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segunda-feira, 3 de fevereiro de 2020

ASP


Livros de #ASP para download grátis

https://www.academia.edu/41600972/Essential_Angular_for_ASP.NET_Core_MVC_3_A_Practical_Guide_to_Successfully_Using_Both_in_Your_Projects_-_Second_Edition?auto=download

VBA


Para ler o manual do VBA, o site da Microsoft algumas vezes exige que a pessoa faça o login, tem que ser com o teu email do hotmail.com ou do outlook.com

Referência de linguagem do VBA (Visual Basic for Applications) = https://docs.microsoft.com/pt-br/office/vba/api/overview/language-reference


Referência do VBA do Excel = https://docs.microsoft.com/pt-br/office/vba/api/overview/excel






Python


Python 3.8.0 Download = https://www.python.org/downloads/

Comunidade Python Brazil = https://python.org.br/

Google Groups - Python Brasil = https://groups.google.com/forum/#!forum/python-brasil

IDEs para Python = https://wiki.python.org.br/IdesPython

Python Para Web = https://wiki.python.org.br/PythonParaWeb

Python para quem está começando = https://python.org.br/introducao/

Aprenda a programar Python = https://wiki.python.org.br/AprendaProgramar

Eventos Python Brasil = https://python.org.br/eventos/

Python Apostila Online = https://aprendendo-computacao-com-python.readthedocs.io/en/latest/index.html

Python Para Desenvolvedores (2a. edição) = https://ark4n.files.wordpress.com/2010/01/python_para_desenvolvedores_2ed.pdf

Tutorial Python = https://wiki.python.org.br/Tutorial_Python



Angular


Livro Angular 6 Pro (PDF)

https://www.academia.edu/41697019/Pro_Angular?email_work_card=view-paper

LGPD x GDPR (Lei de Privacidade de Dados)


Relação de livros a comprar:



Você começou a montar a sua biblioteca de livros sobre privacidade e proteção de dados? Como amante da leitura e nascido no século passado (hashtagvelho), ainda tenho preferência por livros físicos. Nos últimos meses tenho adquirido obras que me ajudam a melhorar a compreensão da lei, mesmo não sendo jurista. Gosto de ler visões diferentes sobre o mesmo tema. São eles: 1. "Proteção de Dados Pessoais - Comentários a Lei nº 13.709" da Patricia Peck Pinheiro, PhD 2. "Comentários ao GDPR" por Viviane Nóbrega Maldonado, Renato Opice Blum e vários autores. 3. "LGPD - Comentada" por Viviane Nóbrega Maldonado e Renato Opice Blum e vários autores. Obs: Este é o livro que meus alunos ganham na inscrição do meu curso on-line de LGPD. 4. "LGPD - Comentada" por MÁRCIO COTS e Renato Oliveira. 5. "LGPD - Manual de Implementação" por Viviane Maldonado e vários autores. Cada vez mais precisamos de obras que nos ajudem na compreensão da lei e como ela mudará as nossas vidas. hashhashtag

R


R - Instalação

R Studio - Download = https://rstudio.com/products/rstudio/download/

Como Baixar e Instalar o Sistema R = http://www.clickgeo.com.br/download-instalacao-sistema-r/

Microsoft R Open versão 3.5.1 - download = https://mran.microsoft.com/download

Installing Microsoft R Open 3.5.1 [Archived Documentation] = https://mran.microsoft.com/releases/3.5.1

R - Apostilas

Introdução ao uso do programa R  = https://cran.r-project.org/doc/contrib/Landeiro-Introducao.pdf

Introdução ao R = https://www.fundaj.gov.br/images/stories/NEES/apostila_r.pdf

Aprendendo R = http://www.de.ufpb.br/~tatiene/Disciplinas/2014.2/LivroR/aprendendo_r.pdf

Tutorial R / RStudio  = https://edisciplinas.usp.br/pluginfile.php/4883125/mod_resource/content/1/Tutorial.pdf

R para Cientistas Sociais = http://www.uesc.br/editora/livrosdigitais_20140513/r_cientistas.pdf

