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Agenda
Discentes
Docente
Objetivos da Disciplina
Plano de Ensino - Programa
Metodologia
Bibliografia
Avaliação da Disciplina
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Discentes
Qual seu nome?
Já trabalha ou trabalhou
com computação?
Já programou?
Em qual linguagem?
Já fez outro curso em
computação?
Quais são as suas
expectativas no curso e na
disciplina?
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Jarley Palmeira Nóbrega
Formação Acadêmica 1993: Bacharelado em Ciência da Computação – Universidade
Federal de Campina Grande (UFCG).
2002: Especialização em Sistemas de Informações e Redes - Universidade Federal da Paraíba (UFPB) “Desenvolvimento de Aplicações para Dispositivos Móveis utilizando Java 2
Micro Edition”
2008: Mestrado em Ciência da Computação – Centro de Informática/Universidade Federal de Pernambuco (Cin/UFPE). “An Integrated Cost Model for Product Line Engineering”
2015: Doutorado em Ciência da Computação – Centro de Informática/Universidade Federal de Pernambuco (Cin/UFPE). “A Sequential Learning Method with Kalman Filter and Extreme Learning
Machine for Regression and Time Series Forecasting Problems”
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Jarley Palmeira Nóbrega
Atuação Profissional 1992 - 1996: Banco do Estado do Amazonas / Dataprev
1996 - 2001: Xerox do Brasil
2001 – 2002: Embratel
2002 - 2003: Grupo Vicunha
2004 – 2005: C.E.S.A.R.
2005 – 2009: Serpro
2009 – Atual: Ministério da Ciência, Tecnologia, Inovações e Comunicações (MCTIC) 2009 – 2017: Representação Regional do MCTIC no Nordeste (ReNE/MCTIC)
2017 – Atual: Centro de Tecnologias Estratégicas do Nordeste (CETENE/MCTIC)
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Jarley Palmeira Nóbrega
Atuação Acadêmica 1996 - 1997: Universidade Estadual do Amazonas
2004 - 2010: Universidade Salgado de Oliveira (Universo)
2008 - 2009: Centro Universitário Maurício de Nassau (Uninassau)
2011 - Atual: Faculdade Nova Roma
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Jarley Palmeira Nóbrega
Áreas de Interesse Inteligência artificial: Aprendizagem de máquina, redes
neurais/deep learning, extração de características;
Engenharia de software: Reuso de software, modelos de processos, frameworks de desenvolvimento, programação funcional;
Banco de dados: Datawarehouse, mineração de dados.
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Banco de Dados 2017.1
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Programa da Disciplina 2017.1
Introdução a Banco de Dados
Modelagem de Dados
Linguagem de Consulta
• Motivação • Conceitos Básicos • Propriedades • Modelo de Dados • Arquitetura de BD
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Programa da Disciplina 2017.1
• Modelo de Entidades e Relacionamentos •Modelo Relacional • Regras de Integridade e Normalização • Projeto de BD Relacional
Introdução a Banco de Dados
Modelagem de Dados
Linguagem de Consulta
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Programa da Disciplina 2017.1
• Álgebra Relacional • Introdução a SQL • JDBC
Introdução a Banco de Dados
Modelagem de Dados
Linguagem de Consulta
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Requisitos para a Disciplina
Conjunto mínimo de conhecimentos necessários para o acompanhamento e aprendizado na disciplina
Lógica de programação
Estrutura de dados
Linguagem de Programação OO
(Java )
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Bibliografia
ELMASRI, R., NAVATHE S. B., Sistema de Banco de Dados, Pearson Brasil. 2011.
DATE, C. J., Introdução a Sistemas de Bancos de Dados, 8ª edição, Editora Campus, 2004.
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Bibliografia
HAY, David C., Princípios de Modelagem de Dados . Makron Books, 1999.
GEHRKE, J., RAMAKRISHNAN, R., Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados, Editora ArtMed, 3ª Edição, 2008
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Bibliografia
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Recursos na Web
Slides da disciplina http://slides.jarley.com
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Recursos na Web
Envio de Trabalhos http://trabalho.jarley.com
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Avaliações
Trabalhos
Válidos apenas se enviados pelo aplicativo na web
Valem 30% da P1
São utilizados para avaliar o comprometimento do aluno com a disciplina
Trabalhos copiados:
Da internet: nota zero
De colegas: nota dividida
Perdeu o trabalho? Converse com o professor
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Avaliações
2 Provas Escritas: P1 e P2
Notas: 30% trabalhos + 70% prova escrita
Permitida a consulta de materiais impressos
O material impresso não pode ser compartilhado!
Não poderão ser utilizados notebooks, celulares ou outros equipamentos.
Conteúdo: toda a matéria lecionada até a penúltima aula antes da prova
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Avaliações
P2: todo o assunto do semestre
Média: P1 * 0.4 + P2 * 0.6
Média > 7.0 => Aprovação por média
Média < 4.0 => Reprovação por média
Média > 4.0 e Média < 7.0 => Prova Substitutiva
Falta da P1 ou P2
2ª chamada de P1 (entrada na secretaria)
Não haverá 2a chamada para a PS
Aprovação na PS: nota >= 5.0
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Sistemática das Aulas
100% das aulas em laboratório
08:00-11:30 (manhã) / 18:50 – 22:00 (noite)
Chamada ao final da aula
Frequência obrigatória (75%)
Ferramenta de controle de frequência
Somente o coordenador abona a falta
Celulares, comida, jogos, ...
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Estatísticas da Disciplina
2012-2 a 2016.2
Alunos matriculados: 127
Aprovados: 87 (69%)
Reprovados: 27 (21%)
Desistências: 13 (10%)
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Estatísticas da Disciplina 2012-2
Alunos matriculados: 10 Aprovados: 7 (70%) Reprovados: 3 (30%) Desistências: 0 (0%) Trabalhos: 5 (média de entrega: 4.1)
2013-2 Alunos matriculados: 28 Aprovados: 19 (68%) Reprovados: 8 (29%) Desistências: 1 (3%) Trabalhos: 5 (média de entrega: 3.9)
2014-1 Alunos matriculados: 13 Aprovados: 8 (62%) Reprovados: 2 (15%) Desistências: 3 (23%) Trabalhos: 5 (média de entrega: 2.4)
2014-2 Alunos matriculados: 26
Aprovados: 15 (58%)
Reprovados: 8 (31%)
Desistências: 3 (11%)
Trabalhos: 7 (média de entrega: 5.4)
2015-1 Alunos matriculados: 13
Aprovados: 8 (62%)
Reprovados: 2(15%)
Desistências: 3 (23%)
Trabalhos: 7 (média de entrega: 5.7)
2015-2 Alunos matriculados: 20
Aprovados: 18 (90%)
Reprovados: 0(0%)
Desistências: 2 (10%)
Trabalhos: 7 (média de entrega: 4.4)
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Estatísticas da Disciplina
2016-1 Alunos matriculados: 4 Aprovados: 4 (100%) Reprovados: 0 (0%) Desistências: 0 (0%) Trabalhos: 7 (média de
entrega: 6.8)
2016-2 Alunos matriculados: 13 Aprovados: 8 (61,5%) Reprovados: 4 (30,7%) Desistências: 1 (7,8%) Trabalhos: 7 (média de
entrega: 5,0)