-
Aula demo
Banco de Dados: conceitos de BD e SGBD; arquitetura de SGBD;
Funções básicas de SGBD; Modelagem de dados: modelo conceitual,
lógico e físico; Modelos E-R e relacional; Restrições de
integridade; Normalização e dependência funcional; Mapeamento do
modelo E-R para relacional; Álgebra relacional; Cálculo relacional;
Fundamentos teóricos do modelo relacional, operações básicas da
álgebra relacional e linguagens declarativas de consulta. Acesso a
bancos de dados; Sistemas Gerenciadores de Banco de Dados: tabelas,
visões, índices, sequências, sinônimos, restrições, dicionário de
dados, restrições de integridade, constraints, tipos de dados.
(Parte 1)
-
Aula 01 (Prof. Felipe Mathias e Emannuelle
Gouveia)
Banco de Dados: conceitos de BD e SGBD; arquitetura de SGBD;
Funções básicas de SGBD; Modelagem de dados: modelo conceitual,
lógico e físico; Modelos E-R e relacional; Restrições de
integridade; Normalização e dependência funcional; Mapeamento do
modelo E-R para relacional; Álgebra relacional; Cálculo relacional;
Fundamentos teóricos do modelo relacional, operações básicas da
álgebra relacional e linguagens declarativas de consulta. Acesso a
bancos de dados; Sistemas Gerenciadores de Banco de Dados: tabelas,
visões, índices, sequências, sinônimos, restrições, dicionário de
dados, restrições de integridade, constraints, tipos de dados.
(Parte 2)
-
Aula 02 (Prof. Felipe Mathias e Emannuelle
Gouveia)
SQL; Conceito de transação; Procedures e triggers (stored
procedures e gatilhos);
-
Aula 03 (Prof. Felipe Mathias e Emannuelle
Gouveia)
PL/SQL.
-
Aula 04 (Prof. Thiago Cavalcanti)
Bancos de dados orientados a objetos;
-
Aula 05 (Prof. Felipe Mathias e Emannuelle
Gouveia)
Engenharia e Arquitetura de Dados: conceitos e fundamentos.
Integração e ingestão de dados. Processos de ETL e ELT. Pipelines
de dados. Arquiteturas de dados analíticos: Data Warehouse e Data
Lake. Data warehouse: conceitos básicos, dimensões, fatos,
hierarquias, granularidade e agregados; Business Intelligence.
(Parte 1)
-
Aula 06 (Prof. Felipe Mathias e Emannuelle
Gouveia)
Engenharia e Arquitetura de Dados: conceitos e fundamentos.
Integração e ingestão de dados. Processos de ETL e ELT. Pipelines
de dados. Arquiteturas de dados analíticos: Data Warehouse e Data
Lake. Data warehouse: conceitos básicos, dimensões, fatos,
hierarquias, granularidade e agregados; Business Intelligence.
(Parte 2)
-
Aula 07 (Prof. Felipe Mathias e Emannuelle
Gouveia)
Qualidade, governança, segurança e desempenho de dados.
-
Aula 08 (Prof. Lucas Ianni)
Ciência de Dados: conceitos e fundamentos.
-
Aula 09 (Prof. Lucas Ianni)
Noções de aprendizado de máquina.
-
Aula 10 (Prof. Lucas Ianni)
Análise exploratória de dados. Preparação, transformação e
visualização de dados.
-
Aula 11 (Prof. Felipe Mathias e Emannuelle
Gouveia)
PowerBI: Visualização e Análise Exploratória de Dados.
Business Intelligence. Processo de coleta, organização, análise e
compartilhamento de informações. Ferramentas de criação de
dashboards: Power BI. Elaboração de relatórios analíticos.
-
Aula 12 (Prof. Felipe Mathias e Raphael
Lacerda)
Utilização das linguagem Python para análise e tratamento de
dados. (Parte 1)
-
Aula 13 (Prof. Lucas Ianni) – Somente em
PDF
Utilização das linguagem Python para análise e tratamento de
dados. (Parte 2)
Avaliações
Não há avaliações ainda.