Minicurso de Estatística Básica: Minicurso de Estatística Básica:  Introdução ao software R  = http://www.uft.edu.br/engambiental/prof/catalunha/arquivos/r/r_bruno.pdf

Software Livre R: aplicação estatística  = http://www2.ufersa.edu.br/portal/view/uploads/setores/137/Apostilas%20e%20Tutoriais%20-%20R%20Project/Apostila%20R%20-%20GenMelhor.pdf

E-book: Introdução ao Ambiente Estatístico R =http://www.clickgeo.com.br/introducao-sistema-estatstico-r/   

The Undergraduate Guide to # R  = http://www.biostat.jhsph.edu/~ajaffe/docs/undergradguidetoR.pdf

R Studio Data Visualization with ggplot2 Cheat Sheet  = https://rstudio.com/wp-content/uploads/2015/03/ggplot2-cheatsheet.pdf

Colors in R  = http://www.stat.columbia.edu/~tzheng/files/Rcolor.pdf

Treinamento em Programação no Ambiente R  = https://gent-esalq.github.io/cursoR/cursoR_pdf.pdf

R Programming for Data Science =   https://www.cs.upc.edu/~robert/teaching/estadistica/rprogramming.pdf

Conhecendo Comandos Básicos do Sistema Estatístico R = http://www.clickgeo.com.br/comandos-basicos-do-sistema-estatistico-r/


domingo, 22 de dezembro de 2019

SQL - Filtros de Seleção




7. SQL - FILTROS DE SELEÇÃO 

Os comandos abordados até então, são utilizados em relação à estrutura das tabelas em sua totalidade. 

Para busca e seleção de áreas específicas das tabelas devemos acrescentar o complemento WERE em alguns dos comandos abordados anteriormente para que a operação somente seja realizada nos registros que atenderem as condições especificadas, neste sentido, faz-se necessário a abordagem do conceito de operadores. 

OPERADORES RELACIONAIS: 

• Igual (=), Diferente (!=) 

• Maior (>), Maior ou igual (>=) 

• Menor (<), Menor ou igual (<=) 

• Nulo (IS NULL), ou não-nulo (IS NOT NULL) 

• Entre intervalo (BETWEEN) 

• Valor parcial (like) 


OPERADORES LÓGICOS: 

• AND 
• OR 
• NOT 


Para exemplo de aplicação, adotemos duas situações distintas: 

1º Buscar no banco de dados todas as informações referentes a uma determinada pessoa através do nº de CPF; 

2º Pesquisar quantas pessoas com idade superior a vinte anos estão cadastradas no sistema 

SINTAXE: 
SELECT Campos FROM Tabela WHERE Condição

SELECT * FROM Pessoas WHERE CPF = '111.111.111-11'
SELECT NOME FROM PESSOAS WHERE IDADE > 20


Para atualização de campos específicos, podemos utilizar o comando UPDATE seguido do complemento WERE, exemplos a seguir: 

Se fosse necessário atualizar o nome do titular do CPF 222.222.222-22 para Fábio, usaríamos a sintaxe abaixo, o mesmo se aplica a mudança de idade para 25 anos do usuário Mário no segundo exemplo 

UPDATE Tabela SET Campo = Valor WHERE Condição
UPDATE PESSOAS SET NOME = 'Fabio' WHERE  CPF = '222.222.222-22'
UPDATE PESSOAS SET IDADE = 25 WHERE NOME = 'Mario'


Para deletar campos específicos sem excluir a tabela inteira, podemos usar o comando DELETE precedido do complemento WERE.

DELETE FROM Tabela WHERE Condição
DELETE FROM PESSOAS WHERE CPF = '222.222.222-22'
DELETE FROM PESSOAS WHERE NOME = 'Mario'


8. RELACIONAMENTOS NO SQL 

Para relacionarmos tabelas, utilizamos o parâmetro JOIN, sua sintaxe é:

SELECT Nome dos Campos FROM Nome-da-Tabela1 
JOIN Nome-da-Tabela2  ON Nome-da-Tabela3 

SELECT Campos FROM T1 JOIN T2 ON T1.FK=T2.PK
Condição: Relacionar chave estrangeira da Tabela1 com chave primária da Tabela2. Isto não é uma regra, aplica-se ao exemplo.

