Pós-Graduação

Pós-graduação em Administração de Banco de Dados

Tecnologia

Sobre a Pós-graduação em Administração de Banco de Dados

 

O desenvolvimento de novos sistemas de informação corporativos, para uso pessoal e até de aplicativos para celulares (apps) tem exigido – com grande frequência e dos programadores – o conhecimento de técnicas de criação e manipulação dos bancos de dados. Qualquer sistema, por mais simples que seja, em algum momento terá a necessidade de criar, manter e consultar determinado tipo de dado.

 

A evolução das tecnologias de armazenamento, manipulação e consulta a fontes de dados criou um conjunto específico de conhecimentos dentro da área de informática, que se chama banco de dados (BD).

 

O curso de Pós-graduação em Administração de Banco de Dados tem como objetivo prepara você para poder compreender e se aprimorar nessa nova área de conhecimento.

 

O curso tem visa prover conhecimentos e desenvolver habilidades relacionadas a manipulação de bancos de dados, com foco em bancos de dados SQL (Structured Query Language) ou linguagem estruturada de consultas. Ao final do curso, será trabalhado o banco de dados Postgresql.

 

Para complementar o curso e preparar para as novas tecnologias, será abordado, como última disciplina, o conteúdo relacionado a Big Data e Ciência de Dados.

 

Para entender se o curso está relacionado aos seus objetivos profissionais, convidamos a analisar, logo abaixo, a matriz curricular completa.

 

Para ingressar na pós-graduação, você precisa ter, obrigatoriamente, diploma de curso superior em qualquer área do conhecimento.

 

Para consultar a Portaria de Cadastro do Curso do MEC, clique aqui

 

Modulo I

 

1. Ética e Responsabilidade Social | 40H

A ética e a moral (empresarial). Responsabilidade social (valores). Código de ética (missão, valores e visão). Análise do código de ética da empresa. A responsabilidade social empresarial. Sistemas de gestão. Indicadores, avaliação e instrumentos de responsabilidade social. A importância da ética na tomada de decisões. Estratégias da responsabilidade social nos negócios. O papel do gestor na relação entre ética e responsabilidade.1.Ética e moral no contexto empresarial. 2.Código de Ética nas organizações. 3.Responsabilidade social nas organizações. 4.Sistemas de gestão de responsabilidade social. 5.Gestão, ética e responsabilidade social.

 

2. Métodos e Prática de Pesquisa | 40H

A ética e a moral (empresarial). Responsabilidade social (valores). Código de ética (missão, valores e visão). Análise do código de ética da empresa. A responsabilidade social empresarial. Sistemas de gestão. Indicadores, avaliação e instrumentos de responsabilidade social. A importância da ética na tomada de decisões. Estratégias da responsabilidade social nos negócios. O papel do gestor na relação entre ética e responsabilidade.1.Ética e moral no contexto empresarial. 2.Código de Ética nas organizações. 3.Responsabilidade social nas organizações. 4.Sistemas de gestão de responsabilidade social. 5.Gestão, ética e responsabilidade social.

 

Modulo II

 

1. Tecnologias Aplicadas e Inovação | 40H

Definição de ciência, tecnologia, invenção e inovação. Tipos de inovação. Natureza ou impacto da inovação. Gestão da inovação. Práticas de gestão da inovação. Schumpeter e a inovação. Revoluções tecnológicas. Panorama da inovação no Brasil. Modelos de inovação tecnológica. Inovação como fonte de competitividade. Propriedade intelectual. Propriedade intelectual e desenvolvimento econômico. Transferência de tecnologia. Cooperação entre universidade e empresa. Incentivos à inovação. Fontes de fomento à inovação.

 

2. Sistemas Operacionais | 40H

Histórico. Classificação. Estrutura dos S.O. Mono e multiprogramação. Processos. Técnicas de escalonamento de processos. Sincronização de processos. Threads. Gerência de memória em sistemas multiprogramados. Técnicas de gerência de memória real. Técnicas de gerência de memória virtual: paginação e segmentação. Sistemas de arquivos. Sistemas de E/S.1. Introdução aos sistemas operacionais. 2. Interação do sistema operacional com hardware e software. 3. Processos e threads. 4. Memória real e virtual. 5. Segurança em sistemas operacionais.

