Ficha Unidade Curricular (FUC)
Informação Geral / General Information
Carga Horária / Course Load
Área científica / Scientific area
Sistemas de Informação
Departamento / Department
Departamento de Ciências e Tecnologias da Informação
Ano letivo / Execution Year
2026/2027
Pré-requisitos / Pre-Requisites
É esperado que os alunos tenham alguns conhecimentos de gestão de ambiente de trabalho digital, nomeadamente operar num terminal de linha de comandos e ambiente docker. É também útil ter alguns conhecimentos de programação e que consigam escrever programas simples na linguagem Python. Domínio razoável da língua inglesa.
Objetivos Gerais / Objectives
A unidade curricular pretende consolidar conhecimentos necessários ao desenvolvimento e manutenção de repositórios de informação de suporte a grandes volumes de dados. Os repositórios são suportados por sistemas de informação distribuídos que lidem com tolerâncias a falhas e grandes volumes de dados.
Objetivos de Aprendizagem e a sua compatibilidade com o método de ensino (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes) / Learning outcomes
OA1 - Implementar soluções de armazenamento de dados em suporte distribuído e tolerantes a falhas; OA2 - Manipulação e extracção de grandes quantidades de informação de bases de dados não estruturadas; OA3 - Desenvolver aptidões sociais (soft skills), nomeadamente de resolução de problemas, trabalho de equipa e colaboração, e observação crítica.
Conteúdos Programáticos / Syllabus
CP1 - Introdução às Bases de Dados Não Relacionais; CP2 - Redundância para gerir tolerância a falhas; CP3 - Distribuição de dados para gerir grandes volumes de informação; CP4 - Introdução ao MongoDB;. CP5 - Desenho de Bases de Dados no MongoDB; CP6 - Manipulação de estruturas JSON; CP7 - Extracção de dados no MongoDB.
Demonstração da coerência dos conteúdos programáticos com os objetivos de aprendizagem da UC / Evidence that the curricular unit's content dovetails with the specified learning outcomes
OA1 - os pontos CP1, CP2, CP4, CP5, relativos a mongoDB e informação distribuída, são diretamente direcionados para o objetivo, que é armazenamento de dados em suporte distribuído e tolerantes a falhas; OA2 - os pontos CP3, CP6 correspondem à introdução ao JSON como estrutura de representação de dados semi-estruturados e manipulação eficiente de grandes volumes de dados que são diretamente direcionados para o objetivo, que é manipulação e extração de grandes quantidades de informação de bases de dados não estruturadas; OA3 - O trabalho em grupo potencia necessariamente o trabalho em equipa e colaboração e, o facto de o enunciado ser propositadamente aberto, fomenta o treino de resolução de problemas.
Avaliação / Assessment
A avaliação ao longo do semestre é feita através de teste escrito (nota mínima 7.5 valores) que ocorre na mesma data do exame de 1.ª época e que vale 60% da nota e um trabalho de grupo, 40% da nota (nota mínima 7.5 valores), a entregar na última semana de aulas. Alternativamente existe a avaliação por exame - 100% da nota (1ª época, 2ª época e época especial).
Metodologias de Ensino / Teaching methodologies
Esta unidade curricular está estruturada em aulas teórico-práticas, centradas na interseção entre a explicação de conceitos teóricos e exercícios práticos para a aplicação concreta desses conceitos, num ambiente de resolução de problemas e casos práticos. Além da assiduidade às aulas espera-se dos/as estudantes um tempo de trabalho autónomo para consulta da bibliografia, revisão da matéria dada, resolução de exercícios propostos e resposta a problemas para avaliação.
Demonstração da coerência das metodologias de ensino e avaliação com os objetivos de aprendizagem da UC / Evidence that the teaching and assessment methodologies are appropriate for the learning outcomes
O facto de a transmissão de conhecimentos ser muito suportada por resolução de exercícios e auto estudo e por experiências em grupo efectuados pelos alunos potencia os objetivos associados às competências sociais. Os restantes dois objetivos são centrados na aprendizagem de situações complexas reais, e são conseguidos porque trata-se de uma cadeira essencialmente prática onde os alunos têm de implementar as soluções que concretizam os objetivos. Desta forma, a combinação das metodologias de ensino e de avaliação assegura que os estudantes desenvolvem tanto a compreensão teórica quanto as competências práticas necessárias.
Observações / Observations
A utilização responsável de ferramentas de inteligência artificial é permitida (e incentivada) na unidade curricular, dada a importância e impacto que estas tecnologias têm (e terão) na sociedade atual. Exceptuando os momentos de avaliação, essa utilização de ferramentas de IA poderá ser introduzida e acompanhada pelo docente para promover as melhores práticas nesta área. Esta unidade curricular contribui para o ODS 4, Educação de Qualidade, através do desenvolvimento de competências de programação, literacia de dados e utilização crítica de tecnologias digitais. Contribui igualmente para o ODS 8, Trabalho Digno e Crescimento Económico, ao preparar os estudantes para contextos profissionais marcados pela transformação digital e pela utilização crescente de grandes volumes de dados. A aplicação de programação, análise de dados e inteligência artificial à resolução de problemas está ainda alinhada com o ODS 9, Indústria, Inovação e Infraestruturas.
Bibliografia Principal / Main Bibliography
NoSQL Database: New Era of Databases for Big data Analytics - Classification, Characteristics and Comparison, A B M Moniruzzaman, Syed Akhter Hossain, 2013 (https://arxiv.org/abs/1307.0191) MongoDb Homepage
Bibliografia Secundária / Secondary Bibliography
Data da última atualização / Last Update Date
2026-07-31