas e Sub-Particionamento);
2. Introdução à Análise de Dados (OLAP, ROLAP E MOLAP; Data Warehousing; Bases de Dados Multidimensionais; Processo ETL; Preparação de dados; Conceitos de Data Mining);
3. Programação no Servidor de Bases de Dados (Tipos de dados, Estruturas, Excepções, Cursores, Triggers, Procedimentos, Funções e Packages).
Docente(s) responsável(eis)
Métodos de Avaliação
- - um projecto (individual ou em grupo) com apresentação - 35.0%
- - dois trabalhos práticos individuais - 65.0%
- - uma prova escrita individual - 50.0%
- - um projecto individual com apresentação - 50.0%
Estágio(s)
NAO
Bibliografia
“Database Systems: The Complete Book”; Hector Garcia-Molina; Prentice Hall; ISBN: 933251867X; 2014
“Oracle Database 12c PL/SQL Programming”, Michael McLaughlin ; McGraw-Hill Osborne Media; ISBN: 9780071812436; 2014
“The Data Warehouse Toolkit: The Complete Guide to Dimensional Modeling”; Ralph Kimball, Margy Ross; J. Wiley & Sons; ISBN 1118530802; 2013
“Data Warehousing – Conceitos e Modelos”; Carlos Caldeira; Edições Silabo; ISBN 9789726186960; 2012
“Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques”, 4.ª Edição; Ian H. Witten, Eibe Frank; Morgan Kaufman; ISBN 0128042915; 2016
“Extracção de conhecimento de Dados”, 3.ª Edição; João Gama et al; Edições Sílabo; ISBN 9789726189145; 2017
Manuais do Oracle disponíveis em https://docs.oracle.com.