Quais habilidades serão desenvolvidas no curso?

O Curso de Extensão em Mineração de Dados Complexos (MDC) tem como objetivo capacitar profissionais para 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 Extensão

E-mail: mdc@ic.unicamp.br

Telefone: (19) 3521-5883

Realização:

Sobre o curso

Formato

O Curso de Extensão em Mineração de Dados Complexos (MDC) 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 de aulas e 36 horas de atividades supervisionadas (mentorias e atendimentos), totalmente de forma online (via Zoom).

Certificado

Os alunos aprovados nas 9 disciplinas terão direito ao certificado do Curso de Extensão em Mineração de Dados Complexos (MDC), emitido pela Escola de Extensão da Unicamp (veja o Modelo do Certificado).

Professores

O corpo de docentes do Curso de Extensão em Mineração de Dados Complexos (MDC) é composto por professores e pesquisadores, todos com doutorado.



  • Disciplinas

  • ANÁLISE DE DADOS (INF-0612 - Mexendo em Dados)
    Professor: Zanoni Dias
    Introdução à Análise de Dados usando a Linguagem R. Tipos de dados (vetores, listas, matrizes, data frames, etc). Funções pré-definidas. Implementação de funções em R. Tratamento, análise e visualização de dados.
    Aulas: dias 23/07/2022, 30/07/2022, 06/08/2022 e 13/08/2022, das 08h30 às 12h30.

    RECUPERAÇÃO DE INFORMAÇÃO (INF-0611 - Juntando Dados)
    Professora: Lin Tzy Li
    Introdução à recuperação de informação. Técnicas de avaliação de ranking. Conceitos de recuperação de dados não-estruturados. Recuperação de textos. Recuperação de imagens por conteúdo. Recuperação de vídeos. Técnicas para melhoria de qualidade de ranking.
    Aulas: dias 23/07/2022, 30/07/2022, 06/08/2022 e 13/08/2022, das 13h30 às 17h30.

    APRENDIZADO DE MÁQUINA NÃO SUPERVISIONADO (INF-0613 - Explorando Dados)
    Professor: Hélio Pedrini
    Descoberta do conhecimento. Compreensão e prospecção de informação. Análise exploratória de dados. Detecção de anomalias. Regras de associação. Redução de dimensionalidade. Seleção de atributos. Técnicas de agrupamento.
    Aulas: dias 20/08/2022, 27/08/2022, 03/09/2022 e 10/09/2022, das 13h30 às 17h30.

    APRENDIZADO DE MÁQUINA SUPERVISIONADO I (INF-0615 - Aprendendo com Dados)
    Professor: Anderson de Rezende Rocha
    Problemas de classificação. Fronteiras de decisão. Classificadores lineares e não lineares, regressão logística, árvores de decisão e random forests. Overfitting e validação. Métodos de ensemble: bagging, boosting e stacking. Validação cruzada. Desbalanceamento, diagnóstico de viés e variância. Medidas de avaliação. Interpretação de modelos (X-AI) e classificação em cenário aberto (open-set).
    Aulas: dias 20/08/2022, 27/08/2022, 03/09/2022 e 10/09/2022, das 08h30 às 12h30.

    VISUALIZAÇÃO DE INFORMAÇÃO (INF-0614 - Visualizando Dados)
    Professor: Celmar Guimarães da Silva
    Aspectos teóricos e práticos de Visualização de Informação (InfoVis). Representação de dados de forma gráfica e interativa. Modelo de referência de InfoVis. Caracterização de dados. Recomendações para mapeamento visual. Visualização de dados multidimensionais. Visualização de textos.
    Aulas: dias 17/09/2022, 24/09/2022, 01/10/2022 e 08/10/2022, das 08h30 às 12h30.

    APRENDIZADO DE MÁQUINA SUPERVISIONADO II (INF-0616 - Pensando com Dados I)
    Professora: Esther Luna Colombini
    Máquinas de Suporte de Vetores (SVMs): kernels (lineares e não lineares), SVRs e SVM one-class. Técnicas de regularização. Grid-search e random-search. Redes neurais: tipos de redes, forward e backward propagation, e funções de ativação. Testes estatísticos.
    Aulas: dias 17/09/2022, 24/09/2022, 01/10/2022 e 08/10/2022, das 13h30 às 17h30.

    BIG DATA (INF-0617 - Big Data)
    Professor: Lucas Francisco Wanner
    Introdução à computação paralela e distribuída. Processamento paralelo de dados em Python. Processamento distribuído de dados com Map-Reduce e Hadoop Streaming. Introdução a ferramentas para análise e processamento de dados com Hadoop e Spark.
    Aulas: dias 15/10/2022, 22/10/2022, 29/10/2022 e 05/11/2022, das 08h30 às 12h30.

    DEEP LEARNING (INF-0618 - Pensando com Dados II)
    Professora: Sandra Eliza Fontes de Avila
    Deep learning e redes neurais convolucionais (CNN). Convolução: padding e stride. Funções de perda (loss functions). Treinamento: funções de ativação, pré-processamento, data augmentation, inicialização de pesos e otimização de parâmetros. Regularização. Transferência de aprendizado. Redes Neurais Recorrentes (RNN). Transformers. Detecção e Segmentação. Generative Adversarial Networks (GAN). Interpretabilidade (X-AI). Ferramentas: TensorFlow e Keras.
    Aulas: dias 15/10/2022, 22/10/2022, 29/10/2022 e 05/11/2022, das 13h30 às 17h30.

