Ementas dos Componentes Curriculares

Introdução à Ciência e Engenharia de Dados

Carga Horária: 30 horas Ciclo: Básico

Docente: Dr. Alexandre Tadeu Rossini da Silva

Objetivo: Desenvolver as competências nos conceitos, ferramentas, métodos, métricas e técnicas para a ciência e engenharia de dados, tais como big data, arquitetura de dados, estrutura e tecnologias para familiarizar os acadêmicos ao paradigma centrado em dados.

Ementa: Introdução à Ciência de Dados; Big Data; Aplicação da Ciência de Dados; Engenharia e Dados; Ciclo de Vida da Engenharia de Dados; Arquitetura de Dados; Tecnologia para a Engenharia de Dados; Geração de Dados; Armazenamento

Bibliografia:

Reis, J.; Housley, M. Fundamentos de Engenharia de Dados. Editora Novatec, 2023.
Provost, F.; Fawcett, T. Data Science para Negócios. Editora Alta Books, 2016.
Carvalho, A. C. P.; et al.. Ciência de Dados: Fundamentos e Aplicações. Editora LTC, 2024.
Amaral, F. Introdução à Ciência de Dados. Editora Alta Books, 2016.
Hua, C. C. Inteligência Artificial, Análise de Dados e Ciência de Dados. Ed. Cengage, 2024.

Modelagem de Banco de Dados

Carga Horária: 30 horas

Ciclo: Básico

Docente: Dr. Eduardo Ferreira Ribeiro

Objetivos: Desenvolver as competências nos mecanismos de armazenamento e recuperação de informações a partir de modelos de dados relacionais e NoSQL no contexto de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados, nas camadas lógica e de visão nos sistemas de banco de dados.

Ementa: Pirâmide DICS. Abstração de Dados. Modelagem Conceitual de Dados. Fundamentos de Banco de Dados. Projeto Conceitual de Banco de Dados. Projeto Lógico de Banco de Dados. Banco de Dados Não Convencionais. Projeto e implementação de BD Relacional. Bancos de Dados NoSQL. ACID x BASE. Chave-Valor, Banco de Dados de Família de Documentos..

Bibliografia

Elmasri, R. Sistema de banco de dados. 6. ed. São Paulo, SP: Pearson Makron Books, 2011.
Silberschatz, A. Sistema de banco de dados. Elsevier, 5. ed., 2006.
Korth, H.; Silberchartz, A.; Sudarshan; S. Sistemas de Banco de Dados. Makron, 5ª ed., 2006.
Date, C. J. Introdução a sistema de bancos de dados. Rio de Janeiro, RJ: Elsevier, 2004.
Sadalage, P. J.; Fowler, M. NoSQL Essencial. Novatec, 2013.

Administração de Banco de Dados

Carga Horária: 30 horas

Ciclo: Básico

Docente: Dr. Ary Henrique Morais de Oliveira

Objetivos: Desenvolver as competências no desenvolvimento da arquitetura geral de um Sistema de Gestão de Banco de Dados, incluindo os conceitos e práticas para tarefas de instalação, operação e configuração, bem como técnicas de monitoramento e otimização de desempenho, bem como rotinas comuns de manutenção do ambiente, incluindo aspectos de segurança, backup e recuperação de dados.

Ementa: Arquitetura e Instalação; Operação e Configuração; Superusuário; Variáveis de Ambiente; Inicia e Conexões; Sessão de Usuário; Organização Lógica e Física dos Dados; Estrutura de diretórios e arquivos; Bases de Dados e Schemas; Tablespaces; Administração de Usuários e Segurança; Grupos, Privilégios e Autenticação; Ferramentas de Monitoramento; Catálogo e Log; Relatórios

Bibliografia

Elmasri, R. Sistema de banco de dados. 6. ed. São Paulo, SP: Pearson Makron Books, 2011.
Silberschatz, A. Sistema de banco de dados. Elsevier, 5. ed., 2006.
Korth, H.; Silberchartz, A.; Sudarshan; S. Sistemas de Banco de Dados. Makron, 5ª ed., 2006.
Date, C. J. Introdução a sistema de bancos de dados. Rio de Janeiro, RJ: Elsevier, 2004.
Alves, W. P. Banco de dados: Teoria e Desenvolvimento. Erica, 2ª edição, 2020.

Gestão e Governança de Dados

Carga Horária: 30 horas

Ciclo: Básico

Docente: Dr. Eduardo Ferreira Ribeiro

Objetivos: Desenvolver as competências nas atividades de gestão e governança de dados no que tange a arquitetura, qualidade, modelagem, armazenamento, integração, segurança, documentação conforme o modelo DAMA-DMBOK (Data Management Body of Knowledge)

Ementa: Gestão de Dados; Papéis Envolvidos na Gestão dos Dados; Visão Geral do Data Management Body of Knowledge (Dama-Dmbok); Governança de Dados; Qualidade de Dados.

