Tópicos Avançados em Bases de Dados

Código:

CC4007

Sigla:

CC4007

Nível:

400

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
OFICIAL	Ciência de Computadores

Ocorrência: 2021/2022 - 2S

Ativa?	Sim
Página Web:	http://www.dcc.fc.up.pt/~michel/aulas/TABD/tabd1415.html
Unidade Responsável:	Departamento de Ciência de Computadores
Curso/CE Responsável:	Mestrado em Ciência de Computadores

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla	Nº de Estudantes	Plano de Estudos	Anos Curriculares	Créditos UCN	Créditos ECTS	Horas de Contacto	Horas Totais
M:CC	27	PE a partir do ano letivo de 2014	1	-	6	42	162
M:DS	5	Plano Oficial a partir de 2018_M:DS	1	-	6	42	162
M:ECAD	0	Plano Oficial do ano letivo 2021/2022.	2	-	6	42	162
M:SI	5	Plano Oficial a partir de 2020/2021	1	-	6	42	162

Língua de trabalho

Inglês

Objetivos

Aprender conceitos avançados de Bases de Dados, que passem pela inclusão da utilização de bases de dados relacionais em ambiente de linguagens de programação genéricas. Os alunos aprendem com especial ênfase as "Application Programming Interfaces" APIs em linguagem C de sistemas de gestão de bases de dados como o MySQL. Desenvolvem capacidade de aumentar tais sistemas através de módulos escritos em C.
Aborda-se o conceito de base de dados dedutiva e sistemas de representação de conhecimento.
Aprendem-se ainda conceitos de bases de dados espaciais, estudando-se o módulo PostGIS. Aprende-se SQL com extensões espaciais. Utiliza-se diversas ferramentas de análise e visualização de informação espacial, através da linguagem de programação Python e módulos como o MatPlotLib.
Aprendem-se conceitos de Data Warehousing e operadores avançados de agregação.
Aprendem-se conceitos de bases de dados noSQL.

Resultados de aprendizagem e competências

Manipulação avançada de Bases de Dados, com capacidade de manipular sistemas de gestão de bases de dados relacionais através de linguagens de programação genéricas.

Competência para a gestão e manipulação de dados espaciais através de sistemas de gestão de bases de dados.

Escrita de consultas em SQL com extensões espaciais.

Capacidade de modelação de data warehouses e sua manipulação.

Capacidade de modelação e implementação de bases de dados noSQL.

Modo de trabalho

Presencial

Pré-requisitos (conhecimentos prévios) e co-requisitos (conhecimentos simultâneos)

Frequência de uma cadeira introdutória de bases de dados (modelo relacional e SQL).

Conhecimentos de programação, nomeadamente da linguagem C e Python.

Programa

Utilização de bases de dados relacionais em ambientes de programação.
Implementação de Bases de Dados.
Bases de Dados Distribuídas.
Bases de Conhecimento e bases de dados dedutivas.
Bases de Dados Espaciais. Conceitos, modelação e indexação multi-dimensional.
Data Warehousing.
Operadores de agregação multi-dimensionais. Cube By.
Novos Tipos de Bases de Dados e bases de dados noSQL.

Bibliografia Obrigatória

Rigaux Philippe; Spatial databases. ISBN: 978-1-55860-588-6 hbk
Shekhar Shashi 1963-; Spatial databases. ISBN: 978-0-13-017480-2 hbk
DuBois Paul 1956-; MySQL. ISBN: 0-672-32673-6
J.D. Ullman; Principles of database and knowledge - base systems. ISBN: 0-7167-8162-X

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

Aulas teóricas e práticas com forte componente laboratorial. Implementação de exercícios exemplificativos dos conceitos teóricos.
Estudo dos manuais MySQL com descrição da API C.
Utilização de de slides resumo preparados pelo regente.

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída sem exame final

Componentes de Avaliação

Designação	Peso (%)
Apresentação/discussão de um trabalho científico	10,00
Trabalho prático ou de projeto	40,00
Exame	50,00
Total:	100,00

Componentes de Ocupação

Designação	Tempo (Horas)
Frequência das aulas	42,00
Apresentação/discussão de um trabalho científico	10,00
Estudo autónomo	80,00
Trabalho laboratorial	30,00
Total:	162,00

Obtenção de frequência

Frequência das aulas práticas laboratoriais.

Fórmula de cálculo da classificação final

Trabalho prático com peso de 40% + apresentação com peso de 10% + exame final com peso de 50%.