BDA - Trabalhos - 2015/1

Trabalhos

Desenvolvimento de um SGBD - 30/04

• Objetivo:
  • Criar programa que implemente funções de CRUD
  • Linguagem: qualquer
  • Equipes:
    • BDA - CRUD 01 - Inserção - Carlos, Chrystian e Matheus Mendes
    • BDA - CRUD 02 - Exclusão- Augusto , Bruna e Gabriel
    • BDA - CRUD 03 - Alteração - Gustavo
    • BDA - CRUD 04 - Ordenação - Alessandro
    • BDA - CRUD 05 - Pesquisa - Marcelo, Ellen, Vítor Hugo
    • BDA - CRUD 06 - Listagem - Laura, Leticia

Pesquisas - 7 e 12/05

• Discutir as seguintes situações:

1. Normalização - FN 1, 2 e 3 - Ellen
2. Transação em Banco de Dados - Laura e Letícia
3. Segurança em Banco de Dados - Augusto César
4. Tuning em Banco de Dados -Bruna Souto
5. Índices - Agrupamento - Gabriel Leite
6. Índices - Hash - Cecília Carneiro
7. Índices - Árvore - Clayton Del Tedesco Júnior
8. Hadoop - Alessandro Gontijo
9. MapReduce - Arthur Gomide
10. BD Cassandra - Marcelo Prado
11. NoSQL

Projeto de Banco de Dados - 18/06

• Requisitos do projeto:
  • A ser definido

• Projeto 1: Planejamento e Controle de Manutenção de Equipamentos do DMAE => Ok para avaliação
  • Alessandro Gontijo da Costa Dias
  • Arthur Gomide Luz
  • Cecília Carneiro e Silva

• Projeto 2: Sistema de Gestão de Documentos => Preciso ver o documento real para avaliar se o DER está adequado. Favor enviar por email
  • Marcelo Prado Ribeiro
  • Vítor Hugo Oliveira Andrade

• Projeto 3: Gugu Tall Fashion => Ok para avaliação
  • Augusto César Alves de Oliveira
  • Bruna Souto Siqueira
  • Gabriel Henrique de Oliveira Leite

• Projeto 4: Sistema de Gerenciamento de propostas para inovação em tecnologias de saúde => Ok para avaliação
  • Laura de Amorim Lana Dib
  • Letícia Salomão Oliveira

• Entregas:
  • Modelagem (pode ser feita no DIA ?? ou no SGBD escolhido) => 18/06
  • Implementação de Banco de Dados (no SGBD escolhido)

Estado da Arte - 23/07

• Pesquisa e apresentação referente aos seguintes temas:

01. Big Data - Gabriel Leite

Bola da vez na área de Banco de Dados. Tem gerado enorme procura e pretende efetivamente extrair resultados do absurdo volume de dados que é armazenado no mundo.

02. Weka - Arthur Gomide

Ferramentas de mineração de dados bem didática, com algoritmos de redes neutrais bem clássicos de IA.

03. Business Inteligence - Cecília Carneiro

Gestão de projetos-PERT-CPM

Perspectiva de tomar decisões a partir da análise de dados. Efetivamente a possibilidade de utilizar base de dados estruturadas para gerar resultados que ajudem a definir novos caminhos, ações ou resultados que auxiliem a área de atuação.

04. Dispositivos embarcados - Alessandro Gontijo

Cada vez mais utilizados e aproveitando a onda do M2M e IoT, dispositivos embarcados precisam tratar com enorme eficiência, suas bases de dados.

05. BD geográfico - Bruna Souto Siqueira

Tratar dados que integram texto, vídeo, áudio e coordenadas geográficasa passou a ser um grande negócio e um enorme desafio.

06. SciDB - Vítor Hugo O. Andrade

Banco de dados muito comum na área de Bioinformática que atualmente utiliza algoritmos de IA para recuperação de padrões, por exemplo.

07. BayesDB - Augusto César

Ainda em versão alpha, porém a ideia é interessante: é uma base Bayesiana que permite consultas em Bayesian Query Language (BQL) para obter as probabilidades das observações.

08. Neo4j

Banco de dados em grafos muito utilizado para modelar algoritmos de IA que utilizam estruturas de grafos.

09. Apache Mahout - Marcelo Prado

Ferramenta para big data que contém vários algoritmos de IA para mineração de dados

10. Algoritmo de deep learning - Letícia Salomão

Utilizado para análise de sentimentos com banco de dados de grafos (http://neo4j.com/blog/deep-learning-sentiment-analysis-movie-reviews-using-neo4j/)

11. Algoritmos e técnicas

Algoritmos genéticos muito utilizados para otimização de consultas em bancos de dados (http://legacy.earlham.edu/~chrisma/survey.htm)

12. Datalog

Linguagem de programação lógica (subconjunto do Prolog). É muito usada como linguagem de consulta em bancos de dados e para raciocínio em sistemas especialistas. (http://docs.racket-lang.org/datalog/)

13. R

Ferramentas de mineração de dados muito parecida com MATLAB, porém mais moderna e intuitiva. Está muito na moda e possui vários pacotes que implementam algoritmos de IA.

14. Oracle ADDM e Oracle AMM

São módulos do banco relacional Oracle que utilizam algoritmos de IA. O ADDM é o Automatic Database Diagnostic Monitor procura por gargalos de performance e tenta otimizá-los. ::: O AMM é o Automatic Memory Management, responsável por gerenciar o consumo de memória do banco.

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