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A Escola de Inverno do PPGC/UFF tem como principal objetivo oferecer aos alunos de nosso programa minicursos sobre tecnologias, ferramentas, métodos ou processos que possam contribuir para o desenvolvimento de suas pesquisas de mestrado ou doutorado, nas diversas áreas de concentração. Nesta edição, serão oferecidos 8 tutoriais apresentando ferramentas úteis no apoio à pesquisa:
A programação tem duração de cinco dias e prevê a realização de 8 tutoriais.
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Trello é uma ferramenta bastante utilizada mundialmente para organização de tarefas. Seja no âmbito pessoal, profissional ou acadêmico se mostra versátil, de fácil utilização e muito útil no dia-a-dia. Nosso objetivo neste tutorial será demosntrar a utilização do Trello na gestão de pesquisa. Espera-se que o tutorial seja extremamente útil a alunos, mas ainda mais a professores que orientam vários alunos ao mesmo tempo e necessitam de um aplicativo para organização destas tarefas.
Apresentação: MSc. Jane VolotãoJane Vieira Volotão é doutoranda em Ciência da Computação na UFF. Engenheira civil pela UFF em 2005, ingressou na Petrobras em 2006, onde trabalha até hoje, atualmente na gerência de automação de projetos. Possui mestrado pela COPPE/UFRJ em Engenharia Civil - Estruturas Offshore e especialização pela COPPE/UFRJ em Engenharia Civil - Fundações. Leciona na universidade corporativa tendo formado mais de 250 alunos dentro da Petrobras.
A realização de uma revisão sistemática da literatura (RSL) é uma tarefa que gera muito trabalho aos pesquisadores e compreende várias etapas, como: planejamento, seleção dos estudos, extração dos dados e análise dos dados. Será apresentada uma visão geral sobre ferramentas de RSL disponíveis e uma introdução sobre a ferramenta Parsifal, desenvolvida por Vitor Freitas. Essa ferramenta permite que sejam realizados trabalhos on-line e compartilhados entre pesquisadores. O Parsifal foi projetado para ajudar nas etapas de planejamento, condução e extração dos dados, seguindo a referência de Kitchenham (2007)[1]. Irei demostrar como a ferramenta Parsifal segue a estrutura de uma RSL com estruturação da fase de planejamento é possível descrever: objetivos, PICOC (Population, Intervention, Comparison, Outcome, Context), questões de pesquisa, estruturação das palavras chave, fontes de pesquisas, critérios de inclusão e exclusão. Na aba de condução será demonstrado como é possível importar arquivos bibtex, realizar o processo de seleção dos estudos (aceitos, duplicados, rejeitados), inclusive com possibilidade de seleção de arquivos duplicados de forma automática. É possível definir a lista de critérios de aceitação e validação e artigos, assim como extração dados. Na última área de relatório é possível baixar um documento com o protocolo estruturado na área de planejamento e gráficos de estudos aceitos. [1] B. Kitchenham, “Performing systematic literature reviews in software engineering”, Proc. - Int. Conf. Softw. Eng., p. 1051–1052, 2007.
Apresentação: MSc. Mônica SilvaMônica da Silva é doutoranda do Programa de Pós-Graduação em Computação da Universidade Federal Fluminense. Possui graduação em Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas da Faculdade de Sorriso e Mestrado em Computação da Universidade Federal Fluminense. É funcionária pública efetiva do Instituto Federal do Mato Grosso (IFMT) como técnica de tecnologia da informação, com experiência em infraestrutura e programação em Java. Com pesquisas na área de engenharia de software, privacidade de dados, crowdsourcing e cidades inteligentes.
