Equipe docente (experiência e interesses) e contactos;
Modo de funcionamento das aulas;
Objectivos e Programa;
Bibliografia;
Avaliação: componentes.
Identificação os Alunos: seu "background" académico e profissional; interesses e expectativas
Contextualização de AMSATD no âmbito dos Sistemas de Data Warehousing e do currículo do MSDPA; camadas dum SDW: Fontes de Informação; Zona de Concentração de Dados; Data Warehouse; Ferramentas de Análise e Extracção de Conhecimento;
Introdução ao processo central da disciplina SETI: selecção, extracção, transformação e integração de dados
Introdução aos conceitos basilares: Dados, Informação, Sistemas de Informação e Conhecimento
Introdução aos conceitos basilares: Metadados--noção e relevância, produtores e utilizadores, tipo de atributos a armazenar conforme o uso, normalização, exemplos
Introdução aos conceitos basilares: formalização (usando uma abordagem gramatical) dos conceitos introduzidos, do universo de discurso aos dados, passando pelas fontes e sistemas de informação, entidades e relações.
Análise formal da Operação de Selecção: Fontes, Entidades, Amostras (instâncias, ou objectos) e Atributos; sua implementação em SQL
Introdução aos conceitos basilares (cont.) -- formalização (usando uma abordagem gramatical) dos conceitos introduzidos: do universo de discurso aos dados, passando pelas fontes e sistemas de informação, entidades e relações.
Especificação formal -- revisão de algumas abordagens: algébrica e gramatical; definição de GIC e noção de árvore de derivação
(exercícios).
Construção de sistemas de informação com fontes históricas imprecisas/vagas e heterogéneas;
análise de dados e exploração do conhecimento -- a problemática e as abordagens.
O processo central da disciplina SETI -- selecção, extracção, transformação e integração de dados -- recordando os objectivos e tarefas de cada uma destas fases e comparando diversas perspectivas (DW e SI clássicos)
Qualidade na análise de dados e a influência dos problemas que podem ser detectados nos dados; detecção de erros e limpeza dos dados; a proposta FDASE.