Oficinas
Oficina 1 – Emíl@as no País de Banco de Dados
4a feira, 23/4/2025, 14h
Link para formulário de inscrição: https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScmqnPHEYJ12tzV-Ms2jRAuC3W304J9x3-xlHI201gInMYmfA/viewform
Termo de consentimento dos pais ou responsáveis: TermoDeConsentimentoEmili@s_ERBD2025
Resumo:
O Projeto Emíli@s – Armação em Bits da UTFPR – Curitiba (http://emilias.dainf.ct.utfpr.edu.br/) através do incentivo e parceria com o Programa Meninas Digitais da SBC (http://meninas.sbc.org.br/), apresenta, desde 2016, uma oficina na área de Banco de Dados dentro da ERBD. O Projeto Emíli@as tem como objetivo realizar ações para aumentar a representatividade das mulheres na área da Computação. A oficina, em particular, além de apresentar alguns conceitos básicos da área (índices, serviços de busca, aplicações), revalida a importância de Banco de Dados na pesquisa e extensão, com exemplos teóricos e práticos.
Responsáveis:
Nádia Puchalski Kozievitch (UTFPR) – nadiap@utfpr.edu.br
Possui graduação e mestrado em Ciências da Computação pela UFPR, e doutorado em Ciências da Computação pela UNICAMP. No período de fevereiro/2010 a setembro/2010 fez doutorado sanduíche, na Virginia Polytechnic Institute and State University (EUA). Trabalhou em projetos de P&D na área de telefonia na IBM; e na Companhia Paranaense de Energia (COPEL/SIMEPAR), na área de meteorologia. Atualmente é professora associada da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR), campus Curitiba. Atua como professor permanente no Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada (PPGCA/UTFPR) desde 2013. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Banco de Dados. Seus interesses englobam cidades inteligentes, dados abertos, bibliotecas digitais e GIS. Atua como voluntária em prol do incentivo do ensino de computação para meninas de segundo grau.
Maria Claudia Emer (UTFPR) – mcemer@utfpr.edu.br
Possui graduação em Matemática pela UNIOESTE (1994), graduação em Bacharelado em Informática pela UNIOESTE (1997), mestrado em Informática pela UFPR (2002) e doutorado em Engenharia Elétrica e de Computação pela UNICAMP (2007). Atualmente é professora associada da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR). É membro do Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada da UTFPR desde 2010. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Engenharia de Software, atuando principalmente em teste de software, qualidade de software e engenharia de requisitos. Tem interesse nos seguintes temas: informática na educação, educação em computação e minorias na computação. É Secretária Regional do Paraná da SBC a partir de 2024.
Oficina 2 –
Do GPS à Inteligência: Analisando Dados de Mobilidade com Python
4a feira, 23/4/2025, 18h30
Resumo:
A análise de dados de mobilidade tem se tornado essencial em diversas áreas, como transporte, cidades inteligentes e estudos ambientais. As Multiple Aspect Trajectories (MATs) adicionam informações semânticas a dados de mobilidade, permitindo análises mais ricas e complexas. Nesta oficina, os participantes aprenderão, na prática, a utilizar o MAT-Tools, um framework Python open-source que facilita o pré-processamento, modelagem, classificação, agrupamento, análise de similaridade e visualização de MATs. Durante a oficina, os participantes serão guiados por um passo a passo onde explorarão desde a preparação de conjuntos de dados até a aplicação de algoritmos de análise. Serão abordadas funcionalidades como a análise de mobilidade, como identificar medidas de similaridade e visualização interativa dos resultados.
Responsáveis:
Tarlis Tortelli Portela (IFPR) – tarlis@tarlis.com.br
Professor do curso de Sistemas de Informação no Instituto Federal do Paraná (IFPR), Campus Palmas, desde 2012, onde também atua como Coordenador de Estágios. Doutor em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) e pela Università di Pisa, na Itália, desenvolve pesquisas na área de análise de dados de trajetórias múltiplos aspectos com foco na análise de dados.
Vanessa Lago Machado (IFSul) – vanessalagomachado@gmail.com
Professora no Instituto Federal Sul-Rio-Grandense (IFSul), Campus Passo Fundo, desde 2014. Doutora em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC), desenvolve pesquisas na área de análise de dados de trajetórias múltiplos aspectos com foco em sumarização de dados.
Oficina 3 –
ElasticSearch na Prática: Busca Textual e Semântica com Embeddings
6a feira, 25/4/2025, 18h
Resumo:
Nesta oficina, exploraremos como estruturar buscas eficientes utilizando ElasticSearch, desde consultas textuais tradicionais até buscas semânticas com embeddings. Vamos instanciar localmente um ambiente com ElasticSearch e Kibana via Docker, criar um índice e indexar dados reais de reviews usando Python. A partir disso, compararemos buscas sintáticas e semânticas, demonstrando como embeddings podem aprimorar a relevância dos resultados. Essa é uma oportunidade prática para entender e aplicar técnicas modernas de busca de informação em grandes conjuntos de dados textuais, e como integrar essas técnicas em processo de Retrieval-Augmented Generation, essencial para melhorar as respostas geradas pelos atuais modelos de linguagem.
Responsável:
Carlos Andres Ferrero (IFSC) – andres.ferrero@ifsc.edu.br
Possui formação acadêmica em Ciência da Computação. Graduou-se pela Universidade Estadual do Oeste do Paraná em 2006, obteve o mestrado em Ciência da Computação e Matemática Computacional pela USP de São Carlos em 2009 e concluiu o doutorado em Ciência da Computação pela UFSC em 2020. Atualmente, é professor de Ciência da Computação no Instituto Federal de Santa Catarina (IFSC), Campus Lages, desde fevereiro de 2014 e é líder do grupo de pesquisa em Análise Inteligente de Dados (IDA-IFSC). Paralelamente, desde agosto de 2021, atua como pesquisador de aprendizado de máquina no Centro de Excelência em Inteligência Artificial da Universidade Federal de Goiás, desenvolvendo tecnologia em IA na Birdie, uma empresa especializada em análise de opinião de produtos. Nessa função, trabalha com busca textual, busca semântica em vetores densos e outras aplicações de Processamento de Linguagem Natural (NLP) e de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs).
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