Armazenamento para Big Data
- Detalhes
- Categoria: Disciplina
- Kleppmann, Martin - Designing Data-Intensive Applications: The Big Ideas Behind Reliable, Scalable, and Maintainable Systems. 1ª ed. Sebastopol, CA: O'Reilly Media, 2017. 616 p. ISBN: 978-1449373320. White, Tom - Hadoop: The Definitive Guide. 4ª ed. Sebastopol, CA: O'Reilly Media, 2015. 756 p. ISBN: 978-1491901632. Garrison, Deepti Gupta; Suri, Rajesh - NoSQL and SQL Data Modeling: Bringing Together Data, Semantics, and Software. 1ª ed. Nova Iorque: Apress, 2020. 312 p. ISBN: 978-1484256244. Marz, Nathan; Warren, James - Big Data: Princípios e Melhores Práticas de Sistemas de Dados Escaláveis ¿¿em Tempo Real. 1ª ed. Shelter Island, NY: Manning Publications, 2015. 328 p. ISBN: 978-1617290343.
- Aplicações Informáticas para Ciências de Dados (T) (IPLUSO)
- 6382
- 23556
- Armazenamento para Big Data
- IPLUSO6382-23556
- 2
- 5
- 0
- 4
- Não
- Português
- As aulas teóricas e as discussões fornecem uma base teórica sólida, enquanto os alunos reveem o material de aprendizagem antes ou depois da aula para reforçar os conceitos-chave. O tempo em sala de aula é dedicado a atividades interativas, como a resolução de problemas, estudos de caso e demonstrações práticas, para promover a aprendizagem ativa e fornecer apoio personalizado do instrutor. A aprendizagem baseada em projetos está integrada nas sessões práticas de laboratório, permitindo aos alunos aplicar o conhecimento teórico a cenários reais de armazenamento de Big Data, desenvolver competências de resolução de problemas e trabalhar em equipa para criar soluções práticas que possam ser incluídas nos seus portefólios profissionais. A aprendizagem colaborativa, os exercícios guiados e a utilização de ferramentas digitais modernas são incorporados ao longo do curso para aumentar o envolvimento dos alunos.
- Obrigatório
- Ao concluir este curso com sucesso, os alunos serão capazes de: Compreender os conceitos básicos de armazenamento de Big Data. Aprender diferentes tecnologias de armazenamento de dados. Aplicar técnicas básicas de armazenamento de Big Data. Desenvolver competências fundamentais na gestão de grandes conjuntos de dados.
- Introdução ao Big Data Conceitos e características do Big Data Aplicações e desafios Fundamentos de armazenamento de dados Tipos de dados Arquiteturas de armazenamento Organização e gestão de dados Tecnologias de base de dados Bases de dados relacionais Bases de dados NoSQL Comparação e casos de uso Sistemas de armazenamento distribuído Conceitos básicos de armazenamento distribuído Escalabilidade e fiabilidade Introdução aos sistemas de ficheiros distribuídos Armazenamento em nuvem Conceitos de armazenamento na nuvem Data lakes e data warehouses Benefícios e limitações Segurança e governação de dados Privacidade de dados Princípios de segurança Backup e recuperação Introdução às aplicações de armazenamento de Big Data Aplicações no mundo real Considerações básicas de desempenho Tendências atuais e direções futuras Aplicações práticas Estudos de caso Exercícios práticos com recurso a tecnologias de armazenamento de Big Data Avaliação de desempenho e melhores práticas
Description of assessment instruments (individual and group) - tests, practical work, reports, projects... respective submission/presentation dates... and weighting in the final grade.
Example:
Description
Deadline
Weighting
Assessment test
17-11-2026
40%
Portfolio
5-01-2027
60%
(...)
A avaliação final baseia-se numa componente prática, baseada em trabalhos práticos, participação nas aulas e assiduidade, e numa componente teórica baseada em testes escritos sobre os diferentes tópicos abordados.Acomponentepráticateráumpesode60%,sendo40%paraentregadeprojetose20% para trabalhos e trabalhos de aula e a componente teórica terá um peso de 40%, na nota final. A nota mínima de ambas as componentes será de 9.5 valores. As componentes prática e teórica são requeridas emtodasasépocasdeavaliação.Assim,aépocaderecursopodeconsistirem:-Exameescrito:para os alunos que não tiveram aproveitamento na componente teórica em avaliação contínua. - (Re)Submissãodostrabalhos:paraosalunosquenãotiveramaproveitamentonacomponenteprática em avaliação contínua. - Exame escrito + (re)submissão dos trabalhos: para os alunos que não tiveram aproveitamento nem na componente teórica nem na componente prática em avaliação contínua
- Semestral
- A disciplina de Big Data Storage apresenta os conceitos, arquiteturas e tecnologias utilizadas para armazenar, gerir e processar dados em larga escala em ambientes distribuídos. Abrange modelos de armazenamento relacional e NoSQL, sistemas de ficheiros distribuídos, armazenamento na nuvem, data lakes, data warehouses e plataformas de Big Data como Hadoop e Spark. A disciplina pertence às áreas de Engenharia Informática, Ciência de Dados e Sistemas de Informação, preparando os alunos para conceber, implementar e gerir soluções de armazenamento de dados escaláveis, seguras e eficientes.
