O XII GETMeeting é um evento organizado pelo Grupo de Educação Tutorial do curso de Ciência da Computação (GETComp) voltado para os alunos do Departamento de Ciência da Computação e áreas afins da UFJF e é aberto para a participação de pessoas interessadas em tecnologia. O evento é constituído de palestras e minicursos a serem ministrados por alunos ou profissionais ligados à área de Ciência da Computação, além da apresentação de trabalhos no Workshop de Trabalhos de Graduação e palestras. Este ano, o evento contará com atividades remotas e presenciais.
Atividades previstas no evento:
Minicursos
Introdução Amigável ao Linux
Resumo
Este curso é projetado para fornecer uma compreensão sólida dos conceitos fundamentais e das práticas essenciais do sistema operacional Linux. Ao longo do curso, os participantes aprenderão a navegar pelo ambiente Linux, administrar sistemas, e realizar tarefas comuns de gerenciamento de arquivos, usuários, e permissões. O curso aborda desde o básico, como a utilização do terminal e comandos essenciais, até tópicos mais avançados, como gerenciamento de processos, automação com scripts Bash, criação de Makefile, configurações de sistemas para utilização das principais linguagens e submissão de tarefas em sistemas Unix.
Ministrante
João Víctor Costa de Oliveira
Mestrando em Modelagem Computacional pelo PPGMC-UFJF. Tem interesse nas áreas de computação de alto desempenho, solução numérica de equações diferenciais e modelagem de sistemas fisiológicos, trabalhando principalmente com imunologia computacional.
Introdução às Redes Neurais Artificiais com PyTorch
Resumo
PyTorch é um framework de aprendizagem profunda usado para construir redes neurais artificiais. O objetivo deste minicurso é apresentar o que é uma rede neural artificial, como construí-la usando o PyTorch. Inicialmente, serão apresentados os conceitos principais, seguidos de exemplos de como aproximar funções por meio de redes neurais artificiais com o uso do PyTorch. Em seguida, será mostrado um exemplo de como criar um modelo de classificação de imagens.
Ministrante
Gustavo Ribeiro de Oliveira Roque
Formação em Matemática, com mestrado em Matemática com ênfase em Sistemas Dinâmicos e atualmente cursando doutorado em Modelagem Computacional, todos pela UFJF. Experiência em Ciência de Dados e Machine Learning.
Análise de Dados com Power BI
Resumo
Power BI é uma ferramenta muito robusta e de graça da Microsoft, criada para decisões baseadas em dados. Nos últimos anos, pela interface intuitiva e diversas ferramentas já prontas, o software vem ganhando muita visibilidade dentro de grandes empresas.
Ministrantes
João Stephan Silva Maurício
Estudante de Engenharia Computacional com grande foco em ciência de dados em Python. Além disso, por experiência profissional, teve contato com Power BI na empresa Mercedes-Benz, onde era o grande foco de trabalho.
Luiz Gustavo Ferreira Nazareth
Estudante de Engenharia Computacional e está interessado e se especializando na área de Machine Learning. Durante seu estágio na Mercedes-Benz, ele teve a oportunidade de trabalhar com Power BI, utilizando a ferramenta para análise de dados e criação de relatórios, o que complementou sua formação técnica com aplicações práticas no setor.
Palestras
Ciência de Dados
Resumo
Esta palestra explora o caminho para entrar ou migrar de uma formação acadêmica para o mercado corporativo no setor de dados, atuando como Engenheiro, Analista ou Cientista de Dados. Formação em áreas como Ciências Exatas, Ciência da Computação e Física pode ser um diferencial significativo para ingressar neste universo em expansão. Além disso, a importância do aprendizado de idiomas adicionais será destacada, mostrando como essa habilidade pode ampliar oportunidades profissionais e facilitar colaborações internacionais.
Serão discutidas as estratégias necessárias para ingressar na área de Ciência de Dados, juntamente com os requisitos que o setor demanda. A palestra também abordará o que diferencia cada candidato em um processo seletivo, ilustrando o funcionamento do processo de contratação com exemplos reais. Adicionalmente, será apresentada a abordagem da Kantar, a maior empresa de pesquisa, dados e insights do mundo, na tomada de decisões estratégicas. Serão introduzidas técnicas essenciais, como clusterização hierárquica, previsão de tendências e Análise de Componentes Principais (PCA), fundamentais para lidar com conjuntos de dados complexos.
A proposta é fornecer uma visão prática do dia a dia de um Cientista de Dados, esclarecendo os desafios e obstáculos comuns desta profissão emergente, permitindo aos participantes uma compreensão mais profunda das habilidades e conhecimentos necessários para prosperar neste campo.
Ministrante
Isis Lee da Silva
Desde 2022, ela atua como Data Scientist na Kantar, onde utiliza técnicas de data analytics e machine learning para gerar insights e apoiar decisões de negócios. Possui Doutorado em Física pela UFJF, onde também obteve Mestrado e Graduação em Física, além de Graduação em Ciências Exatas. Suas principais responsabilidades incluem identificar padrões nos dados por meio de clusterização hierárquica, antecipar tendências com métodos preditivos e aplicação de Análise de Componentes Principais (PCA) para simplificar conjuntos de dados complexos.
