Atividades do XII programa de verão - 2021
Mesa Redonda
| Título | Participantes | Datas | Horários | Local |
| Ciência de dados – Modelagens utilizadas com dados da COVID-19 |
Prof. Júlio Silvio de Sousa Bueno Filho (DES UFLA) Prof. Éric Fernandes de Mello Araújo (DCC UFLA) Prof. Ricardo Édem Ferreira (DEX UFLA) Prof. Luiz Merschmann (DCA UFLA) |
04/02 | 09h00 às 11h00 |
Online |
| Resumo: Nesta mesa redonda serão tratados aspectos matemáticos, computacionais e estatísticos da elaboração de modelos de equações diferenciais úteis para descrever aspectos de epidemias e que têm sido empregados na atual pandemia. | ||||
Palestras
| Título | Ministrante | Data | Horário | Local |
| Análise preditiva do espalhamento da Covid-19 via cluster de soluções de modelos epidemiológicos |
Prof. Eliandro Rodrigues Cirilo (Universidade Estadual de Londrina – PR) |
18/01 | 15h00 às 16h00 |
Online |
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Resumo: Recentemente, com o surgimento da Covid-19, muitos modelos epidemiológicos têm sido apresentados com o objetivo de descrever a manifestação da doença. No presente trabalho apresentamos uma proposta de modelagem matemática, por meio de um conjunto de equações diferenciais acopladas, cujo um cluster de soluções e o tempo de manifestação são calculados numericamente. Adicionalmente, exibimos as soluções a fim de visualizar a dinâmica do espalhamento de modo que a mesma seja útil na formulação de medidas de contenção do espalhamento de Covid-19 nas populações em estudo.
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| Título | Ministrante | Data | Horário | Local |
| Modelos não lineares: conceitos iniciais e aplicações |
Ariana Fruhauf (Pós-graduação Estatística UFLA) |
28/01 | 15h00 às 16h00 |
Online |
| Resumo: Um problema comum em Estatística é o estudo da relação entre duas variáveis X e Y, a qual pode ser descrita através de uma função matemática, porém a escolha da função (modelo) que será ajustada depende de vários fatores, podendo também ser sugerida por evidências empíricas, o que demanda uma certa experiência e conhecimento do pesquisador. Sendo assim, esta palestra tem como objetivo apresentar alguns modelos de regressão, dentre os quais destacam-se os modelos não lineares, pois sabe-se que muitos fenômenos podem ser bem ajustados por meio de modelos lineares, porém outros, principalmente os fenômenos biológicos, obtém os melhores ajustes através da regressão não linear. Serão apresentadas algumas vantagens do uso de modelos não lineares em detrimento dos lineares e será detalhado o processo envolvido no ajuste, ilustrando com dados de crescimento de plantas do feijoeiro. | ||||
| Título | Ministrante | Data | Horário | Local |
| Mapeamento e Avaliação dos dados de COVID-19 no Brasil |
Prof. Ronei Marcos de Moraes (Departamento de Estatística - UFPB) |
01/02 | 18h00 às 19h00 |
Online |
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Resumo: A Epidemiologia Espacial trata do estudo de endemias, epidemias e pandemias usando análise estatística espacial para tratar dados referenciados geograficamente. Ela permite mapear e analisar inferencialmente dados levando em consideração a sua localização geográfica. Nessa palestra serão apresentados estudos de casos sobre a evolução da pandemia e seu estado atual no Brasil e nos estados da Paraíba e de Minas Gerais.
