Quando e onde

2 a 6 de setembro/2018

ICMC/USP

São Carlos/SP

Objetivo e importância

É inegável que estamos vivendo a Era do "Big Data". O setor empresarial e órgãos governamentais têm testemunhado o acúmulo de informações que vêm sendo armazenadas diariamente. O crescimento é exponencial e ampla disponibilidade de dados digitais oferecem grandes potencialidades e também trazem novos desafios em várias disciplinas da área de Ciência de Computação. Tanto "Big Data" quanto "Deep Learning" se apresentam como duas grandes tendências que irão impactar e influenciar o futuro da ciência de dados. Aproveitar o poder do "Big Data" não é uma tarefa comum. Por outro lado, "Deep Learning" é um dos métodos mais promissores para análise de dados. Ele tem sido aplicado com sucesso em uma vasta gama de domínios de aplicação, tais como o reconhecimento de fala, visão computacional, processamento de linguagem natural e análise para dados de negócios de grande escala. Por seu caráter multidisciplinar, acredita-se que esta escola atrairá estudantes de pós-graduação de diversas áreas e proporcionará o desenvolvimento de importantes pesquisas abordando os temas envolvidos.

A 2ª EABDA visa apresentar ao aluno as principais técnicas usadas para a análise de grandes volumes de dados, destacando-se as mais avançadas e promissoras, tais como Gerenciamento de Grandes Bases de Dados e Visualização e Mineração de Dados. Serão apresentadas também várias ferramentas (softwares) indicadas para análise, extração de conhecimento e visualização de dados. As técnicas e ferramentas estão distribuídas em 10 minicursos, que serão apresentados por docentes especializados em cada um dos temas abordados em cada um deles.

Programação

DATA CURSO MINISTRANTES
2/set
8h		 Gerência de Dados Complexos em Larga Escala Fabricio Todeschini
PUC-RS
2/set
14h		 Fundamentos de recuperação de informação Marcelo Manzato
ICMC/USP
2/set
18h30		 Palestra de abertura
Desafios de Pesquisa em Aprendizado de Máquina nas Universidades e Empresas		 João Paulo Papa
Unesp Bauru
3/set
8h		 Statistical Learning Theory with applications on Shallow and Deep Learning algorithms Rodrigo F. Mello
ICMC/USP
Moacir Ponti
ICMC/USP
3/set
14h		 Processamento de línguas naturais (PLN) Gustavo Henrique Paetzold
University of Sheffield
Christopher Shulby
Samsung Research Institute (SIDI)
3/set
18h30		 Palestra:
Machine Learning and Agriculture		 Brett Drury
Scicrop
4/set
8h		 Visual (Data) Analytics: o usuário no comando Fernando Paulovich
Dalhousie University
4/set
14h		 Heterogeneous Text Mining Mathieu Roche
Cirad, Montpellier, France
4/set
18h30		 Palestra:
Data Science no Mercado Financeiro		 Eduardo Prado
C6 Bank
5/set
8h		 Trajectory Data Mining

 Pascal Poncelet
University of Montpellier, France
5/set
14h		 Websensors Analytics: Learning to sense the real world using web news events Ricardo Marcondes Marcacini
ICMC/USP
Solange O. Rezende
ICMC/USP
6/set
8h		 Recommender Systems Rodrygo Santos
DCC-UFMG
6/set
14h		 Ciência de Dados André de Carvalho
ICMC/USP

Valores de inscrição*

ATÉ 10/AGO APÓS 10/AGO
1 minicurso (estudantes) R$ 100 R$ 120
1 minicurso (profissionais) R$ 200 R$ 240
10 minicursos (alunos) R$ 700 R$ 850
10 minicursos (profissionais) R$ 1400 R$ 1700

*Será acrescida uma taxa de 10% aos valores, referente à plataforma de inscrições.

Cronograma

Horário 2/SET 3/SET 4/SET 5/SET 6/SET
8 – 12h
14 – 18h

Carga horária dos cursos: 4h

 

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