Bibliografia

Olesen-Bagneux, O. O Catálogo de Dados Corporativo. Editora Novatec, 2023.
Barbieri, C. Governança de Dados: Práticas, Conceitos e Novos Caminhos. Alta Books, 2019.
Rego, B. L. Gestão e governança de dados: promovendo dados como ativo de valor nas empresas. Editora Brasport, 2013.
Rego, B. L. Simplificando a Governança de Dados. Editora Brasport, 2020.
Olesen-Bagneux, O. O Catálogo de Dados Corporativos. Editora Novatec, 2023.

Métodos Estatístico de Apoio à Decisão

Carga Horária: 30 horas

Ciclo: Básico

Docente: Dra. Glêndara Aparecida Martins

Objetivos: Desenvolver as competências na aplicação de técnicas exploratórias para a descrição e sumarização de dados por meio de métodos visuais, empregando técnicas gráficas e quantitativas, para maximizar a obtenção de informações, descobrir variáveis e tendências, detectar comportamentos anômalos e testar hipóteses.

Ementa: teorias e aplicações; coleta de dados; tipos de variáveis; apresentação de dados em tabelas e gráficos; medidas numéricas descritivas; medidas de tendência central; variação e formato; medidas numéricas descritivas para população; análise exploratória; a covariância e o coeficiente de correlação.

Bibliografia

Bussab, W. O. e Morettin, P. A. Estatística Básica, 8ª Edição, Saraiva, São Paulo, 2013.
DeGroot, M. H. e Schervish, M. J. Probability and Statistics, 4ª ed., Addison Wesley, 2012.
Magalhães, M.; Lima, A. Noções de Probabilidade e Estatística, EDUSP, 7ª edição, 2013.
Ross, S., Introductory Statistics. Elsevier, 3ª Edição, 2010.
Montgomery, D. C.; Runger, G. C. Estatística Aplicada e Probabilidade para Engenheiros. LTC, 2ª ed., 2003.

Programação em Python

Carga Horária: 30 horas

Ciclo: Tecnológico

Docente: Dr. Edeilson da Silva Milhomem

Objetivo: Desenvolver as competências no desenvolvimento de aplicações na linguagem python aplicado à ciência de dados utilizando as bibliotecas Numpy; SciPy e Pandas.

Ementa: Fundamentos; Classes e Objetos; Operações Matemáticas; Listas; Tuplas; Intervalos; Strings; Conjuntos; Controles de Execução (while, if, for, break, continue); Funções; NumPy; SciPy; Pandas.

Bibliografia:

Behrman, K. R. et al. Fundamentos de Python para Ciência de Dados. Editora Bookman, 2022.
Mckinney, W. Python Para Análise de Dados: Tratamento de Dados com Pandas, NumPy & Jupyter. Editora Novatec, 2023.
Netto, A.; Maciel, F. Python Para Data Science. Editora Alta Books, 2012.
Klosterman, S. Projetos de Ciência de Dados com Python. Editora Novatec, 2020.
Vasiliev, Y. Python Para Ciência de Dados: uma Introdução Prática, Editora Novatec, 2023.

Inteligência de Negócios e Data Warehouse

Carga Horária: 30 horas

Ciclo: Tecnológico

Docente: Dr. Ary Henrique M. de Oliveira

Objetivos: Desenvolver as competências nos conceitos, ferramentas, tecnologias, aplicações e práticas para coletar, integrar, analisar e apresentar os dados brutos para criar informações a partir de características, padrões e tendências observadas em dados organizados em um data warehouse.

Ementa: Sistemas de Apoio à Decisão; Inteligência competitiva; Business Intelligence (BI); Extração, Transformação e Carga (ETL); Gerência de Metadados; Projeto e Implementação de DW; Modelagem para Data Warehousing; Modelo Estrela; Projeto físico de DW; Consumo da Informação; Extração de Data Marts; Aplicações OLAP; Análise de Dados Multidimensionais. Implementação de DWs. Visualização de Dados; Construção de Painéis; Storytelling; Ferramentas (Power BI, Tableau, Excel).

Bibliografia:

Aguilar, A. Visualização de Dados, Informação e Conhecimento. Ed. UFSC, 2017.
Fawcett, T.; Provost, F.; Boscato, M. Data Science para Negócios. Alta Books, 2018.
Machado, F. N. R. Tecnologia e Projeto de Data Warehouse. Saraiva, 6ª edição, 2018.
Gonçalves R. R. Integração de Dados na Prática, 2012.
Knaflic, C. M. Storytelling com Dados: Guia Sobre Visualização de Dados. Alta Books, 2019.

