Tópicos Avançados em Banco de Dados

Sistemas de Informação

Prof. Me. Everton C. Tetila

Agenda

1. Apresentação1. Apresentação

2. Objetivos2. Objetivos

3. Conteúdo Programático3. Conteúdo Programático

4. Metodologia4. Metodologia

5. Critérios de Avaliação5. Critérios de Avaliação

6. Referências6. Referências

Apresentação Disciplina: Tópicos Avançados em Banco de Dados Carga Horária: 72 horas Professor: Me. Everton Castelão Tetila

Cronograma:Aula 1 Aula 2 Aula 3 Aula 4 Aula 5 Aula 6 Aula 7 Aula 824/09 08/10 15/10 22/10 29/10 05/11 12/11 19/11

BIData

WarehouseETL OLAP Dashboards

Data mining

Primeira avaliação

EaD

Aula 9 Aula 10 Aula 11 Aula 12 Aula 13 Aula 14 Aula 15 Aula 16 Aula 1726/11 03/12 10/12 17/12 28/01 04/02 11/02 18/02 25/02EaD EaD Seminário Seminário Seminário Seminário Seminário Sub Exame

Objetivos Objetivos:

Introduzir aos acadêmicos os conceitos necessários para a criação de estruturas metodológicas e tecnológicas, associadas a projetos de Business Intelligence (Inteligência Empresarial) em ambientes corporativos.

Conteúdo Programático Conteúdo Programático:

Inteligência Empresarial (Business Intelligence) Armazém de dados (Data Warehousing) Extração transformação e carga (ETL) Processamento Analítico Online (OLAP) Dashboards e Relatórios Mineração de dados (Data Mining) Plataforma Pentaho de Business Intelligence

Metodologia Metodologia: A disciplina é organizada na forma de aulas teóricas em

sala acompanhadas de atividades avaliativas para que os alunos apliquem os conhecimentos adquiridos.

Serão utilizados os seguintes recursos: computadores com conexão à Internet, giz, apagador e projetor (datashow).

Web: Página da disciplina Disponível em: http://www.do.ufgd.edu.br/evertontetila

Metodologia

Critérios de Avaliação: A avaliação da disciplina será realizada da seguinte maneira: P1: avaliação 1 – Prova individual sem consulta (valor 7,0); T1: Trabalhos – Resolução individual de exercícios para fixação do

conteúdo (valor 3,0); N1 = P1+T1 – Nota parcial do primeiro trimestre; N2 = Elaboração e apresentação de artigos; A média de aproveitamento é determinada pela seguinte fórmula: 

MA = (N1 + N2) /2 Obs: avaliação substitutiva – Prova individual sem consulta, opcional

p/ substituir a menor nota (N1 ou N2); EF: exame final – Prova individual sem consulta. Será considerado aprovado na disciplina quando: MA ≥ 6,0 e

frequência ≥ 75%, sendo MF = MA.

Critérios de Avaliação

Referências Bibliografia Básica: DATE, C. J. Introdução a Sistemas de Bancos de Dados. 8 ed.

Rio de Janeiro: Elsevier, 2003. 865p. ELMASRI, R.; NAVATHE, S. B. Sistemas de Banco de Dados. 4ª

ed., Addison Wesley, 2005. 724p. SHIMIZU, Tamio. Decisão nas organizações. 3ª ed. São Paulo:

Atlas, 2010. 443p. KIMBALL, R. ROSS M. The data warehouse toolkit the complete

guide to dimensional modeling. New York:John Wiley & Sons, 2ª ed., 2002.

HAND, D; MANNILA, H; SMYTH, P. Principles of Data Mining. MIT Press, 2001. 546p.

WITTEN, I. H.; FRANK, E. Data Mining practical machine learning tools and techniques. Amsterdam: Elsevier 3ª ed., 2011. 629p.

Referências Bibliografia Complementar: UFBA. Universidade Federal da Bahia. Plataforma Pentaho de

Business Intelligence: Manual de utilização. 2009. Disponível em: <http://www.it4biz.com.br/cursos/pentaho/docscomunidade/ufba-/prof_coruja_ufba_Pentaho_3_5.pdf>. Acesso em: 06 nov. 2012.