Programação


[ Anais e Slides disponíveis ]

Quarta-feita, 13 de abril

Horário Auditório Sala [1º Andar]
08:00 – 08:30 Credenciamento
08:30 – 10:00 Minicurso 1
10:00 – 10:30 Coffee-break
10:30 – 11:00 Palestra 1 Minicurso 1
11:00 – 12:00 Palestra 2 Minicurso 1
12:00 – 14:00 Almoço
14:00 – 15:30 Sessão Técnica 1
15:30 – 16:00 Coffee-break
16:00 – 17:30 Sessão Técnica 2
17:30 – 18:30 Intervalo
18:30 – 19:00 Abertura oficial
19:00 – 20:30 Palestra 3
20:30 – 21:30 Coquetel de abertura

 

Quinta-feira, 14 de abril

Horário Auditório Laboratórios
08:30 – 10:00 Sessão Técnica 3 (best papers)
10:00 – 10:30 Coffee-break (Posters)
10:30 – 11:30 Palestra 4
11:30 – 12:00 Painel 1
12:00 – 14:00 Almoço
14:00 – 15:30 Minicurso 2 Oficina 1
15:30 – 16:00 Coffee-break (Posters)
16:00 – 17:30 Minicurso 2 Oficina 1
18:00 – 19:00 Workshop de Professores de Banco de Dados
20:00 – 23:00 Jantar (por adesão)

 

Sexta-feira, 15 de abril

Horário Auditório Laboratórios
08:30 – 10:00 Sessão Técnica 4
10:00 – 10:30 Coffee-break
10:30 – 11:30 Palestra 5
11:30 – 12:00 Painel 2
12:00 – 14:00 Almoço
14:00 – 15:30 Minicurso 3 Oficina 2
15:30 – 16:00 Coffee-break
16:00 – 17:30 Minicurso 3 Oficina 2
17:30 – 18:00 Encerramento


 

(Em constante atualização)

PALESTRAS

Palestra 1: Uma Visão Sobre o Mundo das Operadoras de Telecomunicações

Ministrante: Christian Schneider

Minicurrículo: Christian Schneider é graduado em Direito pelo Centro Universitário de Brasília (Uniceub) e em Relações Internacionais pela Universidade de Brasília (UnB). Possui pós-graduação em Análise de Informações pela Escola de Inteligência da Agência Brasileira de Inteligência (Abin), em Política e Estratégia pela Escola Superior de Guerra (ESG/UnB), e em Gestão Econômica do Meio Ambiente pela UnB. Schneider é servidor de carreira da Abin desde 1996. Na sua carreira profissional já exerceu os cargos de Ministro de Estado Interino da Integração Nacional, secretário de Desenvolvimento do Centro-Oeste e diretor de Controle e vice-presidente do Banco de Brasília (BRB), de onde traz experiência em gestão de sociedade de economia mista.

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Palestra 2: Como uma Operadora de Telecomunicações Trata o Grande Volume de Dados?

Ministrante: Roberto Yukio Nishimura

Minicurrículo: Roberto Yukio Nishimura possui graduação em Tecnologia em Processamento de Dados pelo Centro de Estudos Superiores de Londrina, pós-graduado em Administração de Engenharia de Software pela UNOPAR e em Geoprocessamento pela UFPR. Foi analista de suporte técnico e DBA por 13 anos, coordenador de suporte técnico por 4 anos e gestor de tecnologia da informação por 11 anos. Atualmente, é coordenador responsável pelo grupo de inovação da Sercomtel e gerente de desenvolvimento de negócios, uma área nova na Sercomtel para a busca de novos produtos e serviços que possam agregar valor aos produtos e serviços já ofertados pela empresa. Também é professor, tendo atuado em ensino de graduação e pós-graduação em várias instituições, incluindo UNIFIL, UNOPAR/KROTON, SENAI-SC, UTFPR-Medianeira, UTFPR-Pato Branco e UNIVEL-Cascavel.