Visualização de Dados

Carga Horária: 30 horas

Ciclo: Tecnológico

Docente: Dr. Fernando Machado Haesbaert

Objetivos: Desenvolver as competências nos fundamentos para a construção de mecanismos de visualização para que os acadêmicos possam contar histórias a partir dos dados por meio de técnicas de visualização, design e dashboards de forma a explorar e comunicar os resultados e conclusões obtidas de forma eficaz.

Ementa: Design Thinking: Imersão, Análise e objetividade, Ideação, Protótipo, Implementação; Visualização de Dados. Técnicas de Apresentação. Dashboard e Gráficos. Storytelling com Dados. Ferramentas de Visualização.

Bibliografia:

Duarte, N. Data Story: Explique Dados e Inspire Ações por Meio de Histór.. Alta Books, 2022.
Strachnyi, K. A Cor dos Dados: Um Guia Para o uso de Cores. Editora Novatec, 2023.
Knaflic, C. N. Storytelling com Dados: um Guia Sobre Visualização de Dados Para Profissionais de Negócios. Editora Alta Books, 2019.
Dykes, B. Dados e Storytelling de Impacto. Editora Benvirá, 2023.
Brown, T. Design Thinking. Alta Books, 2020.

Descoberta de Conhecimento e Mineração de Dados

Carga Horária: 30

Ciclo: Tecnológico

Docente: Prof. Dr. Warley Gramacho da Silva

Objetivo: Desenvolver as competências nos conceitos básicos, objetivos, possibilidades e inovações sobre o processo de descoberta de conhecimento e nas suas principais metodologias, tarefas e técnicas.

Ementa: Introdução à Data Mining; Conceitos Básicos do Processo de Descoberta de Conhecimento em Bancos de Dados (KDD); Etapas do processo de KDD; Tarefas de KDD; Métodos de Data Mining; Pré-processamento de dados; Tarefas e técnicas de mineração de dados: classificação, regressão, detecção de agrupamentos, descoberta de regras de associação, sumarização, modelagem de dependências, detecção de tendências e exceções; Visualização de Dados; Aplicações e Exemplos de Data Mining. Processo de referência CRISP-DM: fases, tarefas genéricas e tarefas específicas.

Bibliografia:

Goldschmidt, R.; Passos, E. Data Mining: Conceitos, Técnicas. Ed. Campus, 2ª ed., 2015.
Castro, L. N. e Ferrari, D. G. Introdução a Mineração de Dados. Ed. Saraiva, 2016.
Silva, L. A. Introdução à Mineração de Dados com Aplicações em R. Elsevier, 2016.
Amaral, F. Introdução à Ciência de Dados: Mineração de Dados e Big Data. Alta Books, 2016.
Ian, H.; Witten, E. F.; Mark, A. H. Data Mining: practical machine learni. 3rd, Elsevier, 2011.

Aprendizado de Máquina

Carga Horária: 30 horas

Ciclo: Tecnológico

Docente: Prof. Dr. Tanilson Dias dos Santos

Objetivos: Desenvolver as competências nos aspectos fundamentais, algoritmos e técnicas de aprendizado de máquinas, para desenvolver algoritmos capazes de aprender, ou melhorar seu desempenho, utilizando exemplos de situações observadas para que os acadêmicos sejam capazes de entender e aplicar os principais modelos de aprendizado de máquinas e reconhecimento de padrões.

Ementa: Introdução à Inteligência Artificial; Introdução ao Aprendizado de Máquina; Aprendizado supervisionado; Aprendizado não supervisionado; Aprendizado por reforço; Regressão Linear e regressão Logística; Estratégias baseadas em busca (árvores de decisão e conjuntos de regras), redes neurais artificiais (perceptron e multilayer perceptron) e modelos probabilísticos (Naive Bayes); Avaliação experimental de algoritmos de aprendizado; Aplicações de Aprendizado de Máquina; Implementação de Algoritmos em Python; Tópicos avançados.

Bibliografia

Russell, Stuart J., and Peter Norvig. Artificial intelligence: a modern approach. Pearson, 2016.
Faceli, K. et al. Inteligência Artificial: Uma Abordagem de Aprendizado de Máq.. LTC, 2011.
Alpaydin, E. Introduction to Machine Learning. MIT Press, 2004.
Mitchell, T. M. Machine Learning. McGraw-Hill, 1997.
Provost, F.; Fawcett, T. Data Science for Business: What you need to . O'Reilly Media, 2013.

Gestão da Segurança da Informação e Privacidade

Carga Horária: 30 horas

Ciclo: Tecnológico

Docente: Me. Thiago Magalhães Rodrigues de Brito

Objetivos: Desenvolver as competências nos métodos, ferramentas e tecnologias aplicadas na segurança de dados e sistemas, assim como na legislação relacionada ao acesso e proteção dos dados.