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| Título | Ministrante | Data | Horário | Local |
| Simulação de dados incompletos/limitados como indícios de subestimação dos parâmetros nos modelos não lineares |
Carlos Zarzar (Pós-graduação Estatística UFLA) |
01/02 | 19h00 às 20h00 |
Online |
| Resumo: Uma característica específica dos dados (categorizados como incompletos ou limitados), muito usual na modelagem de crescimento de organismos vivos, podem levar a estimativas viesadas dos parâmetros em modelos não lineares. Simulações desses dados e ajustes para diferentes curvas de crescimento sigmoidal ajudam a entender e quantificar a sensibilidade dessas subestimativas. Portanto, não deixem de participar sobre esse tema atual que reflete as principais pesquisas da estatística aplicada nas revistas científicas contemporâneas. | ||||
| Título | Ministrante | Data | Horário | Local |
| Dashboard rápido em R com os dados de COVID-19 |
Júlio Adolfo Zucon Trecenti (Conselheiro – CONFE, Secretário-Geral da Associação Brasileira de Jurimetria, Doutorando USP) |
03/02 | 19h00 às 20h00 |
Online |
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Resumo: Shiny é um pacote fantástico do R para desenvolver ferramentas de visualização. Nesse workshop falaremos de shiny apps com ideias contemporâneas. Além de uma introdução, falaremos sobre produção de shiny em pacotes com {golem}, autenticação com {auth0} e alguns pacotes interessantes para customização, como {bs4Dash}, {esquisse} e outras novidades. Tudo isso através de um exemplo prático usando dados de Covid-19.
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| Título | Ministrante | Data | Horário | Local |
| Astroestatística |
Prof. Rafael Izbicki (UFSCar – São Carlos-SP) |
04/02 | 14h00 às 15h00 |
Online |
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Resumo: A astroestatística é a aplicação de métodos estatísticos a problemas de astronomia. Nesta palestra, irei apresentar alguns problemas em que estatísticos podem contribuir com a astronomia, como o problema de classificar diferentes tipos de galáxia automaticamente com base em imagens de telescópio. Mostrarei então diversos desafios que são encontrados ao resolvê-los: viés de seleção, grandes conjuntos de dados, baixo sinal etc. Por fim, mostrarei algumas das técnicas que venho desenvolvendo para contornar esses problemas.
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| Título | Ministrante | Data | Horário | Local |
| Análise de Sentimentos para a Língua Portuguesa |
Prof. Denilson Alves Pereira (DCC UFLA) |
05/02 | 15h00 às 16h00 |
Online |
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Resumo: Análise de sentimentos é uma área de estudo que visa desenvolver métodos e ferramentas computacionais para extrair e classificar as opiniões e emoções expressas por pessoas em redes sociais, blogs, fóruns, sites de compras online e outras mídias sociais. Muita pesquisa tem sido desenvolvida abordando opiniões expressas na língua inglesa. No entanto, estudos envolvendo a língua portuguesa ainda precisam ser avançados para melhor aproveitamento das especificidades da língua. Esta palestra tem como objetivo apresentar estudos feitos especificamente para abordar a análise de sentimento na língua portuguesa. Serão categorizados e descritos trabalhos do estado da arte envolvendo abordagens para cada uma das tarefas de análise de sentimentos, bem como recursos de linguagem de suporte, como ferramentas de processamento de linguagem natural, léxicos, corpora, ontologias e conjuntos de dados..
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| Título | Ministrante | Data | Horário | Local |
| Uso de Data Mining na classificação de eventos raros |
Prof. Paulo Henrique Ferreira da Silva (Departamento de Estatística - UFBA) |
05/02 | 17h00 às 18h00 |
Online |
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Resumo: Análise de sentimentos é uma área de estudo que visa desenvolver métodos e ferramentas computacionais para extrair e classificar as opiniões e emoções expressas por pessoas em redes sociais, blogs, fóruns, sites de compras online e outras mídias sociais. Muita pesquisa tem sido desenvolvida abordando opiniões expressas na língua inglesa. No entanto, estudos envolvendo a língua portuguesa ainda precisam ser avançados para melhor aproveitamento das especificidades da língua. Esta palestra tem como objetivo apresentar estudos feitos especificamente para abordar a análise de sentimento na língua portuguesa. Serão categorizados e descritos trabalhos do estado da arte envolvendo abordagens para cada uma das tarefas de análise de sentimentos, bem como recursos de linguagem de suporte, como ferramentas de processamento de linguagem natural, léxicos, corpora, ontologias e conjuntos de dados..
