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. Análise e visualização de
dados.
Aulas presenciais:
dias 15/02/2020, 29/02/2020, 07/03/2020 e 14/03/2020, 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 presenciais:
dias 15/02/2020, 29/02/2020, 07/03/2020 e 14/03/2020, 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 presenciais:
dias 21/03/2020, 28/03/2020, 04/04/2020 e 18/04/2020, 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,
k-vizinhos e Naïve Bayes
classifiers. Classificadores lineares, regressão
logística, árvores de decisão e random
forests. Overfitting e validação. Métodos de
ensemble: bagging e boosting. Validação
cruzada. Desbalanceamento, viés e variância. Medidas
de avaliação.
Aulas presenciais:
dias 21/03/2020, 28/03/2020, 04/04/2020 e 18/04/2020, 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 presenciais:
dias 25/04/2020, 01/05/2020, 09/05/2020 e 16/05/2020, 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 presenciais:
dias 25/04/2020, 01/05/2020, 09/05/2020 e 16/05/2020, 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 presenciais:
dias 30/05/2020, 06/06/2020, 20/06/2020 e 27/06/2020, das 08h30 às 12h30.
DEEP LEARNING
(INF-0618 - Pensando com Dados II)
Professora:
Sandra Eliza Fontes de Avila
Deep learning, redes neurais convolucionais (CNN) e
recorrentes. 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. Ferramentas:
TensorFlow, Keras, PyTorch e Caffe.
Aulas presenciais:
dias 30/05/2020, 06/06/2020, 20/06/2020 e 27/06/2020, das 13h30 às 17h30.
PROJETO FINAL (INF-0619 - Data@Work)
Professor:
Zanoni Dias
Escolha de problema alvo. Identificação e coleta dos
dados. Análise das técnicas a serem empregadas. Estudo comparativo. Análise,
visualização e apresentação dos resultados.
Aulas presenciais:
dias 01/08/2020, 08/08/2020, 15/08/2020 e 22/08/2020, das 08h30 às 12h30.
IC/Unicamp
Todas as aulas presenciais acontecerão
no Prédio
IC-3.5
do
Instituto de Computação da Unicamp.
Inscrição
Os seguintes documentos são necessários para a inscrição:
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
Carta de apresentação (opcional, formato livre, uma página)
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 Carolina Neves)
Av. Albert Einstein, 1251
Cidade Universitária
Campinas - SP
13083-852
Importante: os documentos devem ser recebidos pela Secretaria de Extensão até dia
14/12/2019 (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$ 2.999,99, sendo a primeira com vencimento em 15/01/2020.
À vista, com desconto, no valor de R$ 7.999,99, com vencimento em 15/01/2020.
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 levar seus notebooks para as aulas.
Tamanho da turma: No mínimo 25 e no máximo 50 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 |
| 14/10/2019 até 14/12/2019 |
Período de inscrições |
| 14/12/2019 |
Prazo final para entrega dos documentos de inscrição |
| 21/12/2019 |
Divulgação dos candidatos selecionados para matrícula |
| 02/01/2020 até 15/01/2020 |
Período de confirmação de matrícula |
| 15/01/2020 |
Vencimento da primeira parcela ou da parcela única |
| 15/02/2020 até 22/08/2020 |
Período de oferecimento do curso |
Calendário Completo (formato Google Agenda), inclusive com os dias e horários de todas as aulas presenciais do curso.