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Palestra 3: Data science

Ministrante: Marcos André Gonçalves

Minicurrículo: Marcos André Gonçalves possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Ceara (1995), mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Estadual de Campinas (1997), doutorado em Computer Science pela Virginia Polytechnic Institute and State University (Virginia Tech) e pós-doutorado pela Universidade Federal de Minas Gerais (2006). Atualmente é professor Adjunto da Universidade Federal de Minas Gerais. Recebeu diversos prêmios e homenagens ao longo de sua carreira. Atua na área de Ciência da Computação com Ênfase em Recuperação de Informação, Bibliotecas Digitais e Banco de Dados. É atualmente Membro Afiliado da Academia Brasileira de Ciências, Bolsista de Produtividade do CNPq (nível 1-D) e Bolsista do Programa Pesquisador Mineiro da Fapemig. (texto extraído do Currículo Lattes)

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Palestra 4: A Evolução dos Negócios Digitais e a Necessidade de Novos Modelos Analíticos

Ministrante: Emerson Cechin

Minicurrículo: Emerson Cechin é especialista em Gestão de Projetos e de Portfólio, Gestão de Negócios, Coordenação de Programas e Projetos, Análise de Investimentos e Gestão Financeira. Também atua como Professor Universitário e de Cursos Profissionalizantes. É atualmente Coordenador do Programa de TI Software e Gestor do Programa Empresas de Alto Potencial, ambos no SEBRAE-PR.

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Palestra 5: Análise de Dados de Movimento: Você já Pensou que Está Sendo Monitorado?

Resumo: Estamos vivendo a era do movimento. Grandes volumes de dados do nosso movimento diário estão sendo gerados, armazenados e analisados constantemente. Pelo Facebook, registramos os lugares aonde estamos, com quem nos comunicamos, o que gostamos e o que pensamos. Pelo Twitter registamos aonde estamos e o que pensamos. Ao acessar o Google, registramos aonde estamos e o que buscamos. Pelo GPS do nosso celular registramos detalhadamente o caminho por onde passamos. Com o nosso carro, equipado com GPS, registramos os lugares que visitamos e os caminhos que percorremos. São tantas as fontes de coleta de dados do nosso movimento que a ciência está desenvolvendo diversos métodos para o armazenamento e análise/mineração destes dados. Esta palestra tem como objetivo mostrar uma breve comparação dos diferentes tipos de dado de movimento e o que vem sendo feito na área de análise de dados gerados por dispositivos móveis, principalmente GPS, quais são as pesquisas atuais e as perspectivas para os próximos anos.

Ministrante: Vania Bogorny

Minicurrículo: Vania Bogorny é professora do Departamento de Informática e Estatística da Universidade Federal de Santa Catarina desde Julho de 2009. Possui doutorado (2006) e mestrado(2001) em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul e graduação (1995) em Ciência da Computação pela Universidade de Passo Fundo, tendo recebido da Sociedade Brasileira de Computação o prêmio de melhor tese de doutorado (2007). Em 2014 realizou pós-doutorado no INRIA Sophia Antipolis, França; em 2008 realizou pós-doutorado no II/UFRGS e em 2007 realizou pós-doutorado na Universidade de Hasselt, Bélgica, no contexto do projeto europeu GeoPKDD, financiado pela União Européia. Em 2012 editou um livro sobre seu tema de pesquisa atual (Introdução a Trajetórias de Objetos Móveis). Em 2010 ministrou tutorial no tema de sua pesquisa no segundo maior congresso internacional na área de mineração de dados (IEEE ICDM). Desde 2009 atua em projetos de pesquisa internacionais como MODAP e SEEK, financiados pela União Européia (sendo coordenadora pela UFSC) e projeto de cooperação internacional Brasil/Itália, financiado pelo CNPQ. Nestes projetos estabeleceu parcerias de pesquisa com o CNR de Pisa/Itália, Universidade Ca’Foscari de Veneza/Itália e Universidade de Piraeus/Grécia. (texto extraído do Currículo Latttes)

