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BANCO DE DADOS: 1 Conceitos e fundamentos. 1.1 Sistema
Gerenciador de Banco de Dados (SGBD): fundamentos, instalação,
administração e configuração; esquema, campos, registros, índices,
relacionamentos, triggers, stored procedures. 1.2 Projeto e
modelagem de banco de dados relacional. 1.3 Modelo
entidade-relacionamento. 1.4 Notação IDEF1X. 1.5 Construção de
projeto lógico. 1.6 Modelo relacional. 1.7 Sistemas relacionais e
outros sistemas. 1.9 Normalização de dados: primeira, segunda e
terceira formas normais. 1.10 Álgebra relacional. 3 Conceitos e
propriedades das transações (ACID). (Parte 1)
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Aula 01 – Profs. Felipe Mathias e Emannuelle
Gouveia
BANCO DE DADOS: 1 Conceitos e fundamentos. 1.1 Sistema
Gerenciador de Banco de Dados (SGBD): fundamentos, instalação,
administração e configuração; esquema, campos, registros, índices,
relacionamentos, triggers, stored procedures. 1.2 Projeto e
modelagem de banco de dados relacional. 1.3 Modelo
entidade-relacionamento. 1.4 Notação IDEF1X. 1.5 Construção de
projeto lógico. 1.6 Modelo relacional. 1.7 Sistemas relacionais e
outros sistemas. 1.9 Normalização de dados: primeira, segunda e
terceira formas normais. 1.10 Álgebra relacional. 3 Conceitos e
propriedades das transações (ACID). (Parte 2)
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Aula 02 – Profs. Felipe Mathias e Emannuelle
Gouveia
4 Linguagem SQL: consultas e subconsultas; triggers, views,
functions e stored procedures, packages; tratamento de erros;
cursores; arrays
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Aula 03 – Profs. Felipe Mathias e Emannuelle
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Controle de concorrência
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Aula 04 – Profs. Felipe Mathias e Emannuelle
Gouveia
Otimização de consultas.
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Aula 05 – Profs. Felipe Mathias e Emannuelle
Gouveia
1.8 Banco de dados distribuídos.
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Aula 06 – Profs. Felipe Mathias e Emannuelle
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2 Administração de SGBD PostgreSQL.
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Aula 07 – Profs. Felipe Mathias e Emannuelle
Gouveia
2 Administração de SGBD SQL Server.
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Aula 08 – Profs. Felipe Mathias e Emannuelle
Gouveia
2 Administração de SGBD DB2.
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Aula 09 – Profs. Felipe Mathias e Emannuelle
Gouveia
5 Conceitos de business intelligence, data warehouse, data
mart, data mining, data lake, ETL.
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Aula 10 – Profs. Felipe Mathias e Emannuelle
Gouveia
OLAP
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Aula 11 – Profs. Felipe Mathias e Emannuelle
Gouveia
6 Metodologia CRISP-DM. 7 Características de bancos de dados
massivos (big data). 8 Processamento distribuído.
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Aula 12 – Profs. Felipe Mathias e Emannuelle
Gouveia
9 Banco de dados NoSQL orientado a colunas, a grafos e a
documentos.
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