ISLA Santarém 1792
Bases de Dados
Inteligência Artificial (CTSP) (ISLA Santarém)
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ApresentaçãoPresentation
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ProgramaProgramme1. Conceitos básicos sobre bases de dados: Sistema de Ficheiros vs. SGBD. Sistemas de gestão de base de dados. Modelos de bases de dados. Transações. Desempenho e escalabilidade. Acesso e segurança dos dados. 2. Conceção de bases de dados relacionais: Modelo entidade-relação. A teoria da normalização. 3. Algebra relational: SQL - Structured Query Language. Instruções de Manipulação de Dados (DML). Instruções de Definição de Estrutura(DDL). Criação e Manipulação de Vistas. Criação e Manipulação de Índices. 5. Linguagens de interrogação de bases de dados: T-SQL e PL-SQL. 6. Bases de dados NoSQL: ACID e BASE. Desenho e Implementação. 7. Aplicações de bases de dados. 8. Ferramentas de desenvolvimento de bases de dados.
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ObjectivosObjectivesDotar os estudantes dos conhecimentos ao nível dos conceitos, métodos e técnicas fundamentais no domínio das bases de dados. Construir modelos de dados relacional adequado aos requisitos de um sistema de informação, recorrendo às técnicas de desenh conceptual e lógico de uma base de dados. Explorar as potencialidades de um sistema de gestão de bases de dados (SGBD). Explorar bases de dados NoSQL. Projetar sistemas de bases de dados adequados às necessidades e aos objetivos da gestão das organizações. Criar base de dados implementando os mecanismos necessários à integridade dos dados. Utilizar de forma adequada as operações de extração de informação e de interrogação de uma base de dados. Utilizar os mecanismos de gestão de bases de dados, tendo em atenção as questões de exploração (segurança, concorrência).
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BibliografiaBibliographyDamas, L. (2017). SQL - Structured Query Language. Lisboa: FCA Gouveia, F. (2021). Fundamentos de Bases de Dados. Lisboa: FCA. Meier, A., & Kaufmann, M. (2019). SQL & NoSQL databases. Springer Fachmedien Wiesbaden. Ramakrishnan, R., Gehrke, G. (2018). Database management systems. 3rd edition. New York: McGraw-Hill. Silberschatz, A., Korth, H. F. & Sudarshan, S. (2019). Databse System Concept. McGrawHill.
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MetodologiaMethodology
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LínguaLanguagePortuguês
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TipoTypeSemestral
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ECTS6
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NaturezaNatureObrigatório
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EstágioInternshipNão
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AvaliaçãoEvaluation
Descrição dos instrumentos de avaliação (individuais e de grupo) ¿ testes, trabalhos práticos, relatórios, projetos... respetivas datas de entrega/apresentação... e ponderação na nota final.
Exemplo:
Descrição
Data limite
Ponderação
Teste de avaliação
dd-mm-yyyy
30%
Portfolio
dd-mm-yyyy
40%
(...)
Adicionalmente poderão ser incluídas informações gerais, como por exemplo, referência ao tipo de acompanhamento a prestar ao estudante na realização dos trabalhos; referências bibliográficas e websites úteis; indicações para a redação de trabalho escrito...


