Descrição

Estudos práticos da disciplina de Tópicos Especiais em NoSQL, utilizando o MongoDB.

Divisão do repositório

A pasta exerciciosMongoDB contém os exercícios passados em sala durante a disciplina. Até o momento foram desenvolvidos dois exercícios, um utilizando consultas básicas do mongoDB e outro utilizando aggregation. Também está inserido nessa pasta um exemplo de código em Java que exibe as consultas realizadas nos exercícios anteriores, mas com a conexão do mongoDB, bastando então apenas compilar o projeto para exibir os resultados.

Projeto final da disciplina - Professor Sheet Cheap

Consiste em um sistema web que consome os dados abertos da UFRN, utilizando os dados de turmas e docentes para determinar a taxa de aprovação de cada professor.

O aluno irá se logar através da autenticação da SINFO. Quando logado recuperaremos seu vínculo ativo da graduação, recuperando o semestre atual e a estrutura curricular do aluno, assim o discente poderá acessar através das disciplinas quais os professores disponíveis e a taxa de aprovação de cada um deles.

O projeto será escrito em Python e Django, utilizando MongoDB. O banco de dados será estruturado utilizando os dados abertos da UFRN, entretanto, serão feitas algumas adaptações nesses dados utilizando o Jupyter Notebook, algo que pode ser acompanhado na pasta tratandoCSV.

Todo o banco estará disponível no serviço de banco de dados do MongoDB, o Atlas.

Tecnologias utilizadas

• Análises de dados utilizando Jupyter Notebook

• Interface web utilizando Python e Django

• Banco de dados utilizados é o MongoDB

• Serviço de cloud do MongoDB, Atlas

Padrões de projeto

O nosso banco de dados utiliza o MongoDB como SGBD, porém utiliza coleções advindas do Portal de dados abertos da UFRN, então optamos por não utilizar o sistema ORM do Django, assim como não utilizar os models.py do Django, visto que a estrutura do banco de dados vem dos CSV's filtrados na pasta tratandoCSV.

Rodando o projeto

1. Crie um virtualenv com pipenv shell (Caso não tenha o pipenv instalado, instale-o: pip install pipenv )
2. Instale as dependências pipenv install
3. Crie e import os json tratados do projeto mongoimport --db professorCheatSheet --collection NomeDoJsonAqui --file tododiretorioatéaqui/mongoStudy/projeto/tratandoCSV/NomeDoJsonAqui.json --jsonArray

Recomendações de contribuição

• Sempre que for implementar algo verifique se existe uma issue para isso, caso não exista, crie uma e atribua a você.

• As issues devem ser criadas como cards dentro do projeto, depois transfromadas em issues, assim teremos um to-do list organizado.

• As issues devem ser atribuidas sempre a uma milestone, para podermos acompanhar o desenvolvimento do projeto.

• As branchs criadas deverao acompanhar o numero da issue, tal qual "issue-42"

• Antes de mergear uma branch, o pull request tem que passar por uma revisão e teste de outra pessoa.

Colaboradores

• Brunno Moreira da Silva
• Ítalo Epifânio de Lima e Silva