Quais habilidades serão desenvolvidas no curso?

O Curso de Aperfeiçoamento em Mineração de Dados Complexos tem como objetivo capacitar profissionais para o o mercado de trabalho atual, com ênfase em: (1) melhorar o gerenciamento de dados pensando em velocidade, capacidade e escalabilidade; (2) desenvolver técnicas de visualização destes dados; (3) encontrar novas oportunidades de negócio; (4) melhorar a capacidade de análise dos dados; e (5) criar modelos preditivos utilizando os métodos mais modernos de aprendizado de máquina.

INF-0610

Curso de Aperfeiçoamento
Modalidade Extensão Universitária

E-mail: sec-ext@ic.unicamp.br
Telefone: (19) 3521-5883


Realização:

Apoio:

Sobre o curso

Formato

O curso de aperfeiçoamento em Mineração de Dados Complexos é composto por 9 disciplinas que ensinam os principais conceitos exigidos pelo mercado de trabalho, perfazendo uma carga horária total de 180 horas, sendo 144 horas presenciais e 36 horas à distância.

Certificado

Os alunos aprovados nas 9 disciplinas terão direito ao certificado do Curso de Aperfeiçoamento em Mineração de Dados Complexos, emitido pela Escola de Extensão da Unicamp.

Professores

Os professores do Curso de Aperfeiçoamento em Mineração de Dados Complexos são doutores, a maioria docentes do Instituto de Computação e da Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação da Unicamp.



  • 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 a 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: Zanoni Dias
    Descoberta do Conhecimento (Knowledge Discovery in Database - KDD) e suas fases. Compreensão e prospecção de informação. Entendimento, previsão e interpretação dos dados utilizando regras de associação, OLAP e técnicas de agrupamento
    Aulas presenciais: dias 23/03/2019, 30/03/2019, 06/04/2019 e 13/04/2019, das 08h30 às 12h30.

    APRENDIZADO DE MÁQUINA SUPERVISIONADO (INF-0615 - Aprendendo com Dados)
    Professor: Anderson de Rezende Rocha
    Problemas de classificação, fronteiras de decisão, k-vizinhos, Naïve Bayes. Classificadores lineares, regresão logística e árvores e florestas. Overfitting e validação. Métodos de ensemble: bagging e boosting. Aprendizado não supervisionado: clustering, k-médias. SVM e redes neurais.
    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
    Técnicas de comunicação de informação, representação de dados e visualização por clusterização. Redução de dimensionalidade: seleção e transformação de atributos, PCA, ICA, LLE e Isomap.
    Aulas presenciais: dias 27/04/2019, 04/05/2019, 11/05/2019 e 25/05/2019, das 08h30 às 12h30.

    TÓPICOS EM APRENDIZADO DE MÁQUINA I (INF-0616 Pensando com Dados I)
    Professor: Alexandre Mello Ferreira
    Medidas de desempenho para classificação e regressão. Viés e variância. Validação cruzada. Medidas de treino versus teste. Separação, desbalanceamento e resize dos dados. Contaminação e teste estatístico. Técnicas de regularização. Grid-search e Random-search.
    Aulas presenciais: dias 27/04/2019, 04/05/2019, 11/05/2019 e 25/05/2019, das 13h30 às 17h30.

    BIG DATA (INF-0617 - Big Data)
    Professor: Lucas Francisco Wanner
    Computação paralela. Modelos de programação paralela. Map-reduce / Hadoop. Sistemas de arquivos paralelos e tolerância a falhas / HDFS. Computação na nuvem. Ferramentas para tratamento de dados com Hadoop (Pig, Hive, Jaql, Hadoop Streaming).
    Aulas presenciais: dias 01/06/2019, 08/06/2019, 15/06/2019 e 29/06/2019, das 08h30 às 12h30.

    TÓPICOS EM APRENDIZADO DE MÁQUINA II (INF-0618 - Pensando com Dados II)
    Professora: Sandra Eliza Fontes de Avila
    Deep learning e redes neurais convolucionais. Camadas de uma CNN. Convolução: Padding e stride. Funções de perda. Forward e Backward propagation. Treinamento: Funções de ativação, Pré-processamento, Inicialização de pesos, Otimização de parâmetros. Otimização e regularização. Transferindo o aprendizado. Softwares: Caffe, TensorFlow, Keras, PyTorch.
    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: Hélio Pedrini
    Escolha de problema alvo. Identificação e coleta dos dados necessários. Análise das técnicas necessárias. Estudo exploratório. 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 incrição:

    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


  • 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: Aperfeiçoamento.
    Horários das aulas para 2018: 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: Alexandre Mello Ferreira, Anderson de Rezende Rocha, Hélio Pedrini, José Mario De Martino, Lucas Francisco Wanner, Ricardo da Silva Torres, Sandra Eliza Fontes de Avila e Zanoni Dias.




  • 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.