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MINICURSOS

Minicurso 1: Mineração de Opiniões

Resumo: Mídias sociais tornaram-se chave como forma de disseminação de ideias, opiniões, crenças, emoções e posicionamentos sobre os mais diversos assuntos. A opinião pública permite a organizações definir estratégias que melhorem seus produtos e serviços, ou aumentem o sucesso e visibilidade das marcas, entidades ou causas que representam. A análise de sentimentos tem por objetivo identificar automaticamente a partir de textos sentimentos tais como opiniões, emoções ou posicionamentos. Este minicurso tem como objetivo apresentar os principais conceitos e técnicas utilizadas para esta tarefa, e ilustrar sua aplicação prática usando um estudo de caso. O foco principal será na mineração de opiniões. Mais especificamente abordaremos: a) a motivação para a área, os diferentes tipos de sentimentos, e suas aplicações, b) a fundamentação teórica e os principais conceitos; c) as funções básicas de processamento de linguagem natural necessárias; d) o processo de mineração de opinião e as abordagens de classificação de polaridade; e) o uso de ferramentas para mineração de sentimento; e f) ilustração através de um estudo de caso.

Ministrante: Karin Becker

Minicurrículo: Atua como professora adjunta no Instituto de Informática da UFRGS, onde é orientadora credenciada (mestrado e doutorado) no Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, o qual foi avaliado pela CAPES com a nota 7. Possui ampla experiência de pesquisa tanto na academia quanto na indústria, sobretudo nas áreas de mineração de dados, inteligência de negócio, e computação baseada em serviços. Seus projetos de pesquisa atuais na área de mineração envolvem mineração de serviços web para apoio à evolução, bem como mineração de opinião para monitoração da evolução do sentimento. É também grande entusiasta de métodos ágeis, cujas técnicas, além de ensinar, adota em seus projetos. Possui quase uma centena de trabalhos publicados, entre artigos em periódicos e anais de conferências, capítulos de livros, e organização de obras. Já apresentou tutoriais, minicursos e palestras, sobretudo na área de mineração de dados, em eventos nacionais e latino americanos. Atuou como presidente do comitê de programa e do steering committe do SBBD e do ERBD, e participa como membro do comitê de programa de inúmeras conferências nacionais e internacionais de relevância. Possui graduação pela UFRGS (1984), mestrado em Ciências da Computação pela UFRGS (1989) e doutorado no Institut D’informatique – Facultés Universitaires Notre-Dame de la Paix – Bélgica (1993). (Texto retirado do Currículo Lattes)

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Minicurso 2: Machine Reading the Web – Além do Reconhecimento de Entidades Nomeadas e Extração de Relações

Resumo: A web é inundada com informações em vários formatos diferentes, incluindo dados semi-estruturados e não estruturados. Machine Reading é uma área de pesquisa com o objetivo de construir sistemas que possam ler informações em linguagem natural, extrair conhecimento e armazená-lo em bases (estruturadas) de conhecimento. Neste minicurso será explorada a ideia de ler automaticamente o web usando técnicas de Machine Reading. Quatro das abordagens mais bem sucedidas nesta linha (DBPedia, Yago, OIE e NELL) serão apresentadas e discutidas, incluindo princípios, sutilezas e resultados atuais de cada abordagem. Recursos on-line de cada abordagem serão explorados, bem como as direções futuras indicadas por cada projeto. Apesar de se concentrar principalmente nos quatro projetos mencionados, algumas outras contribuições independentes em Machine Reading para Web serão mencionadas, bem como dois outros projetos industriais, nomeadamente Google Knowledge Vault e IBM Watson. O minicurso é destinado a preparar os participantes para iniciar novos trabalhos de investigação nesta área, bem como para conhecer o estado da arte, os principais desafios e alguns dos caminhos futuros mais promissores, bem como recursos disponíveis.