 

Modulo III

1. Banco de Dados I | 40H

Conceitos, técnicas e tecnologias envolvidas no uso de bancos de dados em sistemas de informação. Criação de bancos de dados, por meio de uma linguagem de programação específica.

 

2. Banco de Dados II | 40H

1 Armazenamento e estruturas de dados: Armazenamento em disco. Organização de arquivos. Técnicas de hashing. Estrutura de indexação de arquivos. 2 Processamento e otimização de consultas: Medidas de avaliação de custo de consultas. Avaliação de expressões. Algoritmos para processamento e otimização. 3 Gerenciamento de transações. Conceitos de transações: Propriedades de uma transação. Suporte a transações no SQL. Técnicas de controle de concorrência. 4 Técnicas de recuperação em banco de dados: Classificação das falhas. Estruturas de recuperação. Técnicas de recuperação. 5 Data warehousing e data mining: Conceitos. Arquitetura. Aplicabilidade.

 

3. Tecnologia e Linguagem para Bancos de Dados | 40H

Funcionalidades dos Sgbds. Ambientes de Gerenciamento de Banco de Dados. Linguagens de Manipulação de Banco de Dados. Sgbds Disponíveis No Mercado. Requisitos De Servidores de BD. Instalação do Mysql. Configuração do Mysql. Segurança da Informação No Mysql. Manipulando Estruturas de Tabelas. Inserindo Linhas em uma Tabela. Atualizando Dados em uma Tabela. Eliminando Linhas em uma Tabela. Comando SELECT e o Relacionamento entre Tabelas. Stored Procedures. Triggers.

 

4. Teoria dos Grafos | 40H

Teoria dos Grafos, estruturas de representação, algoritmos e fundamentação teórica. Técnicas de grafos para a resolução de problemas reais, correlacionando as estruturas teóricas com o desenvolvimento algorítmico de soluções complexas. 1.Introdução ao estudo dos grafos. 2.Conectividade. 3.Caminho mínimo e árvores geradoras. 4.Grafos eulerianos e hamiltonianos. 5.Problemas em grafos.

 

5. Administração do SGBD Postgresql | 40H

Conceitos e competências gerais de um banco de dados. Profissionais e atividades envolvidas. Sistema de banco de dados e o SGBD. Abstração de dados em um SGBD. Principais funções de um SGBD. História e evolução do PostgreSQL. História do banco de dados. Modelo Hierárquico. Modelo em Rede. Modelo Relacional. Modelo Orientado a Objetos. Evolução do PostgreSQL. PostgreSQL e a linguagem SQL ANSI 3. Data Manipulation Language (DML). Consultas (INSERT, UPDATE, DELETE e SELECT). Subconsultas e consultas JOINS. DDL – Data Definition Language 3. DCL – Data Control Language. DTL – Data Transaction Language 4. Instalação do PostgreSQL 4. Instalação no Windows. Instalação no Linux 4. Instalação no Mac OS. Banco de dados e índices. O banco de dados. Conectando ao usuário de conexão do banco de dados n. Windows 1. Conectando ao usuário de conexão do banco de dados. Linux. O pgAdmin. Índices. Schemas – tablespaces e gerenciamento de usuários. Schemas. Tablespaces. Gerenciamento de usuários. Roles. Privilégios. Inicialização e interrupção do PostgreSQL. Inicialização do PostgreSQL. Arquivo postgresql.conf. Localização de arquivos. Conexões e autenticação. SSL. Recursos de consumo. Atraso de vácuo baseado em custo. Relatório e registro de erros. Interrupção do PostgreSQL. Carga de dados no PostgreSQL. Transações PostgreSQL. Uso do COPY FROM e ANALYSE. Conexão do PostgreSQL a aplicações. Conectando ao PostgreSQL remotamente. Conectando ao banco de dados PostgreSQL no Windows. Conectando ao banco de dados PostgreSQL no Linux. Conectando ao banco de dados PostgreSQL via pgAdmin. Componentes do PostgreSQL. Componentes de acesso a dados do PostgreSQL. Componentes do banco de dados do PostgreSQL. Schemas. Tabelas. Componentes do sistema de arquivos do PostgreSQL. DRBD. LVM. XFS. Buffering e sincronização. PostgreSQL buffer. Sincronização. Procedimento de fallbac. Point in Time Recovery (PITR) no PostgreSQL. Replicação física dos dados do PostgreSQL. Performance tuning. Configuração de tuning no PostgreSQL. Performance de tuning para leitura. Configuração do PostgreSQL. Backup e recuperação. Backup no PostgreSQL. O utilitário pg_dump. O utilitário pg_dumpall. Restauração no PostgreSQL. Replicação nativa.

