Modelação de Dados
Código
11559
Unidade Orgânica
Faculdade de Ciências e Tecnologia
Departamento
Departamento de Informática
Créditos
6.0
Professor responsável
Carlos Augusto Isaac Piló Viegas Damásio, João Carlos Gomes Moura Pires
Horas semanais
4
Língua de ensino
Português
Objectivos
Saber:
- Modelação de dados em grafos e linguagens de interrogação
- Princípios dos Dados Abertos Ligados (Linked Open Data) e conceitos da Web Semântica
- Linguagens para representação, raciocínio e interrogação na Web Semântica
- Conceitos, arquiteturas e modelos de um Data Warehouse
- Modelação multidimensional dos dados para interrogação OLAP
Saber Fazer:
- Identificar aplicações que necessitem de modelos em grafos
- Modelar uma base de dados em grafos e interrogá-la (e.g. Neo4j com consultas em Cypher)
- Utilizar um triplestore e motor de inferência (e.g. Apache Jena) para interrogar em SPARQL informação existente na Web Semântica
- Analisar, construir e interrogar modelos multidimensionais.
Soft-Skills
- Explorar autonomamente a literatura atualizada de um tópico
- Desenvolver o espírito crítico relativamente a tecnologia recente
- Trabalhar em equipa
- Efetuar uma apresentação oral expondo um tema recente
- Avaliar um trabalho científico
Conteúdo
1. Modelos de Informação em Grafos
Dados relacionais, semiestruturados e em grafos. Modelação de informação em grafos. Linguagens de consulta para modelos em grafos. Bases de dados em grafos. Relação e comparação com outros modelos do movimento NoSQL.
2. Web Semântica
Motivação. Dados abertos ligados. Linguagem e semântica do Resource Description Framework (RDF) e linguagem de consulta SPARQL. Representação de ontologias na Web Semântica: RDF Schema e Web Ontology Language (OWL).
3. Processamento Analítico em Linha (OLAP)
Armazéns de dados. Modelos (conceptuais) multidimensionais. Operações base e linguagens de interrogação OLAP. Metadados. Dimensões espaciais e temporais. Interatividade na análise de dados.
4. Exercícios de Desenvolvimento e Projecto Final
Utilização de ferramentas (graph database, RDF e OWL API OLAP e multidimensionais)
Bibliografia
• Ian Robinson, Jim Webber, and Emil Eifrem. Graph Databases. O''''Reilly Media, Inc, 2013.
• Grigoris Antoniou, Paul Groth, Frank van Harmelen and Rinke Hoekstra . A Semantic Web Primer, 3rd Edition. MIT Press, August 2012.
• The Description Logic Handbook. Theory, Implementation and Applications. Edited by Franz Baader, Diego Calvanese, Deborah McGuinness, Daniele Nardi and Peter Patel-Schneider. Cambridge University Press, June 2010.
• The Data Warehouse Toolkit: The Complete Guide to Dimensional Modeling (Third Edition) - Ralph Kimball, Margy Ross. Wiley, 2013.
Método de avaliação
A avaliação da unidade curricular é constituída por 2 testes individuais (cada 25%), um projeto/trabalho final de grupo (35% da nota), apresentação oral e discussão de um trabalho de um colega (15% da nota). A nota mínima em cada teste é de 8 de valores e média dos testes deverá ser superior ou igual a 10 valores, após arredondamento. Os alunos poderão repescar qualquer ou todos os testes na época de exame de recurso, sendo combinada na mesma com a nota do trabalho e apresentação e discussão oral.