Modelagem Informacional

Informações Básicas

Carga horária: 

60 horas

Pré-requisito: 

Bancos de Dados

Ementa: 

Formatos de Dados. Modelagem Dimensional e Modelos de Dados. Dados Estruturados e Dados não Estruturados. Extração, Transformação e Carga (ETL e ELT). Dados em Streaming. Projetos de Data Warehouse e Data Lake. Sistemas e Melhores Práticas para Gestão de Big Data.

Bibliografia

Obrigatória: 

  • Inmom, W. H. Data Lake Architecture: Designing the Data Lake and Avoiding the Garbage Dump.
  • Hay, David. Data Model Patterns: a metadata map. Morgan Kaufmann, 2006.
  • Sharma, Ben. Architecting Data Lakes: Data Management Architectures for Advanced Business Use Cases <http://www.oreilly.com/data/free/architecting-data-lakes.csp>

Complementar: 

  • Holden Karau. Learning Spark: Lightning-Fast Big Data Analysis
  • Vermeulen, Andreas François. Practical Data Science: A Guide to Building the Technology Stack for Turning Data Lakes into Business Assets
  • Silverston, Len. The Data Model Resource Book, Vol. 1: A Library of Universal Data Models for all Enterprises. Wiley, 2001.
  • Ambler, Scott;‎ Pramod J. Sadalage. Refactoring Databases: Evolutionary Database Design. Addison-Wesley Professional. 2006.
  • Gamma, Erich; Richard Helm, Ralph Johnson, John Vlissides. Design Patterns: Elements of Reusable Object-Oriented Software.  Addison-Wesley Professional. 2016.