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 30/01/2021, 06/02/2021, 20/02/2021 e 27/02/2021, das 08h30 às 12h30.
RECUPERAÇÃO DE INFORMAÇÃO
(INF-0611 - Juntando Dados)
Professor:
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 30/01/2021, 06/02/2021, 20/02/2021 e 27/02/2021, das 13h30 às 17h30.
APRENDIZADO DE MÁQUINA NÃO SUPERVISIONADO
(INF-0613 - Explorando Dados)
Professor:
Hélio Pedrini
Descoberta do Conhecimento / Knowledge Discovery in
Database (KDD). Compreensão e prospecção de
informação. Entendimento, previsão e interpretação
dos dados utilizando regras de associação e Online
Analytical Processing (OLAP). Técnicas de
agrupamento tradicionais (k-médias e modelos de
misturas Gaussianas) e espectrais
(autovalores/autovetores). Detecção de
anomalias. Redução de dimensionalidade: seleção e
transformação de atributos, PCA, MDS, LLE, Isomap e
t-SNE.
Aulas: dias 06/03/2021, 13/03/2021, 20/03/2021 e 27/03/2021,
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 06/03/2021, 13/03/2021, 20/03/2021 e 27/03/2021,
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
10/04/2021, 17/04/2021, 24/04/2021 e 01/05/2021,
das 08h30 às 12h30.
APRENDIZADO DE MÁQUINA SUPERVISIONADO II
(INF-0616 - Pensando com Dados I)
Professor:
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
10/04/2021, 17/04/2021, 24/04/2021 e 01/05/2021,
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
08/05/2021, 15/05/2021, 22/05/2021 e 29/05/2021,
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. GANs. Interpretabilidade (X-AI).
Ferramentas: TensorFlow e Keras.
Aulas: dias
08/05/2021, 15/05/2021, 22/05/2021 e 29/05/2021,
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 19/06/2021, 26/06/2021, 03/07/2021 e 10/07/2021, 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 que deverão ser submetidos através de
plataforma própria do curso.
Inscrição
Inscrições a partir de 12/10/2020.
Os seguintes documentos são necessários para a inscrição:
Ficha de Inscrição e Termo de Compromisso assinado (documentos gerados pela Pré-Inscrição Online)
Documento oficial de identificação com foto (RG, CNH ou passaporte)
Diploma da Graduação (frente e verso) ou Certificado de Conclusão de Curso de Graduação
Histórico Escolar de Graduação
Currículo
Carta de apresentação (opcional, formato livre, uma página)
Cópias digitais dos documentos listados acima devem
ser enviados por email para a Secretaria de Extensão do Instituto de
Computação da Unicamp (icext@unicamp.br), com o assunto "MDC -
Documentos de Inscrição" até dia 13/12/2020 (domingo).
Importante:
Os documentos devem ser recebidos por email pela
Secretaria de Extensão até dia 13/12/2020 (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 pagamento pode ser realizado de duas formas, através de boleto bancário:
3 parcelas mensais de R$ 2.999,99, sendo a primeira com vencimento em 15/01/2021.
À vista, com desconto, no valor de R$ 7.999,99, com vencimento em 15/01/2021.
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: Curso de Aperfeiçoamento - Modalidade Extensão Universitária.
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 75 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 |
| 13/10/2020 até 13/12/2020 |
Período de inscrições |
| 13/12/2020 |
Prazo final para entrega dos documentos de inscrição |
| 20/12/2020 |
Divulgação dos candidatos selecionados para matrícula |
| 15/01/2021 |
Vencimento da primeira parcela ou da parcela única |
| 30/01/2021 até 10/07/2021 |
Período de oferecimento do curso |