    PROJETO FINAL (INF-0619 - Data@Work)
    Professor: Zanoni Dias
    Definição de problema alvo. Identificação e coleta dos dados. Análise das técnicas a serem empregadas. Estudo comparativo. Análise, visualização e apresentação dos resultados.
    Aulas: dias 26/11/2022, 03/12/2022, 10/12/2022 e 17/12/2022, das 08h30 às 12h30.




  • Curso 100% Online

  • Nosso curso não é um curso de ensino a distância (EAD) tradicional, com aulas gravadas ou pré-gravadas. Todas as aulas serão realizadas e transmitidas ao vivo (via Zoom), com a participação dos alunos em tempo real, nos dias e horários indicados acima. As avaliações serão realizadas através de trabalhos práticos. O material do curso (slides, tutoriais, códigos, etc.) será disponibilizado para os alunos (via Moodle). Atendimentos de dúvidas serão realizados de segunda a sexta, com professores e monitores, de forma síncrona (via Zoom) e assíncrona (via Slack).



  • Inscrição

  • Os seguintes documentos são necessários para a inscrição:

    Ficha de Inscrição e Termo de Compromisso assinado digitalmente (documentos gerados pela Pré-Inscrição Online)
    Diploma ou Certificado de Conclusão de Curso de Graduação
    RG e CPF
    Currículo
    Carta de apresentação (opcional, formato livre, uma página, anexar com o Currículo ao enviar pelo sistema)

    Os documentos listados acima devem ser apresentados em frente e verso, sempre que existir qualquer informação registrada no verso do documento.

    Importante:

    Os documentos devem ser recebidos pelo sistema da Extecamp até dia 26/06/2022 (domingo).
    Em caso de dúvidas sobre a documentação de inscrição, consulte a Secretaria de Extensão (icext@unicamp.br).
    Não serão aceitas inscrições fora do prazo.



  • Investimento

  • O valor total do curso (R$8.999,95) pode ser parcelado em 5x sem juros, com parcelas mensais de R$1.799,99.

    Descontos especiais (cumulativos):

    R$1.000,00 de desconto para pagamento à vista.
    R$1.000,00 de desconto para inscrições realizadas até o dia 31/05/2022.
    R$1.000,00 de desconto para ex-alunos da Unicamp.
    R$1.000,00 de desconto para ex-alunos do Instituto de Computação da Unicamp.

    Observações:

    Os descontos serão aplicados na emissão dos boletos, após o processo de seleção.
    O pagamento da primeira parcela mensal ou da parcela única, dependendo da forma de pagamento escolhida, deverá ser realizado até o dia 10/07/2022.
    Para fazer jus o desconto para inscrições realizadas até o dia 31/05/2022, todos os documentos devem ser entregues até essa data.
    Para fazer jus ao desconto para ex-alunos da Unicamp, o candidato deve apresentar, no momento da inscrição, um diploma ou um certificado de conclusão de curso de graduação ou de pós-graduação (mestrado ou doutorado) emitido pela Unicamp.
    Para fazer jus ao desconto para ex-alunos do Instituto de Computação da Unicamp, o candidato deve apresentar, no momento da inscrição, um diploma ou um certificado de conclusão de curso de graduação (Ciência da Computação ou Engenharia de Computação) ou de pós-graduação (mestrado ou doutorado em Ciência da Computação) emitido pela Unicamp.
    Como os descontos são cumulativos, é possível obter até R$4.000,00 de desconto (considerando os 4 descontos listados acima, aplicadas as respectivas condições).



  • Informações


  • Pré-requisito: Nível superior completo. Conhecimentos básicos de lógica de programação.
    Público-alvo: Profissionais de Informática, formados em Computação ou áreas afins (Engenharias ou Exatas).
    Critérios de seleção: Análise de Currículo e Carta de Apresentação (opcional).
    Tipo de curso: Curso de Extensão.
    Horários das aulas: Sábados, das 8h30 às 12h30 e das 13h30 às 17h30.
    Material necessário: Por ser um curso com enfoque prático, todos alunos devem ter um computador/notebook com acesso à internet para acompanhar as aulas e as atividades práticas propostas.
    Tamanho da turma: No mínimo 25 e no máximo 90 alunos.
    Coordenador do curso: Zanoni Dias.
    Professores do curso: Anderson de Rezende Rocha, Celmar Guimarães da Silva, Esther Luna Colombini, Hélio Pedrini, Lin Tzy Li, Lucas Francisco Wanner, Sandra Eliza Fontes de Avila, Zanoni Dias.




  • Calendário

  • Data Evento
    02/05/2022 até 26/06/2022 Período de inscrições
    26/06/2022 Prazo final para entrega dos documentos de inscrição
    01/07/2022 Divulgação dos candidatos selecionados para matrícula
    10/07/2022 Vencimento da primeira parcela ou da parcela única
    23/07/2022 até 17/12/2022 Período de oferecimento do curso


    • Depoimentos