Faculdade de Banco de Dados (BI e Big Data)

Armazenamento Heterogêneo de dados:
velocidade em big data

Entregável do Bloco:

Uma infraestrutura para o oferecimento de aplicações para Big Data feitas em Python, fundamentada no MongoDB e capaz de oferecer velocidade, segurança e disponibilidade.

Projeto de Bloco: Armazenamento Heterogêneo de Dados

1 – Explicar e exemplificar situações de aplicações Big Data em que a velocidade tem importância preponderante

2 – Projetar uma aplicação usando Python com MongoDB

3 – Implementar a administração de dados para uma aplicação Big Data com Python e MongoDB, incluindo política de backup e recuperação, otimização de performance e monitoramento

4 – Documentar o projeto desenvolvido, justificando as escolhas e decisões feitas com base nas melhores práticas

Fundamentos da Administração de Bancos de Dados Não Relacionais

1 – Comparar SGBDs relacionais com NoSQL, levando em conta a evolução histórica e o contexto dos bancos de dados

2 – Explicar o funcionamento de bancos de dados não relacionais de diferentes tipos (gerenciadores de key-value, gerenciadores orientados a documento, bancos inMemory etc) e algumas das principais soluções de mercado (MongoDB, CouchBase, RavenDB, Redis, SaP Hana etc.)

3 – Administrar bancos de dados utilizando o MongoDB

Fundamentos do Desenvolvimento para Big Data com Python

1 – Compreender o ambiente, a filosofia, as aplicações e o histórico do Python

2 – Compreender os fundamentos da lógica de programação

3 – Aplicar os fundamentos da lógica de programação em diferentes situações utilizando Python, escrevendo programas simples na linguagem

4 – Escrever programas simples em Python acessando dados no MongoDB

Administração de Banco de Dados com MongoDB

1 – Agregar dados com o MongoDB: pipeline, operadores, utilização de memória, sort, skip e limit

2 – Compreender os conceitos e implementar a replicação de dados com o MongoDB: configuração, conceitos de oplog, write concern, elections, failover e deployment em múltiplos datacenters

3 – Compreender os conceitos e implementar o particionamento de dados (sharding): componentes, quando particionar, balanceamento, chaves de particionamento e chaves de particionamento hashed

Modelagem, administração e tuning de banco em MongoDB

1 – Compreender os principais conceitos e desafios da modelagem de dados não relacionais (embedding, references, document growth, modeling one-to-one and one-to-many relationships, modeling for atomic operations, modeling tree structures)

2 – Compreender os conceitos e implementar a administração de aplicações no MongoDB: arquivos de dados, journaling, autenticação e autorização.

3 – Compreender os conceitos e implementar as melhores práticas de administração de servidores MongoDB: análise de performance, storage engines, diagnósticos e debugging, backup e recuperação.

Certificações do Bloco: O bloco não tem foco na preparação para certificações profissionais.

Graduações

MBAs

Pós-Graduações Master in Information Technology

Processo Seletivo

Bolsas

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Administração de Banco de Dados com Oracle Database