Quais habilidades serão desenvolvidas no curso?

O Curso de Aperfeiçoamento em Mineração de Dados Complexos tem como objetivo capacitar profissionais para o o mercado de trabalho atual, com ênfase em: (1) melhorar o gerenciamento de dados pensando em velocidade, capacidade e escalabilidade; (2) desenvolver técnicas de visualização destes dados; (3) encontrar novas oportunidades de negócio; (4) melhorar a capacidade de análise dos dados; e (5) criar modelos preditivos utilizando os métodos mais modernos de aprendizado de máquina.

INF-0610

Curso de Aperfeiçoamento
Modalidade Extensão Universitária

E-mail: sec-ext@ic.unicamp.br
Telefone: (19) 3521-5883


Realização:

Apoio:

Sobre o curso

Formato

O curso de aperfeiçoamento em Mineração de Dados Complexos é composto por 9 disciplinas que ensinam os principais conceitos exigidos pelo mercado de trabalho, perfazendo uma carga horária total de 180 horas, sendo 144 horas presenciais e 36 horas à distância.

Certificado

Os alunos aprovados nas 9 disciplinas terão direito ao certificado do Curso de Aperfeiçoamento em Mineração de Dados Complexos, emitido pela Escola de Extensão da Unicamp.

Professores

Os professores do Curso de Aperfeiçoamento em Mineração de Dados Complexos são doutores, a maioria docentes do Instituto de Computação e da Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação da Unicamp.



  • Disciplinas
  • ANÁLISE DE DADOS (INF-0612 - Mexendo em Dados)
    Professor: Zanoni Dias
    Introdução à progração em R. Princípios de probabilidade, média, variância e desvio padrão. Inferência estatística. Regressão. Estatística Bayesiana.
    Aulas presenciais: dias 03/03/2018, 10/03/2018, 17/03/2018 e 24/03/2018, das 8h30 às 12h30.

    DADOS COMPLEXOS E RECUPERAÇÃO DE INFORMAÇÃO (INF-0611 - Juntando Dados)
    Professor: Lin Tzy Li
    Introdução a Banco de Dados. Introdução a Recuperação de Informação. Bancos de dados não relacionais. Gerenciamento de dados complexos: dados multimídia, dados geográficos, dados temporais.
    Aulas presenciais: dias 03/03/2018, 10/03/2018, 17/03/2018 e 24/03/2018, das 13h30 às 17h30.

    MINERAÇÃO DE DADOS (INF-0613 - Explorando Dados)
    Professor: Sandra Eliza Fontes de Avila
    O processo de Descoberta do Conhecimento (Knowledge Discovery in Database - KDD). Tratamento dos dados nas fases de um processo KDD. Compreensão e prospecção de informação (Mineração de Dados). Entendimento, previsão e interpretação dos dados utilizando regras de associação, OLAP, técnicas de agrupamento, dentre outras.
    Aulas presenciais: dias 07/04/2018, 14/04/2018, 21/04/2018 e 05/05/2018, das 8h30 às 12h30.

    VISUALIZAÇÃO DE INFORMAÇÃO (INF-0614 - Visualizando Dados)
    Professor: José Mario De Martino
    Técnicas de comunicação de informação, representação de dados, Visualização por clusterização. Exemplos e aplicações. Redução de dimensionalidade: seleção e transformação de atributos, PCA, ICA, LLE, Isomap.
    Aulas presenciais: dias 12/05/2018, 26/05/2018, 31/05/2018 (quinta-feira) e 09/06/2018, das 8h30 às 12h30.

    APRENDIZADO DE MÁQUINA (INF-0615 - Aprendendo com Dados)
    Professor: Anderson de Rezende Rocha
    Introdução ao aprendizado de máquina, problemas, dados, ferramenta. Regressão linear, SSE. Problemas de classificação, fronteiras de decisão, k-vizinhos, Naïve Bayes. Classificadores lineares. Regresão logística. Árvores de classificação e florestas aleatórias. Overfitting, complexidade, treinamento, validação, dados de teste. Métodos de ensemble: bagging e boosting. Redução de dimensionalidade: PCA e LDA. Aprendizado não supervisionado: clustering, k-médias. Support Vector Machine para uma, duas ou mais classes. Redes neurais.
    Aulas presenciais: dias 07/04/2018, 14/04/2018, 21/04/2018 e 05/05/2018, das 13h30 às 17h30.

    TÓPICOS EM APRENDIZADO DE MÁQUINA I (INF-0616 Pensando com Dados I)
    Professor: Alexandre Mello Ferreira
    Medidas de desempenho para classificação (acurácia, acurácia normalizada, matriz de confusão, precisão, recall, sensibilidade, especificidade, medida-f, AUC, ROC) e regressão (MAE, MSE, R2). Viés e variância: o que é e trade-off. Validação cruzada (holdout e k-fold). Medidas de treino versus teste. Separação, desbalanceamento e resize dos dados (over- e under-sampling). Contaminação e teste estatístico. Técnicas de regularização para classificação e regressão. Grid-search e Random-search. Prática com Scikit-learn.
    Aulas presenciais: dias 12/05/2018, 26/05/2018, 31/05/2018 (quinta-feira) e 09/06/2018, das 13h30 às 17h30.

