Bases de Dados e Análise de Informação

Conhecimentos de Base Recomendados

Programação básica.

Métodos de Ensino

Exposição de matéria e perguntas na aula teórica: consiste em aulas organizadas para cada assunto do conteúdo programático, sempre associado a exemplos representativos e sua ligação ao mundo pratico.

Exploração prática em aulas praticas: as aulas praticas são organizadas como um conjunto de fichas preparadas de perguntas que são passos de desafios a responder através da utilização de ferramentas informáticas. O docente deixa os alunos tentarem chegar à solução, apoia e ajuda, e de seguida demonstra como se chega a essa solução.

Projeto e seu acompanhamento.

Resultados de Aprendizagem

Esta unidade curricular é um curso de bases de dados e análise de dados. As bases de dados são um componente essencial dos sistemas informáticos. Para além dos fundamentos (modelo relacional, normalização, SQL, operações relacionais), aprende-se a operacionalizar a análise, conceção e construção de bases de dados. A capacidade de analisar dados, descobrir tendências e visualizá-los permite ainda às organizações inovar e aumentar a produtividade. Para além de conceitos de análise de dados (análise exploratória, estatística, descoberta de conhecimento e visualização), aprende-se a operacionalizar a análise usando uma linguagem de programação e estuda-se como as bases de dados e essa análise estão intimamente relacionadas.

Estágio(s)

Não

Programa

Modelo Entidade-relacionamento (ER).

Desenho de base de dados.

Modelo Relacional (R), normalização e outros modelos.

Tradução ER-R.

Linguagem SQL e algebra relacional.

Análise exploratória de dados usando linguagem de programação.

Descoberta de conhecimento usando linguagem de programação.

Visualização de análises usando linguagem de programação.

Docente(s) responsável(eis)

Pedro Nuno San-Bento Furtado

Métodos de Avaliação

Avaliação
Resolução de problemas: 10.0%
Projecto: 30.0%
Exame: 60.0%

Bibliografia

Main:

Handouts

R. Ramakrishnan, Johannes Gehrke, Database Management Systems, McGraw Hill, 2002.

Database System Concepts, 5th Edition by Avi Silberschatz, Henry F. Korth, and S. Sudarshan McGraw-Hill International Edition, ISBN: 007-124476-X, May 2005.

Data Science and Big Data Analytics: Discovering, Analyzing, Visualizing and Presenting Data. EMC Education Services (Editor). ISBN: 978-1-118-87613-8, January 2015.

Other bibliography:

Mastering Python for Data Science, Samir Madhavan, Packt-Book, 2015.

Hector Garcia-Molina, Jeffrey D. Ullman, Jennifer D. Widom, Database Systems: The Complete Book, Prentice Hall, 2001.