Ministrante: Estevam R. Hruschka Jr.

Minicurrículo: Estevam Rafael Hruschka Júnior possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Estadual de Londrina (1994), mestrado em Ciência da Computação pela Universidade de Brasília (1997) e doutorado em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (PEC/COPPE/UFRJ) (2003). Foi jovem pesquisador FAPESP, é pesquisador CNPq (PQ-2) desde 2008, professor associado da Universidade Federal de São Carlos e professor adjunto na Carnegie Mellon University em Pittsburgh, EUA, onde lidera (em conjunto com os professores Tom Mitchell e William Cohen) o projeto Read The Web (http://rtw.ml.cmu.edu), no qual o primeiro sistema computacional de aprendizado de máquina sem fim foi proposto e implementado e continua sendo investigado e desenvolvido. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Aprendizado de Máquina, Mineração de Dados e atuando principalmente nos seguintes temas: aprendizado de máquina, aprendizado sem fim, modelos gráficos probabilísticos, modelos Bayesianos, algoritmos evolutivos e teoria dos grafos. É membro do comitê editorial dos periódicos Intelligent Data Analysis – IOS Press e Advances in Distributed Computing and Artificial Intelligence Journal (ADCAIJ). Tem experiência no desenvolvimento de projetos de cooperação internacional e nacional com universidades como Carnegie Mellon University (EUA), Stanford University (EUA), University of Washington (EUA), Josef Stefan Institute (Slovenia), Oregon State university (EUA), Universidade do Porto (Portugal), Tsinghua University (China), University of Waterloo (CAN), University of Winnipeg (CAN), University of Manitoba (CAN), além de parcerias e colaborações com empresas nacionais e multinacionais como Google Inc. (EUA), Yahoo! Inc. (EUA), Bloomberg (EUA), BBN Inc. (EUA), CYC Corp. (EUA), Nokia/Microsoft (Brasil e EUA), IBM Research (Brasil), E-BIZ Solutions (Brasil) e Siena Idea (Brasil).

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Minicurso 3: Tecnologias para Gerenciamento de Dados na Era do Big Data

Resumo: Este minicurso pretende explorar e diferenciar de forma introdutória diversas tecnologias recentes para gerenciamento de dados na era do big data. Será utilizado como pano de fundo para os exemplos um problema clássico da comunidade de bancos de dados: a contagem de triângulos. Esta problema é perfeito para explicar as diferenças entre as tecnologias em termos de representatividade e desempenho, pois pode ser representado por uma simples consulta SQL com duas junções, contudo extremamente complexa de ser executada eficientemente. A partir deste problema, é possível identificar como cada tecnologia se comporta em representar sua solução, bem como seu desempenho. Demonstrações de algumas das principais tecnologias gratuitas serão feitas durante o minicurso.

Ministrantes: Victor Teixeira de Almeida e Vitor A. Batista

Minicurrículos:

- Victor Teixeira de Almeida (ministrante) é analista de sistemas na Petrobras, atua na Arquitetura Tecnológica de TIC; e também professor adjunto 20h na Universidade Federal Fluminense (UFF). Mestre em bancos de dados pela COPPE/UFRJ; doutor em bancos de dados pela Universidade de Hagen, Alemanha; passou um ano (2013) como pós­-doutor na Universidade de Washington, Seattle, EUA, no Projeto Myria, uma plataforma de big data como serviço na nuvem. Especialista no gerenciamento de grandes volumes de dados e tecnologias de big data.
Vitor A. Batista possui Mestrado e Graduação em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Minas Gerais. Possui também duas pós-­graduações Lato­sensu em Gestão de Negócios e Finanças pela Fundação Dom Cabral. Tem trabalhado com desenvolvimento de software desde 1997, utilizando diversas tecnologias e frameworks. Atuou como analista de negócios e requisitos, implementador e gerenciou projetos de sistemas de médio e grande porte. No passado foi gerente de processos do Synergia Engenharia de Software e Sistemas (UFMG). Atualmente trabalha como Engenheiro de Software na Petrobras, avaliando novas tecnologias que possam contribuir com a inovação de processos na Companhia. Lecionou diversos cursos de graduação e pós-graduação e possui diversos artigos publicados em conferências e periódicos de Engenharia de Software. Possui certificações técnicas do IEEE (Certified Software Development Professional), da Microsoft (MCSD, MCSE) e da OMG (UML Certified Professional).