    TÓPICOS EM APRENDIZADO DE MÁQUINA II (INF-0618 - Pensando com Dados II)
    Professor: Fernanda Alcântara Andaló
    Deep learning e redes neurais convolucionais; Camadas de uma CNN: Convolução, pooling, camada fully-connected; Convolução: Padding e stride; Funções de perda (loss function); Forward e Backward propagation; Parâmetros vs. Hiperparâmetros. Treinamento: Funções de ativação, Pré- processamento, Inicialização de pesos, Otimização de parâmetros, Treinamento passo-a-passo, Monitorando o processo; Otimização - resolvendo problemas do SGD: Momentum, Adam; Regularização - reduzindo o erro de generalização: Dropout, Data augmentation, Batch normalization, Weight decay, early stop; Transferindo o aprendizado. Softwares: Caffe, TensorFlow, Keras, PyTorch, etc. Arquiteturas: AlexNet, VGG, GoogleNet, etc. Aplicação e tópicos avançados.
    Aulas presenciais: dias 16/06/2018, 23/06/2018, 30/06/2018 e 07/07/2018, das 13h30 às 17h30.

    BIG DATA (INF-0617 - Big Data)
    Professor: Edson Borin
    Computação paralela. Modelos de programação paralela. Map-reduce / Hadoop. Sistemas de arquivos paralelos e tolerância a falhas / HDFS. Computação na nuvem. Ferramentas para tratamento de dados com hadoop (Pig, Hive, Jaql, Hadoop Streaming).
    Aulas presenciais: dias 16/06/2018, 23/06/2018, 30/06/2018 e 07/07/2018, das 08h30 às 12h30.

    PROJETO FINAL (INF-0619 - Data@Work)
    Professor: Anderson de Rezende Rocha
    Escolha de problema alvo. Identificação e coleta dos dados necessários. Análise das técnicas necessárias. Estudo exploratório. Análise, visualização e apresentação dos resultados.
    Aulas presenciais: dias 04/08/2018, 11/08/2018, 18/08/2018 e 25/08/2018, das 8h30 às 12h30.




  • IC/Unicamp
  • Todas as aulas presenciais acontecerão no Prédio IC-3.5 do Instituto de Computação da Unicamp.




  • Inscrição
  • ATENÇÃO: INSCRIÇÕES ENCERRADAS

    Após a realização da Pré-Inscrição Online, as inscrições devem ser confirmadas na Secretaria de Extensão do Instituto de Computação (IC) da Unicamp, de Segunda a Sexta das 9h às 12h e das 14h às 17h e aos Sábados das 8h às 12h, com Priscilla ou Renato.

    Para confirmação da inscrição, os seguintes documentos devem ser entregues na Secretaria de Extensão do IC (até 20/01/2018):

    Ficha de Inscrição e Termo de Compromisso assinado (documentos gerados pela Pré-Inscrição Online)
    Cópia autenticada frente e verso (na mesma folha) ou cópia simples acompanhada do original do RG
    Cópia autenticada frente e verso (na mesma folha) ou cópia simples acompanhada do original do Diploma da Graduação
    Cópia do CPF
    Currículo
    Histórico escolar

    As cópias dos documentos deverão estar em papéis no formato carta, A4 ou ofício. Os demais formatos não serão aceitos. Para fins de efetivação da inscrição, o interessado poderá entregar uma cópia autenticada do Certificado de Conclusão de Curso de Graduação, emitido por instituição reconhecida, ficando obrigado a apresentar uma cópia autenticada do Diploma, devidamente registrado, antes do término do curso.

    Caso não seja possível entregar os documentos pessoalmente, eles podem ser enviados por Correio/Sedex para o seguinte endereço:

    Instituto de Computação - Unicamp
    Secretaria de Extensão (A/C Priscilla ou Renato)
    Av. Albert Einstein, 1251
    Cidade Universitária
    Campinas - SP
    13083-852

    Importante: os documentos devem ser recebidos pela Secretaria de Extensão até dia 20/01/2018 (sábado). Logo, se forem enviados por Correio/Sedex, eles devem ser postados antecipadamente.



  • Investimento
  • O pagamento pode ser realizado de duas formas, através de boleto bancário:
    3 parcelas de R$ 2.999,23, sendo a primeira com vencimento em 10/02/2018
    À vista, com desconto, no valor de R$ 8.499,00 com vencimento em 10/02/2018




  • Informações

  • Pré-requisito: Nível superior completo.
    Público-alvo: Profissionais de Informática, formados em Computação ou áreas afins (Engenharias ou Exatas).
    Critérios de seleção: Análise de Currículo e de Histórico Escolar.
    Tipo de curso: Aperfeiçoamento.
    Horários das aulas: Sábados (exceto 31/05/2018), das 8h30 às 12h30 e das 13h30 às 17h30.
    Material necessário: Por ser um curso com enfoque prático, todos alunos devem levar seus notebooks para as aulas.
    Tamanho da turma: No mínimo 30 e no máximo 50 alunos.
    Coordenador do curso: Zanoni Dias.
    Professores do curso: Alexandre Mello Ferreira, Anderson de Rezende Rocha, Edson Borin, Fernanda Alcântara Andaló, José Mario De Martino, Lin Tzy Li, Sandra Eliza Fontes de Avila e Zanoni Dias.




  • Calendário
  • Data Evento
    01/11/2017 até 20/01/2018 Período de inscrições
    20/01/2018 Prazo final para entrega dos documentos de inscrição
    31/01/2018 Divulgação dos candidatos selecionados para matrícula
    01/02/2018 até 17/02/2018 Período de confirmação de matrícula
    10/02/2018 Vencimento da primeira parcela ou da parcela única
    03/03/2018 até 25/08/2018 Período de oferecimento do curso
    Veja o Calendário Completo (formato Google Agenda), inclusive com os dias e horários de todas as aulas presenciais do curso.