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Data Warehouse e Datamining 
Aula 1 
Profª Janine Prates 
16/09/2013 
Data Warehouse e Datamining 
16/09/2013 Aula 1 
Data Warehouse e Datamining 
• Bibliografia Básica: 
– ILNMOM, W. H. Como construir o Data Warehouse. Rio de 
Janeiro. Editora Campus. 2 ed. 1997. 
– EBECKEN, N. F. F., LOPES, M. C. S., COSTA, M. C. A. 
Mineração de Textos. In: REZENDE, Solange Oliveira. 
Sistemas Inteligentes: fundamentos e aplicações. São 
Paulo: Manole, 2003. 
– ELMASRI, R. E. NAVATHE, S. B. Sistemas de Banco de 
Dados. São Paulo: Addison-Wesley, 2005. 
 
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Data Warehouse e Datamining 
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• Bibliografia Complementar: 
– RUSSELL, Stuart; NORVIG, Peter. Inteligência 
artificial . Rio de Janeiro: Campus,2004. 
– BITTENCOURT, G. Inteligência artificial: 
ferramentas e teorias. 2 ed. Florianópolis: Editora 
da UFSC. 2001. 362 p. 
– SILBERSCHATZ, A.; KORTH, H. F. Sistema de Banco 
de Dados. 3a Edição. São Paulo: Makron Books, 
1999. 
 
 
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– HEUSER, C. A. Projeto de Banco de Dados. Porto 
Alegre: Sagra Luzzatto 2004. 
– GRAVES, Mark. Projeto de banco de dados com 
XML: guia completo para desenvolver bancos de 
dados com tecnologia XML conectados à Web; 
integração de bancos de dados XML a sistemas 
corporativos; exemplos de código Java, SQL e XSL; 
aplicável a todos os . São Paulo: MAKRON Books, 
2003. 
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• Ementa: 
– Conceitos básicos de coleta e engenharia de 
dados, 
– Preparação de dados (Data warehouse, 
ferramentas OLAP, modelo dimensional); 
– Técnicas de mineração de dados (classificação, 
agrupamento, regras de associação); 
– Interpretação e operacionalização do 
conhecimento descoberto; 
– Aplicações de mineração de dados; 
– Projeto prático. 
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• Objetivo Geral: 
 
– O aluno estará apto a reconhecer, projetar e 
implementar os elementos da arquitetura do Data 
Warehouse. 
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Data Warehouse e Datamining 
• Objetivos Específicos: 
– Projetar um ambiente DW, dado um problema; 
– Implementar seus principais componentes (ETL, 
Metadados, Modelagem Dimensional); 
– Implementar um algoritmo simplificado de Data 
Mining; 
– Utilizar alguma ferramenta de suporte em 
mineração de dados 
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• Avaliação: 
• Debate I: Data Warehouse (5 pontos); 
• Debate II: Datamining (5pontos); 
• Listas/Trabalhos (15 pontos) 
• Prova I (25 Pontos). 
• Prova II (25 Pontos), Obs: Prova Colegiada 
(Mês 10). 
• Prova/Projeto Final (25 pontos) 
 
 
 
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Data Warehouse e Datamining 
• Metodologia Proposta: 
– Aulas expositivas e dialogadas com utilização de 
recursos audiovisuais, sala de aula e laboratório; 
– Resolução de exercícios; 
– Desenvolvimento de um projeto de construção de 
um Data Warehouse. Equipes de no máximo 3 
alunos. 
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– Apresentação do projeto. 
– Realização de dois debates sobre aplicação de 
Data warehouse/Dataminig 
– Leitura de textos relacionados com a disciplina. 
 
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• Contrato de Resultado: 
– Média para aprovação 70%; 
– Disciplina 72 horas – 75% de frequência 
– Aulas: 
• Segunda – 21:00 as 22:40 
• Quarta – 19:10 as 20:50. 
– Prova substitutiva, 2ª Chamada (??); 
– Uma prova final (Caso não atinja os 70% da nota, 
mas tenha frequência). 
 
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Questionário 
1. Nome: 
2. Local de Trabalho: 
3. Atua na área de TI? Caso afirmativo, em qual seguimento? 
4. Expectativas com a disciplina: 
5. Conceitue: 
1. Data Warehouse 
2. DataMining 
6. Você vislumbra algumas aplicações para Data Warehouse e 
Datamining na sua vida profissional (Atual ou futura)? 
Justifique. 
 
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