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 |