Se os campos em comum entre as tabelas possuírem o mesmo nome, podemos usar esta sintaxe:  

SELECT Nome dos Campos FROM T1 JOIN T2 USING Chave
Observação: onde Chave é o nome da chave da tabela.


INNER JOIN

SELECT * FROM Alunos JOIN Cursos ON Alunos.CPF = Cursos.CPF


SQL - Indice, Chave e Relacionamento da Tabela


SQL - Indice da Tabela


Criar Índice = CREATE INDEX Nome ON

Alterar Índice = ALTER INDEX TabelaEColuna

Exclusão Indice = DROP INDEX Nome Propriedade Nome

OBS: O comando DROP INDEX remove o índice, mas não remove os dados no campo em questão.



4. NORMALIZAÇÃO DE DADOS 
(RELACIONAMENTOS E CHAVES) 

Normalização de dados é um termo que está intimamente ligado a Relacionamentos, que por sua vez é ligado a chaves. 

• Relacionamentos = São ligações entre tabelas onde existes um ou mais campos em comum entre as tabelas relacionadas conhecidos como campos chaves. 

• Campos Chaves = São valores que apresentam “referência” de uma tabela em outra (chave de identificação). As tabelas dos bancos de dados são compostas por linhas e colunas, sendo que algumas das colunas podem apresentar características especificas de acordo com a forma com que a tabela foi construída ou da aplicação que será construída sob o banco de dados, geralmente algumas colunas são criadas especificamente para gerar relacionamentos entre duas ou mais tabelas, tais colunas são denominadas “colunas chaves”. 


4.1 Tipos de Chaves 

1. Chaves Primárias (Primary Key – PK), os valores são únicos (não se repetem nos registros da tabela). Esta característica também é denominada de identificador único. 

2. Chave Composta é formada pela composição de duas ou mais colunas para gerar um identificador único, podendo significar que nenhum campo isoladamente possa se tornar a chave primária, sendo necessário dois ou mais campos para gerar uma combinação única de cada registro. 

 Neste exemplo o nº de CPF é utilizado como chave primária, não pode haver duas pessoas com o mesmo número de CPF. Em uma tabela de cadastro de alunos, o mesmo se aplica ao número de RA (Registro de Aluno) 

Usando a mesma tabela do exemplo anterior, neste caso, se o nº de CPF dependesse de cada estado, a identificação seria composta pela chave estrangeira. 

3. Chave Estrangeira (Foreign Key – FK), modelo adotado onde a coluna armazena a chave primária de outra tabela (referência), não sendo necessário preencher todas as informações que são “buscadas” através do código ou informação atrelada. 

Neste exemplo, a tela de cadastro utiliza uma tabela que armazena os dados utilizando o número de matrícula como uma chave estrangeira, sendo que, este mesmo campo é a chave primária no cadastro de funcionários (RH) 

4.2 Tipos de Relacionamentos 

a) Relacionamento 1 para 1 (1:1), para cada registro na primeira tabela existe no máximo um correspondente na segunda tabela, e vice-versa. 

Neste exemplo, existe um único correspondente na tabela 2 para a tabela 1 em virtude de cada pessoa possuir um número específico de CPF.

b) Relacionamento 1 para muitos (1:*), neste tipo de relacionamento, para cada registro na primeira tabela podem haver dois ou mais correspondentes na segunda tabela, mas para cada registro na segunda tabela deve haver apenas um correspondente na primeira tabela. Neste exemplo, um indivíduo pode ser proprietário de mais de um automóvel, sendo possível também que outra pessoa não possua nenhum automóvel registrado em seu número de CPF.

c) Relacionamento muitos para muitos (*:*), para cada registro da primeira tabela podem existir um ou mais correspondentes na segunda tabela, e vice-versa. Neste exemplo, uma pessoa pode exercer mais de uma profissão, assim como, uma determinada profissão possa ser exercida por mais de uma pessoa.


A Linguagem SQL tem como grandes virtudes sua capacidade de gerenciar índices, sem a necessidade de controle individualizado de índice corrente, algo muito comum nas linguagens de manipulação de dados do tipo registro a registro.