tópicos avançados em banco de dados sistemas de informação prof. me. everton c. tetila
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Tópicos Avançados em Banco de Dados
Sistemas de Informação
Prof. Me. Everton C. Tetila
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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
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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
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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.
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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
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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).
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Web: Página da disciplina Disponível em: http://www.do.ufgd.edu.br/evertontetila
Metodologia
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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
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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.
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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.