Grade 2018/1
 Período
2ª feira 3ª feira 4ª feira
5ª feira 6ª feira

08:00 

a

12:00

 CCS022
E-science
Profa. Dra. Katti Faceli
ATLab 105 (Lab. Redes)
 CCS007
Bancos de Dados
Tema: Novas Tecnologias de Banco de Dados
Profa. Dra. Sahudy González
ATLAb 105 (Lab. Redes)
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14:00

a

18:00

 CCS004
Aprendizado de Máquina
Prof. Dr. Tiago Almeida
ATLAb 105 (Lab. Redes)
CCS005*
Estudo Dirigido
 CCS012
Tópicos Avançados em Arquiteturas Distribuídas de Software
Tema: Internet of Things
Prof. Dr. Fabio Verdi
ATLab 105 (Lab. Redes)

 

  • CCS004 – APRENDIZADO DE MÁQUINA

Prof. Dr. Tiago Almeida

Ementa: Conceitos básicos, histórico e notações. Paradigmas de aprendizado. Caracterização e preparação dos dados. Modelos preditivos (métodos baseados em distância, métodos probabilísticos, métodos baseados em otimização, métodos de regressão). Modelos descritivos (análise de agrupamentos e algoritmos). Redução de dimensionalidade. Medidas de avaliação. Metodologia experimental. Aplicações. Tópicos recentes (estado-da-arte) na literatura.

Requisitos necessários:

  1. Álgebra linear e cálculo (derivadas de 1a e 2a ordem, integral, Gradiente, otimização linear e não linear);
  2. Probabilidade e estatística (dispersão, correlação, variância, covariância, etc);
  3. Linguagem de programação matemática (Matlab / Octave);
  4. LaTeX.

Atividades previstas:

  1. Implementação e questionários semanais (atividades práticas extra-classe que demandam aproximadamente 6hs de dedicação por semana);
  2. Projeto + Relatório + Seminário (atividade prática extra-classe que demanda aproximadamente 40hs de dedicação);
  3. Exame.

  • CCS005 – ESTUDO DIRIGIDO*

*Disciplina oferecida apenas para alunos regulares.

Ementa: estudo individual ou em grupo, sob orientação do professor orientador, de tópicos relacionados com a dissertação de mestrado. O conteúdo deve ser definido em torno de uma proposta de trabalho para que o estudante possa desenvolver seu projeto de mestrado.


  • CCS007 – BANCO DE DADOS

TEMA: NOVAS TECNOLOGIAS DE BANCO DE DADOS

Profa. Dra. Sahudy M. González

Ementa: Sistemas NoSQL: visão geral, propriedades BASE, replicação de dados. Comparação entre o modelo relacional e os novos modelos de dados NoSQL. Teorema CAP. Modelos de dados NoSQL: chave-valor, orientados a colunas, orientados a documentos, orientados a grafos. Modelo de programação Map-Reduce e suas implementações. Sistemas NewSQL.

Requisitos necessários:

  1. Modelo Relacional;
  2. SQL;
  3. Habilidades de programação (exemplo: Javascript).

Atividades previstas:

  1. Implementação e atividades práticas extraclasse;
  2. Projeto Prático (atividade prática que demanda horas de dedicação extraclasse);
  3. Avaliação escrita.

  • CCS012 – TÓPICOS AVANÇADOS EM ARQUITETURAS DISTRIBUÍDAS DE SOFTWARE

TEMA: INTERNET OF THINGS

Prof. Dr. Fabio Verdi

Ementa: The subject to be addressed in this course is IoT (Internet of Things). This is the first time the course will be given here and as such, several challenges will (probably) be faced by the professor as well by the students. So, the requirements for doing this course is: be open to solve problems by yourself, share the experiences gathered and contribute with the colleagues. The course will be divided into two main parts: theory about IoT and handson. The first part will consider the review of the literature taking into account the overall understanding of IoT. In this sense, a tentative list of content is: vision, market and technology trends, state of the art (RFCs & Papers), IoT network elements and IoT protocols. In this first part, the students will read the papers selected by the professor and present them in the form of a seminar. The second part of the course is focused on the handson. The idea is to make technological experiments of some selected use cases aiming at integrating elements such as sensors, gateways and networking. We intend to use IoT kits and open source solutions for making simple prototypes to validate the use cases.


  • CCS022 – E-SCIENCE

Profa. Dra. Katti FacelI

Ementa: E-Science como uma nova ciência voltada a descobertas científicas com base nos grandes volumes de dados e apoio da tecnologia/computação. Características da E-Science. Áreas da ciência que podem ser caracterizadas como escience. Elementos da tecnologia da informação que dão apoio às diversas áreas da ciência. Neste último aspecto a disciplina prevê conteúdo aberto para cobrir os temas mais relevantes e atuais, e podem contemplar desde hardware (sensores, sistemas de armazenamento, processamento e comunicação, dispositivos de visualização) até software para apoio à captura, armazenamento e manutenção dos dados, bem como à análise, visualização e extração de conhecimento a partir desses dados.