1 Dado, informação, conhecimento e inteligência. 1.1 Dados estruturados e não estruturados. 1.2 Dados abertos. 1.3 Coleta, tratamento, armazenamento, integração e recuperação de dados.
1.2 Modelagem de banco de dados: físico, lógico e conceitual.
2 Banco de dados relacionais. 2.1 Conceitos e características. 2.2 Metadados. 2.3 Tabelas, visões (views) e índices. 2.4 Chaves e relacionamentos.
1.3 Álgebra relacional, SQL/ANSI.
linguagens procedurais embarcadas (PL-SQL)
1 Banco de dados. 1.1 Arquitetura de banco de dados: relacional (PostgreSQL),
1 Banco de dados. 1.1 Arquitetura de banco de dados: relacional (Oracle),
1 Banco de dados. 1.1 Arquitetura de banco de dados: relacional (SqlServer),
Modelagem dimensional. 3.1 Conceito e aplicações.
4 Mineração de dados. 4.1 Modelo de referência CRISP-DM. 4.2 Técnicas para pré-processamento de dados. 4.3 Técnicas e tarefas de mineração de dados. 4.4 Classificação. 4.5 Regras de associação. 4.6 Análise de agrupamentos (clusterização). 4.7 Detecção de anomalias. 4.8 Modelagem preditiva. 4.10 Mineração de texto.
4.9 Aprendizado de máquina. (Supervisionado)
4.9 Aprendizado de máquina. (NÃO Supervisionado)
5 Big Data. 5.1 Conceito, premissas e aplicação. 1 Banco de dados. 1.1 Arquitetura de banco de dados: não relacional (orientado a documento, chave-valor, grafo, colunar, time series).
6 Visualização e análise exploratória de dados.