- Damires Souza
- Diego Pessoa
Conhecer os conceitos e demandas relacionados ao gerenciamento de dados em diversos cenários e aplicações; identificar desafios para pesquisa e inovação em gerenciamento de dados por meio da discussão de problemas em aberto e possibilidades de soluções para problemas práticos advindos da indústria e da academia em cenários atuais. Aprofundar e aplicar um ou mais tópicos pertencentes ao processo de desenvolvimento de aplicação data-driven.
| Tópico | Carga Horária |
|---|---|
| Introdução ao Gerenciamento de Dados em cenários data-driven | 4 |
| Dados estruturados, semiestruturados e não estruturados | 2 |
| Dados na Web e em outras fontes | 2 |
| Coleta, extração, gerenciamento e análise de dados | 8 |
| Representação e persistência de dados – aspectos no gerenciamento de dados em BDs tradicionais e em BDs NoSQL | 4 |
| Manipulação de dados com BD NoSQL orientado a documentos | 8 |
| Aspectos de distribuição de dados em BD NoSQL orientado a documentos | 4 |
| Aplicações potenciais e desafios de pesquisa em cenários data-driven | 10 |
| Projeto e implementação de aplicação data-driven conforme tópico(s) pertencente(s) ao pipeline de dados estudado | 18 |
- Atividades ao longo da disciplina (pesquisas, exercícios, apresentações)
- Projeto e implementação de aplicação data-driven, com demonstração do dataset construído, do produto obtido, de seu registro de software e apresentação oral do trabalho. Todas as atividades terão submarcos e deadlines definidos a serem cumpridos.
- ELMASRI, R.; NAVATHE S. B. Sistemas de Banco de Dados. 6 ed. São Paulo: Pearson Education, 2011.
- ÖZSU, M. TAMER, AND PATRICK VALDURIEZ. Principles of distributed database systems. Springer Science & Business Media, 2011.
- ABITEBOUL, S.; BUNEMAN, P. e SUCIU, D. Gerenciando Dados na Web. Rio de Janeiro: Campus, 2000.
- SILBERSCHATZ, A; KORTH, H.; SUDARSHAN, S. Sistema de Banco de Dados. 6. ed. Rio de Janeiro: Campus, 2012.
- DOAN, A.; HALEVY, A. e IVES, Z. Principles of Data Integration.1. ed. [S.l.]: Morgan Kaufmann, 2012.
- MAYER-SCHÖNBERGER, V.; CUKIER, K. Big Data: A revolution that will transform how we live, work, and think. New York (USA): HoughtonMifflinHarcourt , 2013.
- Padrões e recomendações do W3C. Disponível em https://www.w3.org/TR/dwbp/. Último acesso em: 22 de fevereiro de 2023.
- SULLIVAN, D. NoSQL for MereMortals. 1. ed. [S.l.]:Addison-Wesley, 2015.
- BOAGLIO, F. MongoDB - Construa novas aplicações com novas tecnologias. São Paulo: Casa do Código, 2015.
- HAN, J.; KAMBER, M.; PEI, J. Data Mining Concepts and Techniques. 3. ed. Walthan (USA): Morgan Kaufmann, 2012.
- KIMBALL, R.; ROSS, M. The Data Warehouse Toolkit: The Complete Guide to Dimensional Modeling. ed. [S.l.]: Wiley, 2002.
- DONG, X. L.; SRIVASTAVA, D. Big Data Integration. [S.l.]: Morgan & Claypool. 2015.
- AMARAL, F. Introdução à Ciência de Dados. Mineração de Dados e Big Data. Ed. Alta Books, 2016.
- BORGMAN, C. Big data, Little Data, No Data. MIT Press, 2015.
- KNAFLIC, Cole N. Storytelling com Dados. Um Guia Sobre Visualização de Dados Para Profissionais de Negócios. Alta Books, 2017.
- FOWLER, MARTIN; SADALAGE, P. NoSQL Essencial: um Guia Conciso Para o Mundo Emergente da Persistência Poliglota. Novatec Editora; 1ª edição, junho 2013.
- BRADSHAW, S; BRAZIL E, CHODOROW K. Mongodb. The Definitive Guide: Powerful and Scalable Data Storage. 3 ed. Sebastopol CA: O'Reilly; 2019.
- Documentação do MongoDB. Disponível em https://docs.mongodb.com/. Último acesso em 23/02/2023.