Ementa: Ética e limites no uso de dados; Lei de Acesso à Informação (12.527/2011); Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (13.709/2018); Introdução a segurança da informação; Objetivos, possibilidades e áreas de aplicação da segurança da informação no serviço público; Gestão de incidente de segurança; Políticas de segurança; Criptografia; Assinatura digital; Certificação; Segurança na comunicação; Ataques a segurança; Mecanismos de defesa.

Bibliografia

Stallings, W; Brown, L. Segurança de Computadores: Princ. e Práticas. Elsevier, 2ª ed., 2014.
Lyra, M. R. Segurança e auditoria em sistemas de informação. Ciência Moderna, 2008.
Stallings, W. Criptografia e seguranca de redes: princípios e práticas. Pearso, 4ª ed, 2008.
Semola, M. Gestão da Segurança da Informação: Uma Visão Executiva. Elsevier, 2003.
Imoniana, J. O. Auditoria de Sistemas de Informação. 3ª ed. Ed. Atlas, 2016.

Metodologia Científica

Carga Horária: 15 horas

Ciclo: Básico

Docente: Dra. Gleice Lorena Tavares

Objetivo: Desenvolver as competências na aquisição do conhecimento de métodos do estudo científico para o desenvolvimento de trabalhos de alto rigor técnico e científico, preparando o acadêmico para o planejamento, execução e avaliação de projetos de ciência, tecnologia e inovação.

Ementa: Introdução ao método científico. Processo de pesquisa. Revisão bibliográfica. Metodologia de pesquisa. Desenho de experimentos. Análise e apresentação dos resultados (escrita de artigos, relatórios técnicos, seminários). Tratamento de dados experimentais: medição, sumarização estatística, apresentação e interpretação de dados. Métricas de pesquisa experimental em ciência de dados.

Bibliografia:

Wazlawick, R. S. Metodologia de pesquisa para ciência da computação. Ed. Elsevier, 2009.
Santos, A. R. Metodologia científica: a construção do conhecimento. 6ª Ed., Ed. DP&A, 2004.
Davis, M.; Davis, K. J.; Dunagan, M. Scientific papers and presentations. Elsevier, 2012.
Carvalho, M. C. M. Construindo o saber: metodologia científica. 24.a ed. Ed. Papirus, 2011.
Zobel, J. Writing for Computer Science. Springer-Verlag, 1997

Programa e Projeto de Extensão em Ciência de Dados

Carga Horária: 45 horas

Ciclo: Básico

Docente: Me. Tiago da Silva Almeida/Dra. Gleice Lorena Tavares

Objetivos: Desenvolver as competências para o desenvolvimento do protagonismo acadêmico no planejamento, execução e avaliação de ações de extensão interagindo junto aos demais setores da sociedade atendendo às demandas da comunidade externa.

Ementa: Extensão Universitária: Definições, História, Princípios e Diretrizes. Curricularização da Extensão. Legislação da Curricularização da Extensão. Programa de Extensão em Ciência de Dados. Projeto de Extensão em Ciência de Dados.

Bibliografia:

Tavares, C. A. R.; Freitas, K. S. Extensão Universitária. Paco Editorial, 2016.
Universidade Federal de Pernambuco. Curricularização: Guia da Curricularização das Ações de Extensão nos cursos de graduação da UFPE. Ed. UFPE, 2021.
Serva, F. M. Extensão Universitária e sua Curricularização. Ed. Lumen Juris, 2023.
Gonçalves, N. G.; Quimelli, G. A. S. Princípios da Extensão Universitária. Ed. CRV, 2020.
Melo, C. M et al. Curricularização da Extensão Universitária. Ed. Processo, 2ª edição, 2022.

Trabalho de Conclusão de Curso

Carga Horária: 60 horas

Ciclo: Tecnológico

Docente: Dr. Ary Henrique M. de Oliveira

Objetivos: Desenvolver as competências no desenvolvimento de um trabalho teórico e prático para a construção de um projeto em ciência, tecnologia e inovação, desenvolvendo uma fundamentação adequada e estrutura metodológica planejada e elaborada conforme as normas da ABNT.

Ementa: Estrutura, organização e padrões formais para elaboração e confecção de projetos tecnológicos. Argumentação, coesão e coerência em relação à linguagem e ao conteúdo do trabalho de pesquisa. Desenvolvimento de projetos em ciência, tecnologia e inovação. Defesa de projeto na UFT.

Bibliografia:

Wazlawick, R. Metodologia de pesquisa para ciência da computação. Elsevier, 2.a, 2014.
Baptista, M. N.; Campos, D. C. Metodologias de Pesquisa em Ciências. LTC, 2016.
Bussab, W. O. e Morettin, P. A. Estatística Básica, 8ª Edição, Saraiva, São Paulo, 2013.
Santos, A. R. Metodologia científica: a construção do conhecimento. 6ª Ed. DP&A, 2004.