Disciplina: Fundamentos de Armazenamento e Manipulação de Dados

Professor: Andre Rodrigo Sanches

AULA: Informações

• Projeto novo, de 2 anos, tecnólogo;
• Curso recente, em formação.

Sobre o curso:

• reprova as disciplinas, reprova o curso;
• profissional apto a modelar um banco, implementá-lo e otimizá-lo (tunning).

Sobre a disciplina:

• Em formação. Espaço para alterações;
• Horário;
• Sala de aula;
• Forma de trabalho: lousa e projetor, além do material digital e bibliografia, textos recentes.

Sobre o professor:

• ETFSP - técnico em eletrônica;
• USP - ciência da computação;
• USP - mestrando em banco de dados - mineração de dados;

O que abordaremos:

• Características da abordagem de banco de dados (BD);
• Conceitos e arquitetura de sistemas de banco de dados;
• Sistemas Gerenciadores de bancos de dados (SGBD);
• Exemplos de SGBD;
• Bancos de dados transacionais (On Line Transaction Procesing);
• Vantagens e desvantagens da abordagem de banco de dados;
• Classificação dos sistemas SGBD;
• Conceitos de tabelas, linhas e colunas (Entidades, registros e atributos);
• Modelo Entidade Relacionamento;
• Conceitos de integridade referencial;
• Formas normais: 1FN; 2FN; 3FN; FNBC;
• Linguagens de banco de dados;
• Data Definition Language (DDL);
• Data Manipulation Language (DML);
• Structured Query Language (SQL);
• Ferramentas CASE;

O que não abordaremos:

• Bancos de dados não relacionais: orientados a objetos, multimídias, distribuídos, analíticos;
• Modelo Entidade Relacionamento Estendido;
• Data Warehouse, OLAP e Data Mining;
• Administração (DBA);
• Segurança e Autorização/Autenticações;
• Recuperação de dados (backup and restore);
• Gerenciamento de Concorrência e Transação;
• Estruturas físicas de arquivos de dados e índices;
• Formas de armazenamento físico e organização dos dados;
• 4FN e 5FN;

Bibliografia:

• Em pesquisa e definição ainda;
• Devem trazer livros para avaliação;

Cantinho digital:

• http://www.ime.usp.br/~andrers/sumare/bd2005-1/

Avaliação:

• Por competências, habilidades e atitudes;
• Avaliação presencial: exercícios em sala de aula e em casa, participação presencial e em lista de discussão;
• Projetos em grupo e individual;
• 01 ou 02 provas (com/sem consulta);
• Critérios ainda não definidos.

Pesquisa:

• Nome completo;
• Idade;
• Possui e-mail?
• Possui acesso à internet?
• Expectativa do curso;
• Experiência anterior em banco de dados;
• Nível de leitura e inglês técnico;
• Experiência anterior em informática;

Última Atualização: 24/03/2005