Disciplina Técnicas de Datawarehouse

A disciplina de Técnicas de Data Warehouse tem como objetivo fundamental apresentar ao estudante a importância de uma arquitetura de Data Warehouse e o seu impacto nas soluções de dados do mundo empresarial. Esta unidade curricular irá apresentar aos alunos as motivações da génese do Data Warehouse, das suas caraterísticas principais no armazenamento e modelação dos dados, assim como das mais recentes soluções como o Data Lake e Data Lakehouse aplicadas pelas grandes tecnológicas. Na componente prática, o aluno terá a oportunidade de aplicar os conceitos leccionados na componente teórica, numa tecnologia bastante valorizada no mercado de trabalho atual.

Não aplicável

Aulas Teóricas Tendências em Dados e Analytics Arquitetura Data Warehouse Modelação Multidimensional Técnicas de Data Warehouse Transformação e Exploração Aulas Práticas Introdução ao Databricks e ao Apache Spark Ingestão e Preparação de Dados no Databricks Transformação de Dados e Construção de um Star Schema ETL Avançado e Carregamento de Dados em Data Warehouses Consulta e Visualização de Dados no Databricks

O ensino está repartido entre aulas teóricas e práticas. A avaliação baseia-se em: Projeto (50%) de construção de um modelo relacional a partir de um conjunto de dados e apresentação de um relatório; Teste/Exame final (50%) com perguntas de escolha múltipla e de desenvolvimento. Para aprovação, a nota do projeto deve ser superior a 9.5 e a do teste final ser superior a 9.5.

Kimball, R., & Ross, M. (2013). The Data Warehouse Toolkit: The Definitive Guide to Dimensional Modeling (Third Edition). Indianapolis, IN: John Wiley & Sons, Inc.