Do Código ao Tribunal
Resumo
Nessa apresentação, será compartilhado um pouco do que tem sido o desenvolvimento do Jusbrasil no campo da Ciência de Dados, com ênfase nos modelos de linguagem natural.
Ministrante
Célio Larcher
Graduado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Juiz de Fora, é Mestre e Doutor em Modelagem Computacional pelo Laboratório Nacional de Computação Científica. Atua com Ciência de Dados desde 2019, com foco em modelos de linguagem natural, tendo trabalhado no Itaú Unibanco e atualmente no Jusbrasil.
Modelos Computacionais e Ciência Cidadã na Prevenção de Zoonoses
Resumo
Modelos computacionais construídos via métodos de aprendizagem de máquina podem ser importantes aliados na vigilância em saúde, desde a extração de conhecimento sobre novas transmissões até a indicação de áreas prioritárias para vacinação. Porém, a elaboração desses modelos para todo o país enfrenta desafios metodológicos, do tratamento de grandes volumes de dados e, especialmente, na qualidade dos dados utilizados. Nesse contexto, o desenvolvimento de sistemas que qualifiquem informações em suas origens e que integrem a participação da população, em um conceito de ciência-cidadã, é essencial para o aperfeiçoamento dos modelos e da conexão da ciência e da aplicação à sociedade. Na palestra, o exemplo da plataforma SISS-Geo (Sistema de Informação em Saúde Silvestre) será apresentado para abordar conceitos da modelagem a partir de dados na favorabilidade de ocorrência de doenças, bem como o desenvolvimento de um sistemas baseado na ciência-cidadã aplicado para a saúde e a conservação da biodiversidade.
Ministrante
Eduardo Krempser
Pesquisador em saúde pública na Fundação Oswaldo Cruz (Fiocruz), cientista da computação pela Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF), possui mestrado e doutorado em Modelagem Computacional pelo Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC). Atua e coordena projetos de pesquisa e de desenvolvimento tecnológico em diversas áreas do conhecimento, especialmente relacionados ao gerenciamento e análise de informações de saúde, biodiversidade, modelagem molecular e arqueologia. Suas principais linhas de pesquisa são: modelagem computacional via métodos de aprendizagem de máquina, modelagem de oportunidades ecológicas para ocorrência de doenças, modelagem molecular e o desenvolvimento de sistemas computacionais.
Outros
11a Edição do Café das Minas – Duas faces do Intercâmbio: Expectativas e Experiências
Resumo
Três convidadas incríveis compartilharão suas histórias: duas ex-intercambistas e uma futura intercambista!
Ministrantes
Ana Lívia Soares Silva de Almeida
Ana Lívia é graduada em Ciências Exatas e Ciência da Computação pela UFJF (2011-2017) e graduanda em Engenharia Computacional, também pela UFJF. Participou do GET EngComp (GET Engenharia Computacional) de 2012 a 2014 e do programa Ciências sem Fronteiras – CAPES (2014-2015). É ex-bolsista de IC na Faculdade de Engenharia (2013-2014) e de TP no CGCO (2016-2017). Atualmente, é estagiária no time de Especificação da Thomson Reuters.
Ana Luiza de Mello
Em breve…
Júlia Mendes
Professora adjunta na Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF), disciplinas de Programação e Controle de Obras e Materiais de Construção. Doutora e Mestre em Engenharia Civil pela Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP) na área de matrizes cimentícias sustentáveis. Graduou-se em Engenharia Civil na UFJF, com trabalho final na área de modelagem computacional de materiais de construção. Jovem Docente Permanente do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil da UFOP (PROPEC/UFOP) e da UFJF (PEC/UFJF). Coordenadora do CIDENG-CNPq – Grupo de Pesquisa em Ciência de Dados aplicada à Engenharia. Representante brasileira da WREN – Women’s Research Engineers Network. Coordenou, em colaboração com outros professores, os projetos de extensão Engenheiros Sem Fronteiras e Projeto Labor (empreendedorismo acadêmico). Tem parcerias finalizadas e ativas com as empresas Rolth do Brasil, MRS Logística e MRV Engenharia. Tem experiência na área de aprendizagem de máquina aplicada à materiais de construção, materiais e técnicas de construção sustentáveis, reaproveitamento de resíduos sólidos, propriedades térmicas de matrizes cimentícias e aditivos para concreto.
Juliana Hansen
A jornada de Juliana no mundo da programação iniciou com um curso de Web Full Stack na Digital House com uma bolsa integral do programa “Transforme-se”, iniciativa da Serasa Experian para a inclusão de mulheres na área de tecnologia. Atualmente, estudante de Ciência da Computação na Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF).
Maratona de Programação
Resumo
A competição incentiva os estudantes a desenvolverem sua criatividade, a colaboração em equipe, a busca por novas soluções de software e a habilidade de resolver problemas sob pressão.
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