1 Dado, informação, conhecimento e inteligência. Dados estruturados e não estruturados. Dados abertos. Coleta, tratamento, armazenamento, integração e recuperação de dados.
BANCOS DE DADOS: 1 Conceitos básicos
2 Banco de dados relacionais: conceitos básicos e características. Metadados. Tabelas, visões (views) e índices. Chaves e relacionamentos.
3 Noções de modelagem dimensional: conceito e aplicações. 1.4 Técnicas de análise de desempenho e otimização de consultas. 2 Sistemas de suporte a decisão.. 2.1 Arquitetura e aplicações de data warehousing, ETL e Olap. 2.2 Técnicas de modelagem e otimização de bases de dados multidimensionais.
4 Noções de mineração de dados: conceituação e características. Modelo de referência CRISP‐DM. Técnicas para pré‐processamento de dados. Técnicas e tarefas de mineração de dados. Classificação. Regras de associação. Análise de agrupamentos (clusterização). Detecção de anomalias. Modelagem preditiva. Aprendizado de máquina. Mineração de texto.
5 Noções de Big Data: conceito, premissas e aplicação.
6 Visualização e análise exploratória de dados.
.1 Noções de administração. 1.2 Topologia típica de ambientes com alta disponibilidade e escalabilidade. 1.3 Balanceamento de carga, fail‐over e replicação de estado. 1.4 Técnicas de análise de desempenho e otimização de consultas.
Sistemas de gestão de conteúdo