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Minicursos
| Título | Ministrante | Datas | Horário | Local |
| Introdução ao software R |
Matheus Feres Freitas (Pós-graduação Estatística UFLA) |
18/01 e 19/01 | 17h00 às 19h00 |
Online |
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Resumo: O R (R Development Core Team) é ao mesmo tempo uma linguagem de programação e um ambiente para computação estatística, modelagem e visualização de gráficos. Uma de suas principais vantagens é a gratuidade e a sua disponibilidade para uma grande variedade de sistemas operacionais (Windows, Linux, dentre outros). Outra importante característica do R é um conjunto grande (e em constante crescimento) de pacotes, que são bibliotecas para funções específicas que acrescentam enorme potencialidade ao mesmo.
O Curso Introdução ao R será dividido em: Introdução ao ambiente R; Comandos bàsicos no R; Estrutura de dados; Funções; Construção de gráficos; Análise exploratória de dados.
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| Título | Ministrante | Datas | Horário | Local |
| Pacotes ggplot2 e tmap: um curso introdutório |
Henrique José de Paula Alves (Pesquisador IPEA-RJ) |
19/01 e 20/01 | 08h00 às 10h00 |
Online |
| Resumo: Este curso tem por objetivo a construção de gráficos e mapas interativos e com maior flexibilidade no R. Sendo assim, ao final deste curso espera-se que os participantes tenham familiaridade com os pacotes ggplot2 e tmap e adquiram habilidades para sua utilização. Esse curso será dividido em duas partes: a primeira contempla uma introdução ao pacote ggplot2, onde serão abordados comandos básicos e a construção de gráficos menos elaborados; a segunda parte contempla a construção de mapas interativos utilizando-se o pacote tmap. Será necessário a instalação dos pacotes rgdal, spdep, rgeos, sf, tmap, dplyr, tidyr, RColorBrewer, tidyverse e esquisse. | ||||
| Título | Ministrante | Datas | Horário | Local |
| Álgebra de Matrizes |
Prof. Devanil Jaques de Souza (DES/UFLA) |
19, 20, 26, 27/01 e 02/02 | 10h00 às 11h40 |
Online |
| Resumo: O curso pretende aprofundar o estudo de álgebra de matrizes a um nível acima do que é usualmente visto na graduação, de modo a preparar o estudante para um contato mais natural com os modelos estatísticos lineares, fundamentais em qualquer área de estatística aplicada. | ||||
| Título | Ministrante | Datas | Horário | Local |
| Estatística experimental com o uso do software Sisvar. |
Edilson Marcelino Silva (Pós-graduação Estatística UFLA) |
19/01 e 21/01 | 14h00 às 16h00 |
Online |
| Resumo: O Sisvar é um software gratuito de análise estatística, extremamente eficiente e simples. Neste minicurso apresentaremos os principais conceitos de estatística experimental, abordando os principais delineamentos desde a análise de variância (ANAVA), esquemas fatoriais e parcela subdividida até testes de comparação múltipla e/ou regressão. As análises estatísticas conduzidas no curso serão feitas utilizando o software Sisvar. | ||||
| Título | Ministrante | Datas | Horário | Local |
| Introdução ao software R |
Mariana Resende (Pós-graduação Estatística UFLA) |
20/01 e 21/01 | 19h00 às 21h00 |
Online |
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Resumo: O R (R Development Core Team) é ao mesmo tempo uma linguagem de programação e um ambiente para computação estatística, modelagem e visualização de gráficos. Uma de suas principais vantagens é a gratuidade e a sua disponibilidade para uma grande variedade de sistemas operacionais (Windows, Linux, dentre outros). Outra importante característica do R é um conjunto grande (e em constante crescimento) de pacotes, que são bibliotecas para funções específicas que acrescentam enorme potencialidade ao mesmo.
O Curso Introdução ao R será dividido em: Introdução ao ambiente R; Comandos bàsicos no R; Estrutura de dados; Funções; Construção de gráficos; Análise exploratória de dados.
