No Aula
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Data
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Conteúdo
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15/09
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Apresentação da
disciplina. Dinâmica. Introdução.
Dimensões de QD; QD e Big Data
artigos: Firmani2016_OnTheMeaningfulnessOfBigDataQuality
The
Challenges of Data Quality and Data Quality Assessment in the Big Data Era
brainstorm ;
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22/09
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DMMM e DMBOK
atividade: diferenças entre DMMM e DMBOK
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29/09
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apresentação e discussão dos artigos:
1. Big
Data Quality: A Quality Dimensions Evaluation
2.
Big_Data_Quality_Assessment_Model_for_Unstructured_Data
3.Provenanceaware_workflow_for_data_quality_management_and_improvement_for_large_continuous_scientific_data_streams
4.A_Machine_Learning_Approach_for_Data_Quality_Control_of_Earth_Observation_Data_Management_System 5. Toward a Methodology of Data Management Metrics
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06/10
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Metodologias de DQ:
HDQM, TDQM e TIQM
busca de artigos para o trabalho da disciplina: escolha do
tema, levantamento exploratório, strings de busca
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13/10
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emenda de Feriado artigos levantados, bases de busca utilizadas, critérios
de aceitação e exclusão
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20/10
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Metodologia de QD: HDQM artigos levantados,
apresentação dos artigos levantados: bases de busca utilizadas, critérios de aceitação e exclusão, classificação,
resumo, critérios de comparação/análises
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desenvolvimento do trabalho apresentação metodologia
HDQM
cada grupo: andamento sobre a revisão da
literatura
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03/11
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Emenda de Feriado
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10/11
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desenvolvimento do trabalho - não haverá aula (congresso)
Apresentação dos resultados até o momento: total de
artigos encontrados/aceitos/lidos/resumo: principais características
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17/11
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Apresentação dos resultados até o momento: total de artigos encontrados/aceitos/lidos/resumo: principais características
desenvolvimento do trabalho - não haverá aula (congresso)
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24/11
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Apresentação dos resultados até o momento: total de
artigos encontrados/aceitos/lidos/resumo: semelhanças/diferenças/ gaps
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08/12
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Apresentação: estudo de caso. Fechamento da disciplina e
entrega dos trabalhos escritos (formato de artigo).
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