A ciência baseada em simulação computacional é fortemente dependente dos avanços tecnológicos. Muitos processos científicos são formados por milhares de atividades para que o resultado final seja gerado. Entretanto, para que tais resultados sejam cientificamente válidos eles devem ser passíveis de reprodução. Apesar do método, modelo ou experimento especificar o protocolo de execução com os artefatos disponíveis, nem sempre o ambiente de execução da reprodução pode ser compatível. Programas e bibliotecas que foram originalmente utilizados podem estar obsoletos e incompativeis. Outro ponto consiste na necessidade de compartilhamento dos artefatos utilizados para a geração dos resultados, dentre eles, os dados de entrada, parâmetros utilizados, etc. Neste contexto, a computação de alto desempenho é uma alternativa importante e, em especial, as nuvens de computadores. As nuvens podem oferecer um alto poder de processamento com baixa complexidade na sua utilização a um custo flexível, o que as tornam uma alternativa viável para a ciência baseada em simulação. Aproveitando a característica elástica dos recursos da nuvem, este tutorial busca mostrar como um ambiente de nuvem funciona (suas características, componentes e integrações), além de fornecer um tutorial prático de execução de experimento no ambiente de nuvem, visando a eficiência do mesmo.
Apresentação: MSc. Igor GarciaIgor Garcia é aluno de mestrado em Engenharia de Sistemas pelo Programa de Pós-Graduação em Computação da Universidade Federal Fluminense. Graduado em Engenharia de Telecomunicações pela mesma universidade, membro associado e representante estudantil da Sociedade Brasileira de Computação. Durante a graduação desenvolveu pesquisas na área de sistemas embarcados e internet das coisas, sendo bolsista de inovação tecnológica pelo CNPq. Atualmente, no mestrado, sua área de interesse está em aprendizado de máquina, com ênfase em deep learning, trabalhando com computação visual e técnicas de aprendizado profundo aplicados a problemas de identificação e classificação de objetos na indústria. Além disso, trabalha como Cientista de Dados com foco em Big Data em uma consultoria privada.
Neste curso de Análise exploratória de dados com python, é ensinado conceitos de preparação, pré-processamento e transformação dos dados, a partir de exemplos com as bibliotecas Numpy e Pandas. Ao final deste curso, o aluno obterá conhecimento para a elaboração de análises de dados univariados e multivariados; e para extração de características aplicados em tarefas indutivas.
Apresentação: MSc. Leandro BotelhoLeandro Miranda é bacharel em Ciência da Computação, na Universidade Federal de Alagoas, com passagens em Reconhecimento de Padrões e Computação Gráfica. Atualmente Mestre e Doutorando em Computação na Universidade Federal Fluminense. Sua pesquisa de mestrado esteve no domínio em algoritmos de clusterização, com ênfase em clusterização com restrição espacial. Foi Engenheiro de pesquisas nas áreas de Reconhecimento de Padrões e Visão Computacional na empresa francesa ISABO. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Reconhecimento de Padrões, Mineração de Dados e Aprendizado de Máquina. Atualmente faz pesquisas em Ambientes Inteligentes, essencialmente em técnicas de Raciocínio de Contexto dentro de Reconhecimento de Atividades Humanas acerca de Sistemas Sensíveis a Contexto.
Ferramentas para exploração, análise e descoberta de novos conhecimentos são a chave para permitir que uma grande quantidade de dados faça mais sentido para os usuários. Conjuntos de dados são melhores assimilados quando contamos com visualizações mais elaboradas, que permitam encontrar padrões e reconhecer correlações entre variáveis. Construir e utilizar visualizações de dados que sejam claras, precisas, eficientes e coerentes pode ser uma solução muito poderosa para identificar tendências e destacar outliers. Cada vez mais, percebe-se a necessidade de prover visualizações de dados melhor interpretáveis, que passem informações mais claramente ao usuário. Neste minicurso, serão apresentadas lições para melhorar o processo de construção do design de visualizações de dados.
Apresentação: MSc. Raíssa BarcellosRaissa Barcellos é Bacharel em Sistemas de Informação pela UFF, bolsista no ADDLABS - Laboratório de Pesquisa em Inteligência Artificial, Mestre pelo PPGC e doutoranda pelo PPGC.
Os sistemas de controle de versão são essenciais para permitir a colaboração no desenvolvimento de software. O Git é um sistema de controle de versão open source que consta entre os mais utilizados no mundo. Neste tutorial vamos abordar alguns conceitos básicos sobre versionamento, e vamos utilizar comandos do Git para criar repositórios, versionar arquivos, inspecionar mudanças, criar ramos e interagir com repositórios remotos. Também vamos abordar o uso de plataformas como o Github para compartilhar repositórios.
