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.

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.