Detalhes

Categoria: Disciplina

• Designing Data-Intensive Applications,  Martin Kleppmann, Chris Riccomini (2026), 2nd Ed., O'Reilly Media Moniruzzaman, A.B., Hossain, S.A. (2013). NoSQL Database: New Era of Databases for Big data Analytics - Classification, Characteristics and Comparison. Maribel Yasmin Santos, Carlos Costa (2019). Big Data, FCA.  
• Ciência de Dados (L) (ISMAT)
• 6321
• 23089
• Armazenamento de Big Data
• ISMAT6321-23089
• 2
• 6
• 0
• 12
• Não
• Português
• A metodologia de ensino inclui o método expositivo (ME1) para apresentar os conteúdos necessários, o demonstrativo (ME2) para ilustrar a sua aplicação a casos práticos e o ativo (ME3) para resolução de exercícios em sala de aula, com recurso ao computador. A avaliação de conhecimentos é feita por avaliação contínua ou por prova escrita de exame final. A avaliação contínua inclui a realização de dois testes escritos com uma ponderação de 30% cada e um trabalho de grupo (40%).
• Obrigatório
• OA1: Conhecer as tecnologias para armazenamento de grandes volumes de dados; OA2: Desenvolver e manter repositórios suportados por sistemas de informação distribuídos, para lidar com grandes volumes de dados; OA3: Desenhar bases de dados e extrair dados no MongoDB; OA4: Manipular estruturas JSON.
• CP1: Introdução às Bases de Dados Não Relacionais; CP2: Redundância para gerir tolerância a falhas; CP3: Distribuição de dados para gerir grandes volumes de informação; CP4: Introdução ao MongoDB; CP5: Desenho de Bases de Dados no MongoDB; CP6: Manipulação de estruturas JSON; CP7: Extração de dados no MongoDB.

• As componentes de avaliação são as seguintes:

  Descrição	Data limite	Ponderação
  Teste de avaliação 1	A definir	30%
  Teste de avaliação 2	A definir	30%
  Trabalho prático	A definir	40%

   

   

   

• Semestral
• A unidade curricular de Armazenamento de Big Data tem como objetivo principal introduzir os estudantes às tecnologias, modelos e práticas utilizadas no armazenamento e gestão de grandes volumes de dados. Num contexto em que a quantidade de informação produzida cresce de forma contínua, torna-se essencial conhecer soluções capazes de assegurar escalabilidade, tolerância a falhas, distribuição de dados e eficiência no acesso à informação. Esta unidade curricular dá particular atenção às bases de dados não relacionais, aos sistemas distribuídos e ao uso de tecnologias como o MongoDB, permitindo aos estudantes adquirir competências práticas no desenho, manutenção e exploração de repositórios de dados orientados para cenários de Big Data.