Apresentação: MSc. Henrique LinharesHenrique do Prado Linhares é doutorando do Programa de Pós-Graduação em Computação da Universidade Federal Fluminense. Possui graduação em Sistemas de Informação pela Universidade Federal Fluminense (2017) e mestrado em Computação pela Universidade Federal Fluminense (2019). Tem experiência na área de Engenharia de Software, e atua em pesquisas envolvendo depuração (debugging) de software e proveniência.
A capacidade de reproduzir um experimento científico computacional (que chamaremos apenas de experimento) faz parte do princípio básico do método científico. Reproduzir um experimento passa pela tentativa de terceiros em reproduzir os procedimentos e os dados apresentados em um artigo científico. Por meio da reprodução, é possível comparar resultados, e avaliar os métodos empregados, para poder dar credibilidade e confiança à pesquisa científica. Entretanto, modelar o experimento e capturar os dados históricos que permitem reproduzir e avaliar os resultados pode não ser fácil. Gerenciar manualmente os experimentos e os dados produzidos é uma tarefa árdua e propensa a erros. Nesta apresentação, apresentamos os conceitos, as principais ferramentas, o uso de workflows científicos aliados a dados de proveniência para apoiar a tarefa de execução, análise e reprodução de experimentos.
Apresentação: MSc. Maria Luiza FalciMaria Luiza Falci é mestre em Ciência da Computação pela UFJF (2018). Participou de graduação-sanduíche na Leeds Beckett University, onde estudou "Business Information Technology", e obteve o título de Bacharela em Sistemas de Informação pelo IF Sudeste MG em 2016. Atualmente é aluna de Doutorado em Computação na UFF, na modalidade Doutorado de Apoio à Inovação, em parceria com a empresa dheka. Sua pesquisa atual envolve a interseção entre BPM, mineração de dados, proveniência e bancos de dados em grafos.
LaTeX é um sistema para preparação de documentos muito utilizado no meio acadêmico. Apresenta recursos projetados para a criação de textos científicos, como a inclusão de fórmulas matemáticas, automatização de detalhes de formatação e gerenciamento bibliográfico. Possui alta qualidade tipográfica e pode ser utilizado para criação de diversos tipos de documentos, como relatórios, artigos, livros, trabalhos de conclusão de curso, teses, dissertações, slides de apresentação etc. Neste tutorial serão apresentadas as noções básicas de LaTeX e também do Overleaf, que é uma ferramenta que está disponível online e permite a criação e edição de textos LaTeX, sem a necessidade de instalação de nenhum programa.
Apresentação: MSc. Jéssica SoaresJéssica Soares dos Santos é doutoranda em Computação pela Universidade Federal Fluminense (UFF), mestre em Computação pela Universidade Federal Fluminense (2016) e graduada em Ciência da Computação pela mesma instituição (2014). Possui experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Engenharia de Software e Inteligência Artificial. Atuou profissionalmente em empresas de engenharia, tecnologia da informação e pesquisa. Foi contemplada com o 2020 Microsoft Research Latin America PhD Award. Suas pesquisas concentram-se principalmente nas áreas de Sistemas Multi-Agentes normativos, Evolução de Ontologias e Aprendizado de Máquina para Classificação de textos curtos.
Para assistir aos Painéis, não é necessário fazer inscrição prévia, pois esses eventos serão transmitidos exclusivamente através do YouTube, nos links indicados acima, com acesso público.
Os módulos do Curso de Metodologia e os Tutoriais serão transmitidos tanto pelo Zoom, somente para os inscritos, quanto publicamente pelo YouTube. Os interessados em receber certificado de participação devem assistir pelo Zoom, se inscrevendo com antecedência, pois o número de vagas é limitado. As inscrições podem ser realizadas entre os dia 03 e 08 de agosto, através do link indicado abaixo.
*Após realizar a sua inscrição, aguarde a confirmação por e-mail que será enviada até o dia 9 de agosto.
A Escola de Inverno do Programa de Pós-Graduação em Computação da UFF - 2020 será realizada ONLINE do dia 10 a 14 de agosto de 2020.
Canal de YouTube do IC-UFF
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