Currículo

Gestão de Bases de Dados 03631

Contextos

ECTS

6.0 (para cálculo da média)

Objectivos

No final da lecionação desta UC o aluno deve estar apto a (OA): 1. Compreender a importância da gestão de bases de dados no universo do data science. 2. Interpretar e desenhar modelos de dados de sistemas operacionais e de sistemas analíticos. 3. Diferenciar modelos relacionais, dimensionais e arquiteturas contemporâneas de dados. 4. Propor soluções justificadas e fundamentadas para problemas analíticos, considerando eficiência, qualidade e sustentabilidade.

Programa

A. Enquadramento da gestão de dados no universo do datascience B. Desenho de esquemas relacionais 1. Relações e chaves primárias 2. Chaves estrangeiras e regras de integridade; 3. Análise crítica e construção de um modelo relacional; C. Linguagem S.Q.L 1. Interrogações Simples; 2. Funções de Agregação e Agrupamentos; 3. Interrogações Encadeadas; 4. Criação de Views D. Otimização E. Modelo Dimensional 1. Conceção modelo dimensional 2. Modelo dimensional vs relacional 3. ETL & qualidade dos dados F. Arquiteturas e Ecossistemas de Dados: Novas Tendências 1. Evolução das arquiteturas de dados 2. Armazenamento e organização 3. Integração e qualidade de dados 4. Governança e sustentabilidade

Método de Avaliação

Avaliação por exame (1ª Época, 2ª Época e Época Especial): * Prova escrita (100%) - Aprovação: nota >= 10 valores. Avaliação ao longo do semestre: * Trabalho de grupo com discussão - entregas faseadas ao longo do semestre e discussão no final do semestre (50%); * Teste individual escrito - data de 1ª Época (50%). - Aprovação: Nota final >=10 valores; e Teste individual escrito >=8 valores. - A não comparência na discussão implica a anulação do trabalho de grupo como elemento de avaliação. - As notas finais do trabalho de grupo dependerão do desempenho de cada aluno na discussão, e poderão variar entre 0 (zero) e 20 valores.

Carga Horária

Bibliografia

Principal

• Ramakrishnan , Raghu; Gehrke, Johannes. Database Management Systems. 3rd Edition. McGrawHill. 2003 Damas, L. SQL - Structured Query Language " FCA Editora de Informática, 2005 Kimball R, Ross M. The Data Warehouse Toolkit. 3rd ed. John Wiley & Sons; 2013. Kimball R, Caserta J, The Data Warehouse ETL Toolkit, Wiley, 2004 Reis, Joe; Housley, Matt. Fundamentals of Data Engineering: Plan and Build Robust Data Systems. 1st Edition. O'Reilly. 2022:

Secundária

• Ahmed A. Harby, Farhana Zulkernine, Data Lakehouse: A survey and experimental study, Information Systems, Volume 127, 2025, https://doi.org/10.1016/j.is.2024.102460. Chaudhari A.V., Charate P.A.. Optimizing Data Lakehouse Architectures for Scalable Real-Time Analytics. International Journal of Scientific Research in Science Engineering and Technology 12(2):809-822. May 2025. DOI:10.32628/IJSRSET25122198:

Disciplinas de Execução