Jornada Ciência de Dados 2024

O massivo volume de dados gerado pela ciência e bilhões de usuários de Internet é um dos grandes desafios atuais, impulsionando avanços e novas formas de investigação.

Na ciência, esse “dilúvio” de dados exige soluções computacionais de biólogos, astrônomos e pesquisadores. Na indústria, ele se associa à computação em nuvem, oferecendo escalabilidade e tolerância a falhas. No governo, grandes bases de dados aprimoram serviços públicos e planejam políticas.

A Jornada em Ciência de Dados visa consolidar o LNCC como referência nacional e promover um workshop entre governo, academia e indústria para discutir desafios e oportunidades.

Ciência de Dados

Minicursos da Jornada de Ciência de Dados

Análise de Redes Sociais

Permitir que o aluno consiga analisar redes ego-centradas ou redes completas, bem como o impacto individual no grupo e vice-versa

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Análise de Dados

Estudo de técnicas de mineração de dados, i.e., extração de conhecimento a partir de grandes volumes de dados. O processo de extração de conhecimento contempla a análise exploratória de dados, pré-processamento, mineração de padrões frequentes, predição e agrupamento. O curso é contextualizado com o uso da linguagem R.

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Algoritmos e Modelos de Programação para Big Data

O surgimento de grandes volumes de dados a serem analisados modificou o panorama de sistemas de processamento de dados. Além de sistemas do tipo NoSQL, surgiram frameworks BigData com alta escalabilidade e um modelo de programação que favorece o processamento paralelo e distribuído. Neste curso apresentaremos as principais abordagens para processamento BigData e nos concentramos no framework Apache Spark. Discutiremos seu Modelo de Programação, Arquitetura e Técnicas de Programação. No último dia do curso os alunos tê m a experiê ncia prá tica de desenvolvimento de um dataflow em Apache/ Spark

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Deep Learning

O objetivo do minicurso é apresentar uma introduçã o à aprendizagem profunda. Sã o apresentados conceitos bá sicos da á rea, té cnicas relacionadas ao treinamento e a avaliaçã o de modelos. Sã o també m descritas algumas das principais arquiteturas de redes profundas, alé m de algumas aplicaçõ es. Sã o apresentados exemplos de có digo por meio do framework PyTorch

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Workshop em Ciência de Dados

O Workshop contará com sessões técnicas proferidas por palestrantes convidados com duração de 30 minutos e palestras plenárias de 1 hora de duração. Contará, também, com um painel de discussão sobre os desafios da área e possibilidade de projetos conjuntos. Espera-se uma participação diversificada contemplando governo, academia e indústria.

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