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Extração e Transformação de Dados

Código 16677
Ano 2
Semestre S2
Créditos ECTS 6
Carga Horária PL(30H)/T(30H)
Área Científica Informática
Objectivos de Aprendizagem Após a conclusão bem-sucedida do curso, os alunos devem ser capazes de:
- Conhecer e aplicar métodos de extração de dados de várias fontes;
- Saber aplicar as metodologias de processamento de dados para melhorar a qualidade dos dados e estabelecer consistência; - Saber identificar e usar tecnologias de carregamento de dados em base de dados relacionais ou não relacionais.
Conteúdos programáticos - Data wharehouse
- Crawler e Scraping de dados;
- Parsing de dados;
- Representação de texto
- Representação de dados multimédia
- Filtragem, validação e autenticação de dados;
- Mecanismos de garantia de qualidade e fidelidade das fontes;
- Proteção/encriptação de dados sensíveis em termos de privacidade;
- Replica de dados;
- Virtualização de dados;
- Integração de streams multi-fonte.
Bibliografia principal - Caserta, Joe, and Ralph Kimball. The Data Warehouseetl Toolkit: Practical Techniques for Extracting, Cleaning, Conforming, and Delivering Data. Wiley, 2013.
- Sharda, Ramesh, Dursun Delen, and Efraim Turban. Analytics, data science, & artificial intelligence: Systems for decision support. Pearson Education Limited, 2021.
- Ankam, Venkat. Big data analytics. Packt Publishing Ltd, 2016.
- Furht, Borko, and Flavio Villanustre. Big data technologies and applications. Berlin, Germany: Springer, 2016.
- Sedkaoui, Soraya. Data analytics and big data. John Wiley & Sons, 2018.
- Leskovec, Rajaraman, Ullman. “Mining of massive datasets”. Cambridge University Press, 2014. Available at http://www.mmds.org/
Língua Português
Data da última atualização: 2025-02-27
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