EXPECTATIVAS para o próximo período do DOUTORADO + Curso Gratuito de Ciência de Dados

Neste vídeo, Hallison fala um pouco sobre sua experiência durante o primeiro período do doutorado no Instituto de Matemática Pura e Aplicada (IMPA) como as disciplinas que cursou e os impactos da pandemia. Em seguida, também aborda algumas expectativas para o próximo período do doutorado, inclusive, um anúncio muito importante para você que gosta de Ciência de Dados: o IMPA irá ofertar uma disciplina de Ciência de Dados Aplicada! O curso será totalmente gratuito e à distância, sendo necessário, aos alunos de fora do IMPA, se candidatar em uma pré-inscrição.

Formulário de pré-inscrição no curso Ciência de Dados Aplicada do IMPA: https://bit.ly/cda-impa-2020. Mais informações sobre a disciplina abaixo.

Neste vídeo, Hallison também revela o nome da linguagem de programação que está aprendendo em 2020! 😱😱

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A seguir, uma descrição mais detalhada do curso Ciência de Dados Aplicada:

O curso será ministrado pelo professor Dr. Vitor Rolla e com monitoria do doutorando Hallison da Paz, ambos integrantes do laboratório Visgraf do IMPA. O tema central da disciplina será o novo Coronavírus e serão abordadas diferentes bases de dados relacionadas à pandemia. O público-alvo são estudantes familiarizados com alguma linguagem de programação ou com dedicação para aprender Python. A inscrição de estudantes de todas as áreas é bem-vinda! O aluno que desejar ser avaliado no curso deverá realizar os exercícios e apresentar um trabalho final.

Devido à pandemia, o curso será online (através da plataforma Google Meet) e aceitará estudantes externos. Para se candidatar a uma das vagas é necessário realizar uma pré-inscrição. Dúvidas podem ser encaminhadas para [email protected].

Essa disciplina começa com uma breve introdução ao Python. Em seguida, técnicas de manipulação e limpeza de dados serão introduzidas, assim como as abstrações e estruturas de dados fundamentais para análise de dados. Serão apresentadas formas avançadas de visualização de dados.

O aprendizado de máquina aplicado será discutido conforme suas técnicas e métodos. Dimensão de dados, agrupamento de dados e avaliação de agrupamentos também serão temas discutidos nessa disciplina. Exemplos sobre métodos de modelagem preditiva serão apresentados para entender os problemas relacionados à generalização de dados (ex: cross-validation e overfitting). Técnicas avançadas sobre conjuntos de construções e limitações práticas de modelos preditivos também serão temas nessa disciplina.

Os fundamentos da mineração de texto, incluindo manipulação de expressões regulares, limpeza de texto e preparação de texto para utilização em processos de aprendizado de máquina, assim como métodos de processamento de linguagem natural e classificação de texto, também serão temas.

Por fim, serão apresentadas técnicas de análise de redes, o conceito de conectividade versus robustez, centralidade e entrelaçamento, mundo-pequeno, livre-escala e rastreamento de contactos.

#Doutorado #IMPA #CiênciaDeDados