 

6. Big Data e Ciência dos Dados | 40H

História e Evolução do Big Data. Histórico. Os 5Vs do Big Data. Aplicabilidade das Tecnologias de Big Data. Diferença entre Big Data e os sistemas tradicionais. Impacto do Big Data. O ambiente favorável a aplicação do Big Data: tecnologias. Técnicas deVisualização de dados. Visualização de dados: Conceito. Modelos do processo de Visualização. Técnicas de visualização. Onde aplicar Big Data. Importância de utilizar Big Data. Big Data onde é aplicado. Big Data na educação. Big Data aplicando aplicado a negócios. Big Data Aplicado na Saúde. Big Data aplicado na Área Eleitoral. Conceitos e Escopos da Ciência de Dados. ases do Projeto em Ciências de Dados. Ciclo de vida do Dado. Relação de Ciências de Dados com Ciências de Informações. Ciência de Dados termos usados. Princípios e diferenças de Ciência de Dados e Big Data. Big Data e Ciência De Dados no Processo De Tomada De Decisão. Ciências de Dados e Business Intelligence. O papel e a importância do Cientista de Dados. Cientista de Dados. Formação e Atuação do Cientista de Dados. Competências Relacionadas. Aplicações da Ciência de Dados. Onde Aplicar a Ciências de Dados. Ciências de Dados na Biologia. Ciências de Dados aplicado na Saúde.Ciências de Dados aplicada ao Projeto Social. Ciências de Dados aplicada aos negócios. Ferramentas que trabalham com Ciências de Dados. Linguagem de Programação Python. Jupyter. Pandas. Anaconda. Processamento de grandes volumes de dados. Produção de Dados. Armazenamento. Framework para processamento de dados. Hadoop. Spark. Storm. Inteligência de negócio. Big Data e sua importância no Mercado de Negócio. Inteligência de Negócio para Big Data. Perfil Comportamental do Profissional de Análise de Inteligência. de Negócios. Big Data aplicado no Mercado. Bancos de dados para Big Data.Banco NoSql. Tipos de banco de dados NoSQL. Principais mecanismos de banco de dados NoSQL. Cassandra. MongoDB. Redis. HBase. Amazon DynamoDB. Neo4j. Recuperação de informações. ig Data e a Recuperação da Informação. Ontologia. Data Warehouse. Apache Lucene. Técnicas de aprendizado de máquinas. Abordagem de Técnicas gerais de Big Data. Entendendo de Aprendizado de Máquina. Aprendizagem supervisionada. Aprendizagem não-supervisionada. Técnicas de aprendizado usado em Big Data. Análise preditiva. revisão de demanda. Sistemas de recomendação. Agrupamento. Gerência de dados e computação na nuvem. Computação nas nuvens. Modelo de Implantação. Modelos de Serviço. Computação em nuvem e Big Data. Gerenciamento de Dados de computação em nuvem. Bioinformática. Histórico da Bioinformática. Workflow de Bioinformática. Proveniência de Dados em Bioinformática. Aplicações da Bioinformática. Inovação tecnológica e novas tendências. Inovação Tecnológica. Big Social Data. Tecnologia Blockchain. Internet das Coisas.

 

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