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OFICINAS

Oficina para Meninas

Resumo: Esta oficina tem como objetivo instigar a curiosidade sobre o tema Banco de Dados em alunas do Ensino Médio. A intenção é divulgar a área de Computação para despertar o interesse de estudantes do ensino médio/tecnológico ou dos anos finais do ensino fundamental, para que conheçam melhor a área e, desta forma, motivá-las a seguir carreira em Computação, que historicamente tem sido predominantemente escolhida pelo público masculino. Nesta primeira abordagem não é adotada nenhuma aplicação em específico, o único pré-requisito necessário para as participantes é possuir conhecimento básico de computadores e internet. A metodologia usada na oficina é composta pelas seguintes etapas: um questionário inicial, a apresentação da oficina, e um questionário final. Serão abordados os seguintes tópicos: (i) Conceitos Básicos de Banco de Dados: BD, SGBD, Modelo Relacional, etc.; (ii) Motivação: ilustração de diferentes aplicações dentro da área de Banco de Dados, como as Bibliotecas Digitais: Biblioteca Digital da Universidade de Kabul, Biblioteca Digital sobre Chopin, entre outros; (iii) Tipos de Bancos de Dados; (iv) Ideia Básica de Otimização; e (v) Exemplo simples de uso de Bancos de Dados (como o Mapeamento de Rios, represas, áreas indígenas e nascentes da COPEL). Em paralelo, alguns exercícios serão propostos. Dentre o material utilizado, buscar-se-á focar em um impacto visual, em uma integração com temas atuais (como redes sociais, YouTube, etc.), em aplicações atuais, e em possibilidades de continuar o aprendizado (em fontes externas, como banco de dados e aplicações para crianças1 2, tutoriais de SQL 3, entre outros). Dentre as dificuldades e desafios que esperamos enfrentar, podemos citar: (i) o tratamento de temas teóricos de Banco de Dados para instigar alunas do ensino médio; (ii) a integração de equipes diferenciadas na problemática; (iii) a integração de conteúdos dinâmicos da Web (Sites, Redes Sociais, etc.) para atrair a atenção das alunas; e (iv) a ilustração de como aplicações atuais (Facebook, YouTube, etc.) se baseiam em banco de dados e computação.

Ministrantes: Nádia Puchalski Kozievitch e Silvia Amélia Bim

Minicurrículos:

- Nádia Puchalski Kozievitch possui graduação em Ciências da Computação pela Universidade Federal do Paraná (2001), mestrado em Informática pela Universidade Federal do Paraná (2005) e doutorado em Ciências da Computação pela Universidade Estadual de Campinas (2011). No período de fevereiro/2010 a setembro/2010 fez doutorando sanduíche, no Digital Library Research Laboratory (DLIB), na Virginia Polytechnic Institute and State University (EUA). Trabalhou em projetos de P&D na área de telefonia na IBM (2006-2012); e na Companhia Paranaense de Energia (Copel/Simepar), na área de meteorologia (1999 -2004). Atualmente é professora efetiva da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR), câmpus Curitiba. Atua como professor permanente no Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada (PPGCA, UTFPR). Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Banco de Dados. Seus interesses englobam bibliotecas digitais, GIS e recuperação de informação baseada em conteúdo.
- Silvia Amélia Bim é bacharel em Ciência da Computação pela Universidade Estadual de Maringá (1998), mestre em Ciência da Computação pela Universidade Estadual de Campinas (2001) e doutora em Ciências – Informática pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (2009). Atualmente é professora adjunta da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR), no campus de Curitiba. É secretária adjunta da Regional Paraná da Sociedade Brasileira de Computação (SBC) e coordenadora do Programa Meninas Digitais (SBC). Também coordena o projeto de extensão Emíli@s – Armação em Bits na UTFPR-CT. Suas áreas de interesse são: Interação Humano-Computador (IHC), Engenharia Semiótica, Avaliação de Interfaces, Método de Inspeção Semiótica (MIS), Método de Avaliação de Comunicabilidade (MAC), Ensino de IHC e Mulheres na Computação.

