1 Dado, informação, conhecimento e inteligência. Dados estruturados e não estruturados. Dados abertos.
Banco de dados relacionais (Parte I): conceitos básicos e características. Metadados. Tabelas, visões (views) e índices. Chaves e relacionamentos. Foco: Conceitos introdutórios a BD.
Banco de dados relacionais (Parte II). Foco: MER.
Banco de dados relacionais (Parte III). Foco: Modelo Relacional.
Aula ao Vivo (BD Geral) – Bônus
5 Noções de Big Data. 5.1 Conceito, premissas e aplicação. 6 Visualização e análise exploratória de dados.
3 Noções de modelagem dimensional (Parte I). 3.1 Conceito e aplicações. 1.Coleta, tratamento, armazenamento, integração e recuperação de dados.
3 Noções de modelagem dimensional (Parte 2).
4 Noções de mineração de dados: 4.1 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 máquinas. Mineração de texto.
Lei de Acesso à Informação
Banco de dados relacionais (Parte IV). Foco: Álgebra Relacional, Normalização.
Aula ao Vivo (Normalização) - Bônus
Banco de dados relacionais (Parte V). Foco: SQL básico.
Resumo em Mapas Mentais
Simulado I
Simulado II
Simulado III