Currículo

Gestão de Dados e Bases de Dados GDBD

Contextos

Groupo: Gestão de Sistemas de Informação > 2º Ciclo > Parte Escolar > Unidades Curriculares Obrigatórias

Groupo: Gestão de Sistemas de Informação > 2º Ciclo > Parte Escolar > Unidades Curriculares Obrigatórias

Groupo: Gestão de Sistemas de Informação > 2º Ciclo > Parte Escolar > Unidades Curriculares Obrigatórias

ECTS

6.0 (para cálculo da média)

Objectivos

- Entender e discutir as razões porque os Dados, a Informação e o Conhecimento devem ser considerados Ativos Estratégicos das Organizações; - Entender e discutir os conceitos fundamentais; - Entender o Modelo Relacional de Dados; - Ser capaz de fazer um modelo conceptual de dados e de o transpor para o Modelo Relacional; - Ser capaz usar a linguagem SQL (Structured Query Language) para definir, manipular e pesquisar dados num Sistema de Gestão de Bases de Dados Relacionais; - Entender o conceito de Data Warehousing e aprender a modelar bases de dados de suporte a Data Warehouses (Dimensional Modeling). - Entender os conceitos de Big Data, NoSQL Databases, Data Lake, Data Quality Management, Metadata Management, e Master Data Management.

Programa

1. Conceitos Fundamentais de Gestão de Dados e de Bases de Dados: - Sistema de Informação; - Dado, Informação e Conhecimento; - Metadata; - Componentes do Ambiente "Base de Dados", nomeadamente Gestor de Bases de Dados, Administração de Dados e de Bases de Dados; - Independência entre Dados e Programas (data independence); - Tipificação das Bases de Dados; - Modelo de Dados Organizacional. 2. O Modelo Relacional de Dados: - Estrutura; - Manipulação; - Integridade; 3. Modelização de dados: - Modelo Conceptual de dados: Diagramas de Classes; - Transposição para o Modelo Relacional, Modelo Lógico de Dados; 4. A Linguagem SQL (apresentação e prática): - Data Definition Language (DDL); - Data Manipulation Language (DML). 5. Data Warehousing: - Conceitos; - Dimensional Modeling. 6. Os conceitos de Big Data, NoSQL Databases, Data Lake, Data Quality Management, Metadata Management, Master Data Management serão explorados pelos alunos no âmbito do trabalho prático.

Método de Avaliação

O ensino constará de curtas exposições teóricas, seguidas de resolução de pequenos casos. Os alunos serão estimulados a pesquisar novos conceitos no âmbito do trabalho prático. Avaliação: Existirá uma componente de Avaliação ao Longo do Semestre composta por um mini-teste e trabalhos práticos e uma componente de exame final. Os pormenores da avaliação e respetivos pesos são publicados nos slides da Unidade Curricular.

Carga Horária

Carga Horária de Contacto -

Trabalho Autónomo - 134.0

Carga Total -

Bibliografia

Principal

  • Modern Database Management: Hoffer, J. A., Ramesh,V. R. & Topi, H. 2019 Hoffer, J. A., Ramesh,V. R. & Topi, H. (2019). Modern Database Management (13 edition). Pearson

Secundária

Disciplinas de Execução

2021/2022 - 1 Semestre

2022/2023 - 1 Semestre

2010/2011 - 1 Semestre

2011/2012 - 1 Semestre

2012/2013 - 1 Semestre

2013/2014 - 1 Semestre

2014/2015 - 2 Semestre

2015/2016 - 2 Semestre

2016/2017 - 1 Semestre

2017/2018 - 1 Semestre

2018/2019 - 1 Semestre

2019/2020 - 1 Semestre

2020/2021 - 1 Semestre

2023/2024 - 1 Semestre