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10/12/2019

Variedade de temas marca curso de Ciência de Dados Aplicada

Vitor Guerra durante apresentação

O que uma rodada do Campeonato Brasileiro, desmatamento florestal e e-mails que se tornam virais podem ter em comum? As chances para todos os fenômenos acontecerem podem ser decodificadas e analisadas minuciosamente por meio da Ciência de Dados Aplicada. E foram investigadas durante a disciplina ministrada pela primeira vez no IMPA, pelo pós-doutorando Vitor Guerra, do Visgraf (Laboratório de Computação Gráfica do IMPA). 

“É uma disciplina muito atual que reforça o pioneirismo do IMPA. O conteúdo começou a ser planejado há cerca de dois anos e o curso transcende o próprio curso. Hoje, existe uma alta demanda no mercado por profissionais que saibam aplicar as técnicas que estamos ensinando aqui”, considera o pesquisador-líder do Visgraf, Luiz Velho. 

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Por meio de diversas metodologias ligadas à área de Ciência de Dados, os alunos analisaram resultados do ENEM (Exame Nacional do Ensino Médio), frequência musical, dados de CNPJ, origem de fake news e aprendizado profundo (deep learning). Alguns dos estudantes chegaram a resultados com aplicabilidade social. Como, por exemplo, a aluna Kizzy Terra que encontrou relações diretas no níveis de escolaridade de mães e filhos: quanto maior for o grau de escolaridade da mãe, maior é a chance de aprovação do estudante no ENEM. 

As aulas foram realizadas entre agosto e novembro, para estudantes dos cursos de mestrado e doutorado. A turma contou com dezesseis participantes, que apresentaram trabalhos nos dias 25 e 28 de novembro, para encerrar o semestre. Todos os vídeos das apresentações dos trabalhos finais estão disponíveis no site da disciplina

Apresentações finais dos alunos estão disponíveis 

“A participação do monitor Pedro Arthur foi essencial para aumentar o envolvimento dos alunos. Trabalhamos com temas muito atuais que ele trouxe para dividir entre os alunos, o que foi muito positivo. Aumentou o engajamento nas aulas” avalia Vitor. 

Carolina Piazza abriu o primeiro dia das apresentações com dois trabalhos. A aluna de mestrado do IMPA falou sobre possíveis causas variantes para o desmatamento amazônico registrado entre 2014 e 2016. Em seguida, analisou o processamento de linguagem natural (NLP) para avaliar a repetição de palavras em publicações científicas. Já Rafael Westenberger apresentou um trabalho sobre da troca de e-mails corporativos e a disseminação das palavras, tentando prever as chances de um e-mail viralizar entre um grupo. 

No segundo dia das apresentações, nove alunos de doutorado apresentaram os trabalhos finais da disciplina. Thiago Ramos, por exemplo, falou sobre autoencoders variacionais (VAEs) e Julia Lemos sobre sistemas dinâmicos. Outro tema apresentado foi o uso da rede contraditória generativa (machine learning).

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