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Oficina 1: Redes Complexas e Processamento de Grafos na era do Big Data

Resumo: A oficina abordará a análise e processamento de Grafos e Redes Complexas, sob o ponto de vista teórico e prático. Discutiremos as definições, aplicações e principais algoritmos das áreas. Desenvolveremos também exercícios didáticos, cobrindo desde a obtenção e manipulação dos dados, passando pelo armazenamento e consultas em Bancos de Dados de Grafos, até a análise e visualização das redes. Abordaremos também aspectos de desempenho, analisando as tecnologias que permitem o processamento distribuído de volumes massivos de dados interconectados.

Ministrante: Luiz Celso Gomes Júnior

Minicurrículo: Professor na UTFPR, doutor em Ciência da Computação pela UNICAMP. Pesquisador em Bancos de Dados há 10 anos, atuando também nas universidades de Waterloo (Canadá) e UPMC (França). Nos últimos anos tem focado em tópicos relacionados à análise, armazenamento e gerenciamento de Redes Complexas.

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Oficina 2: Usando dados de mídia social para o entendimento de sociedades urbanas

Resumo: A popularização de dispositivos portáteis, como smartphones, assim como a adoção mundial de sites de mídia social permitem cada vez mais a um usuário estar conectado e compartilhar dados de qualquer lugar, a qualquer momento. Nesse cenário, as pessoas participam como sensores sociais, fornecendo dados voluntariamente que capturam as suas experiências de vida diária. Um dos principais objetivos desta oficina é mostrar que dados de mídias sociais (e.g., Instagram e Foursquare) podem atuar como valiosas fontes de sensoriamento em larga escala, proporcionando acesso a características importantes da dinâmica de cidades e do comportamento social urbano, de forma rápida e abrangente. Esta oficina discutirá como trabalhar com dados de mídia social, analisando as suas propriedades e a sua utilidade no desenvolvimento de aplicações mais sofisticadas em diversas áreas. Além disso, alguns dos principais desafios e oportunidades de pesquisa relacionados serão discutidos.

Ministrante: Thiago Henrique Silva

Minicurrículo: Thiago H Silva é professor do Departamento Acadêmico de Informática da Universidade Tecnológica Federal do Paraná em Curitiba. Em 2014, recebeu o título de doutor em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Minas Gerais, com doutorado sanduíche na University of Birmingham, Reino Unido (2012), e no INRIA-Paris, França (2013). Em 2011, foi um pesquisador visitante por seis meses na Telecom Italia, Itália. Ele recebeu, em 2009, o título de mestre em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Minas Gerais. Foi agraciado com os prêmios de melhor trabalho/menção honrosa nos seguintes eventos: Concurso de Teses e Dissertações da SBC (2015), Semana de Seminários de Teses do DCC-UFMG (2013), IEEECPSCOM (2012), SBRC (2009, 2010 e 2013) e SBCUP (2012).

