#meetingdata

• Processo: 18/14876-9
• Modalidade de apoio: Auxílio Organização - Reunião Científica
• Data de Início da vigência: 18 de outubro de 2018
• Data de Término da vigência: 20 de outubro de 2018
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística
• Pesquisador responsável: Adriano Polpo de Campos
• Beneficiário: Adriano Polpo de Campos
• Instituição Sede: Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil
• Assunto(s): Estatística Ciência de dados Probabilidade Computação
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Ciência de dados | Computação | Estatística | Probabilidade | Métodos de análise de dados

Resumo

O #meetingdata é um evento que está em sua primeira edição. Este evento surgiu da colaboração entre pesquisadores da Estatística e Ciência da Computação da Universidade Federal de São Carlos. A Ciência de Dados vem ganhando cada vez mais projeção internacional. Vale ressaltar que o evento conta com o apoio da Serasa Experian (www.serasaexperian.com.br).O #meetingdata tem por objetivo fortalecer a pesquisa em métodos de análise/ciência de dados (aprendizado estatístico, aprendizado de máquinas, métodos Bayesianos, high dimensional data, big data, computação estatística, inteligência artificial, ...), bem como ampliar sua visibilidade na comunidade científica Brasileira. Este encontro também visa proporcionar um ambiente no qual os pesquisadores possam interagir, apresentar seus trabalhos recentes e discutir sobre problemas em aberto. O encontro também receberá um grupo selecionado de estudantes de pós-graduação e jovens pesquisadores em estágios de pós-doutoramento de instituições brasileiras. Com isso, o evento contribuirá para a formação dos novos pesquisadores da área.Conceitos estatísticos e análise de dados são empregados para entender e analisar fenômenos atuais. Uma grande quantidade de dados está disponível e sua análise depende não apenas dos métodos estatísticos usuais, mas também do uso de técnicas computacionais para resolver o problema de Big Data, entre outros. Dessa forma, entende-se que a Ciência de Dados liga naturalmente a Ciência Estatística e a Ciência da Computação, desenvolvendo soluções para os desafios enfrentados por outras áreas, como Astronomia, Biologia, Epidemiologia, Linguística, Medicina, entre outras. (AU)