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 16/02/2019, 23/02/2019, 09/03/2019 e 16/03/2019, das 08h30 às 12h30.
RECUPERAÇÃO DE INFORMAÇÃO
(INF-0611 - Juntando Dados)
Professor:
Ricardo da Silva Torres
Introdução a Banco de Dados. Introdução à
Recuperação de Informação. Bancos de dados não
relacionais. Gerenciamento de dados complexos:
dados multimídia, dados geográficos, dados
temporais.
Aulas presenciais:
dias 16/02/2019, 23/02/2019, 09/03/2019 e 16/03/2019, 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 23/03/2019, 30/03/2019, 06/04/2019 e 13/04/2019, das 08h30 às 12h30.
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 23/03/2019, 30/03/2019, 06/04/2019 e 13/04/2019, das 13h30 às 17h30.
VISUALIZAÇÃO DE INFORMAÇÃO
(INF-0614 - Visualizando Dados)
Professor:
José Mario De Martino
Motivação, objetivos e limitações da
visualização. Diferença entre visualização
científica, visualização de informação e visual
analytics. Tipos básicos de dados e operação
associadas. Papel da percepção visual na
visualização. Cor e modelos de representação de
cor. Codificação Visual. Gráficos e Técnicas de
visualização. Visualização para análise de
dados. Tableau: introdução, análise visual,
manipulação de dados, Gráficos e técnicas de
visualização, Recursos de análise, Cálculos e
Integração com R.
Aulas presenciais:
dias 27/04/2019, 04/05/2019, 11/05/2019 e 18/05/2019, das 08h30 às 12h30.
APRENDIZADO DE MÁQUINA SUPERVISIONADO II
(INF-0616 Pensando com Dados I)
Professor:
Alexandre Mello Ferreira
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 27/04/2019, 04/05/2019, 11/05/2019 e 18/05/2019, das 13h30 às 17h30.
BIG DATA (INF-0617 - Big Data)
Professor:
Ulisses Martins Dias
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 01/06/2019, 08/06/2019, 15/06/2019 e 29/06/2019, 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 01/06/2019, 08/06/2019, 15/06/2019 e 29/06/2019, 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 03/08/2019, 10/08/2019, 17/08/2019 e 24/08/2019, 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 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
15/12/2018 (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$ 2.999,99, sendo a primeira com vencimento em 10/01/2019.
À vista, com desconto, no valor de R$ 7.999,00, com vencimento em 10/01/2019.
Informações
Calendário
| Data |
Evento |
| 15/10/2018 até 15/12/2018 |
Período de inscrições |
| 15/12/2018 |
Prazo final para entrega dos documentos de inscrição |
| 21/12/2018 |
Divulgação dos candidatos selecionados para matrícula |
| 02/01/2019 até 10/01/2019 |
Período de confirmação de matrícula |
| 10/01/2019 |
Vencimento da primeira parcela ou da parcela única |
| 16/02/2019 até 24/08/2019 |
Período de oferecimento do curso |
Calendário Completo (formato Google Agenda), inclusive com os dias e horários de todas as aulas presenciais do curso.
Alunos Formados
Os seguintes alunos foram aprovados em todas as
disciplinas e obtiveram o certificado de conclusão do
Curso de Aperfeiçoamento em Mineração de Dados
Complexos, emitido pela Escola de Extensão da Unicamp:
| Alessandro Ramos Bernardes Dias |
| Alfredo Henrique Gallinucci Colito |
| Alisson da Silva Porto |
| Ana Claudia Justo Gatto |
| Anderson Luiz Peligrini |
| Andre Marcelino Pereira |
| Antonio Cesar Vergani Junior |
| Antonio Sergio Ferreira Bonato |
| Bruno dos Santos Moura |
| Carlos Henrique Miguel |
| Carolina Almeida Bury |
| Diego Antonio Reis Miranda |
| Eduardo Armelin |
| Eliana Gonçalves Silva |
| Fabio Ferreira de Lima |
| Felipe Guaycuru de Carvalho Bastos Franco |
| Fernando Batagin Junior |
| Filipe Augusto Ribeiro |
| Fleive Martins |
| Gisele Sentinello |
| Guilherme Devezas da Silva Ramos |
| Henrique Sueno Nishi |
| Hermes Luiz Bolinelli Junior |
| Hugo Tanzarella Teixeira |
| Ivan Bravin Pires Costa |
| James Andrade Moreno Junior |
| Leandro Bento Sena Marques |
| Luís Ovídio Viana Podestá |
| Marcelo Moreira Xavier |
| Marcio Pinheiro Neris |
| Mateus Violante Pacheco |
| Mauricio Avanzi Françoso |
| Patricia Megumi Matsumoto |
| Raphael da Silva Santos |
| Raquel de Oliveira Silva |
| Renann Camargo Alves |
| Renato Adriano Dias |
| Ricardo Amaral |
| Ricardo Azevedo e Sá |
| Rodrigo Chaves Sim |
| Rodrigo Frealdo Dumont |
| Rosangela Sanches |
| Thamer El Ayssami |
| Tiago Deliberali Santos |
| Tiago Lourenco Miessa |
| Ulisses Malta Santos |
| Víctor Borsatto Branco |
| Vinicius de Oliveira Boen |
