Visão Geral

Neste projeto, tive a oportunidade de trabalhar com a empresa Melhores Compras, uma plataforma de e-commerce que oferece uma ampla variedade de produtos. A missão da nossa equipe foi traduzir as regras de negócios da empresa em um banco de dados relacional. Essas regras são cruciais para definir como as operações da empresa são realizadas e serviram como a base deste projeto.

O que fizemos:

📊 Desenvolvimento do Projeto Lógico,

💻 Implementação do Projeto Físico,

🔍 Criação de Scripts SQL para criar tabelas.

Ferramenta usada

Oracle SQL Data Modeler

Tópicos Estudados

Durante a fase 1 do curso de "Ciência de Dados", me aprofundei em uma variedade de tópicos essenciais, incluindo:

Modelagem de Dados

• Introdução a Banco de Dados: Uma visão geral sobre o que são bancos de dados e sua importância.
• MER: Modelo Entidade Relacionamento: O aluno aprendeu a criar modelos conceituais de dados usando a notação MER.
• MER: Relacionamentos e Cardinalidade: Exploração dos relacionamentos entre entidades e sua cardinalidade.
• MER: Extensões: Estudo das extensões do modelo entidade-relacionamento para lidar com situações mais complexas.
• Normalização de Dados: Compreensão dos princípios da normalização para evitar redundância e inconsistência nos dados.
• Modelo Relacional: Desenvolvimento de modelos relacionais a partir dos modelos entidade-relacionamento.

Linguagem SQL

• Primeiros Passos na Linguagem SQL: Introdução à linguagem SQL para consulta e manipulação de dados.
• SQL: Comandos DDL - Criando tabelas: Criação de tabelas e definição de esquemas de banco de dados.
• SQL: Comandos DDL - Mantendo tabelas: Manutenção de tabelas, incluindo adição, modificação e exclusão de colunas.
• SQL: Comandos DDL - Integridade Referencial: Garantia da integridade referencial usando chaves estrangeiras.
• SQL: Sequências e Identity: Uso de sequências e Identity para gerar valores automáticos em colunas.

Programação em Python

• Iniciando a Jornada de Programação em Python: Introdução à linguagem Python como uma ferramenta poderosa para processamento de dados.
• Explorando o Python: Aprofundamento nas estruturas de dados, funções e módulos disponíveis em Python.
• Tomada de Decisão em Python: Uso de estruturas de controle de fluxo para tomar decisões em programas Python.