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Introdução O presente estudo tem como objetivo explorar o uso de APIs de séries temporais diárias para a extração, organização e análise de dados históricos do mercado financeiro, com ênfase em ativos brasileiros. A pesquisa possui caráter exploratório e educacional, buscando compreender o funcionamento de requisições a APIs financeiras, bem como o tratamento e a manipulação de séries temporais, contemplando informações como preços de abertura, máxima, mínima, fechamento e volume negociado. Além disso, o projeto propõe a utilização de ferramentas de processamento de dados em larga escala e distribuído, visando otimizar a análise de grandes volumes de informações financeiras. Nesse contexto, são consideradas tecnologias como PySpark para programação distribuída em Python, o ecossistema Apache para processamento de dados, Apache Hadoop para armazenamento e gerenciamento de grandes conjuntos de dados, e Delta Lake para garantir confiabilidade, versionamento e consistência das tabelas de...

Apresentação introdutória: A normalização de dados, no contexto de banco de dados relacionais, é um processo fundamental para a organização eficiente das informações. Ela garante que os dados sejam armazenados de forma estruturada, eliminando redundâncias e assegurando a integridade das informações.(Mannino,2014). Esse processo contribui para a melhoria do desempenho e facilita a manipulação dos dados dentro de um sistema de gerenciamento de banco de dado ( SGBD ). Por meio da normalização, as tabelas são organizadas de acordo com um conjunto de regras chamadas formas normais, que ajudam a distribuir os dados em diferentes tabelas, mantendo o relacionamento entre elas e evitando problemas como  anomalias de inserção, exclusão e atualização. Dessa forma, a normalização permite que os banco de dados operem de maneira eficiente, oferecendo consistências e confiabilidade nas operações realizadas. (Ramahrishnan:Gehrke,2011) Na área de desenvolvimento de sistemas, o desempenho e a organi...