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Sessão Técnica 1
Trilha: Mineração de Dados

Um estudo comparativo sobre algoritmos de mineração de dados para execução na WEB (Pesquisa)
Ronaldo Santos, Eduardo Borges, Karina S. Machado

A utilização do método Cross-Industry Standard Process for Data Mining no processo de mineração de textos: extração de termos para criação de uma tecnologia assistiva para o auxílio à alunos com deficiência motora (Pesquisa)
Kaio Silva, Marcos Roberto Pimenta dos Santos, Michel da Silva, Jones Fernando Giacon, Thyago Borges

Utilizando Técnicas de Data Science para Definir o Perfil do Pesquisador Brasileiro da Área de Ciência da Computação (Pesquisa)
Gláucio Ricardo Vivian, Cristiano Cervi

xml2arff: Uma Ferramenta Automatizada de Extração de Dados em Arquivos XML para Data Science com Weka e R (Aplicações e Experiências)
Gláucio Ricardo Vivian, Cristiano Cervi

DataUSP: Conjunto de serviços analíticos para apoio à tomada de decisões em uma instituição de ensino superior (Aplicações e Experiências)
Marino Catarino, Bruno Padilha, João Eduardo Ferreira

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Sessão Técnica 2
Trilha: Grafos, Aplicativos Móveis e Importação de Dados

Avaliação de Desempenho de Sistemas Relacionais para Armazenamento de dados RDF (Pesquisa)
Rebeca Schroeder, William Pereira, Tiago Heinrich

ExplNet — Análise exploratória aplicada à redes complexas (Pesquisa)
Luiz Celso Gomes Jr, Nádia Kozievitch, André Santanchè

Estratégias para importação de grandes volumes de dados para um servidor PostgreSQL (Pesquisa)
Vanessa Rolim, Marilia Ribeiro, Vilmar Schmelzer, Eduardo da Silva, Fernando Braz

RelationalToGraph: Migração Automática de Modelos Relacionais para Modelos Orientados a Grafos (Aplicações e Experiências)
Gabriel Zessin, Edson Oliveira Jr.

Dedup: um Aplicativo para Deduplicação de Contatos em Dispositivos Android (Aplicações e Experiências)
Rafael Felipe Pinheiro, Rafael Machado, Eliza Nunes, Eduardo Borges

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Sessão Técnica 3
Trilha: Best Papers

Identificação de contatos duplicados em dispositivos móveis utilizando similaridade textual (Pesquisa)
Rafael Machado, Rafael Felipe Pinheiro, Eliza Nunes, Eduardo Borges

Compressão de Arquivos Orientados a Colunas com PPM (Pesquisa)
Vinicius Garcia, Sergio Mergen

Workflows para a Experimentação em Análise de Similaridade de Imagens Médicas em um Ambiente Distribuído (Pesquisa)
Luis Fernando Oliveira, Matheus Vellone, Daniel Kaster

Ciência de dados: Explorando três décadas de evolução da atividade econômica em Curitiba (Aplicações e Experiências)
Nádia Kozievitch, Artur Ziviani, Josana Rosa, Thiago Silva

Uma proposta para apresentar a Computação/Banco de Dados no Ensino Médio para o Público Feminino (Aplicações e Experiências)
Nádia Kozievitch, Sílvia Amélia Bim, Mariangela Gomes Setti, Maria Claudia Emer, Marília A. Amaral, Juan J. Rodriguez

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Sessão Técnica 4
Trilha: Mineração e Datawarehouse

Mineração de dados para modelos NoSQL: um survey (Pesquisa)
Fhabiana Machado, Deise Saccol

Mineração de opiniões em microblogs com abordagem CESA (Pesquisa)
Alex Marino de Almeida, Stella Naomi Moriguchi, Sylvio Barbon Junior

Implementação de Operadores OLAP Utilizando o Modelo de Programação Map Reduce (Pesquisa)
Roberto Walter, Denio Duarte

A process for evaluating data in a Data Warehouse (Pesquisa)
Tania Cernach, Edit Grassiani, Renata Oliveira, Carlos Hideo Arima

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PAINÉIS

Painel 1: Data science, bancos de dados e mercado: oportunidades e inovação
Moderador: Fabrício Pires Bianchi (SEBRAE)

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Painel 2: Panorama da pesquisa em bancos de dados no Brasil e no mundo
Moderadora: Carmem Satie Hara (UFPR)

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