CCO – 229 – 23 Tópicos em Engenharia de Software: Banco de Dados Para Ciência de Dados

Quantidade de créditos: 8

Total de horas de aulas teóricas: 60

Total de horas de aulas de exercícios, seminários ou estudos dirigidos: 60

 

Objetivo

 

Capacitar o estudante com aprofundamento em conhecimentos em Banco de Dados para aplicá-lo em diversas fases do processo de análise de dados associado à Ciência de Dados. Familiarizar o estudante com os conceito básicos de Big Data, banco de dados na nuvem, bancos de dados NoSQL e outras alternativas ao modelo relacional; emprego de banco de dados explorando processamento paralelo e distribuído em clusters de computadores.

 

Ementa

 

Introdução ao Big Data. Visão sobre o desenvolvimento de aplicações de banco de dados à nuvem. Explicitação sobre os modelos NoSQL: chave-valor, orientados a documentos, família de colunas e orientados a grafos. SGBDs NoSQL. Apresentação sobre bancos de dados em um ambiente com processamento paralelo e distribuído em clusters de computadores.

 

Bibliografia

 

MARAL, Fernando. Introdução à Ciência de Dados: Mineração de Dados e Big Data, Primeira Edição, ISBN:8-57608-934-3, 2016. HARISSON, GUY. Next Generation Databases: NoSQL, NewSQL and Big Data. Apress.2015. ISBN: 978-1-4842-1329-2. 

REDMOND, E. ; WILSON, J. R. Seven Databases in Seven Weeks: A Guide to ModernDatabases and the NoSQL Movement. Pragmatic Bookshelf; Edição: 1, 2012. ISBN-10: 1934356921.

SADALAGE, P. J. ; FOWLER, M. NoSQL Distilled: A Brief Guide to the Emerging World of Polyglot Persistent. Addison-Wesley. 2013. ISBN: 978-0-321-82662-6.

Lemahieu W., vanden Broucke S., Baesens B. (2018). Principles of Database Management:The Practical Guide to Storing, Managing and Analyzing Big and Small Data. CambridgeUniversity Press. ISBN 1107186129

Chen, Y. , Ku, W. , Feng, J. , Liu, P. and Su, Z. (2011). Secure Distributed Data Storagein Cloud Computing. In Cloud Computing (eds R. Buyya, J. Broberg and A. Goscinski).doi:10.1002/9780470940105.ch8

RATNER, Bruce. Statistical modeling and analysis for database marketing: effective techniques for mining big data. Boca Raton, Fla.: Chapman & Hall, c2003. 362 p. ISBN 1-57444-344-5. (disponível na BCO) ANALYSIS of symbolic data: exploratory methods for extracting statistical information from complex data. New York: Springer, c2000. 425 p. (Studies in Classification, Data Analysis, and Knowledge Organization). ISBN