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| Título | Ministrante | Datas | Horário | Local |
| Introdução ao Python |
Profa. Paula Christina Figueira Cardoso (DCC/UFLA) |
21/01 e 22/01 | 17h00 às 19h00 |
Online |
| Resumo: Python é uma das linguagens de programação mais populares da atualidade. Além de simples e fácil de aprender, possui um ecossistema rico de bibliotecas estáveis projetadas para uma vasta variedade de usos. Neste curso serão apresentados os conceitos básicos e fundamentos da linguagem de programação Python, por meio de atividades práticas. | ||||
| Título | Ministrante | Datas | Horário | Local |
| Introdução ao Latex |
Prof. Daniel Furtado Ferreira (DES/UFLA) |
25, 26 e 27/01 | 14h00 às 16h00 |
Online |
| Resumo: Este minicurso pretende fazer uma pequena introdução ao LaTeX e aos seus recursos. A estrutura bàsica do curso está dividida em várias etapas. A primeira delas fará uma explicação bàsica ao programa e aos recursos que são necessários para sua instalação, que será focada essencialmente na plataforma Windows. Na segunda etapa serão abordadas a estrutura bàsica de um arquivo LaTeX, destacando alguns comandos bàsicos do preâmbulo e do uso de pacotes e de formatação do documento criado. Nesta etapa serão apresentados caracteres especiais, comandos e detalhes de espaçamento e de criação de parágrafos e inserção de comentários. Concluímos esta etapa com o objetivo deste minicurso. Na terceira etapa se apresentam várias características do LaTeX quanto a digitação de textos, desde a digitação de parágrafos até a apresentação dos corpos flutuantes. Posteriormente, na quarta etapa, apresentam-se as fórmulas matemáticas e os pacotes bàsicos para lidar com elas de forma otimizada. Apresentam-se comandos para matrizes, espaçamento no modo matemático, entre outros recursos. Na quinta etapa, apresentam-se conceitos bàsicos da bibliografia, índices remissivos, entre outros recursos adicionais. Na sexta etapa, pretende-se fazer uma breve introdução ao pacote tikz. Este pacote permite lidar com gráficos com um potencial extremamente elevado. Finalmente, se encerrará o minicurso com as conclusões principais da exposição dando-se os créditos a Donald E. Knuth e lembrando que o minicurso de baseou nas notas de Tobias Oetiker. | ||||
| Título | Ministrante | Data | Horário | Local |
| Introdução ao SAS Univerity Edition (Free) |
Thaís Destéfani Ribeiro (Banco Bradesco SA) |
25/01 e 26/01 |
19h00 às 21h00 |
Online |
| Resumo: O software SAS está entre as ferramentas mais utilizadas para análise de dados, pois oferece um ambiente seguro, assistência rápida e uma grande rede de comunicação. No mundo o SAS possui mais de 70 mil instalações entre em empresas, governo e meio acadêmico. Sendo uma ferramenta importante em análise de dados. A sua versão online e gratuita SAS University Edition, é direcionada à Instituições e Universidade, facilitando o acesso ao software suas ferramentas de análise. O objetivo do curso será inicialmente sobre a instalação da versão gratuita do software, interface online do SAS, suas redes de comunicação e o help SAS. Dando continuidade com importação de dados e formatação simples para análise de experimentos ANOVA. | ||||
| Título | Ministrante | Data | Horário | Local |
| Introdução as Redes Neurais Artificiais em R |
Antonio Mendes Magalhães Junior (Pós-graduação Estatística UFLA) |
26/01 e 27/01 | 17h00 às 19h00 |
Online |
| Resumo: As RNAs são técnicas computacionais baseadas em estruturas neurais biológicas e são amplamente utilizadas em problemas de classificação e regressão. As RNAS podem ser utilizadas para a resolução de problemas de previsão de produtividade, prevenção de falhas, classificação de imagens e sons, classificação de textos etc. Neste minicurso serão abordados aspectos sobre a história, tipos e funcionamento de RNAs, com foco nas redes do tipo Perceptron Multicamadas de aprendizado supervisionado. Serão abordados ainda conceitos sobre comitês de máquinas e métricas de avaliação de sistemas de classificação. Um problema de classificação real será resolvido para melhor compreensão dos temas abordados. Ao final do minicurso os participantes deverão possuir os conceitos fundamentais e a capacidade de resolver problemas utilizando RNAs por meio de pacotes implementados em linguagem R. Os seguintes tópicos serão abordados: contextualização histórica, funcionamento e estruturação de RNAs do tipo MLP, comitês de máquinas e métricas de avaliação. | ||||
| Título | Ministrante | Data | Horário | Local |
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Criando painéis interativos que impressionam usando o R |
Luís Otávio Marques Fernandes (Estatístico - blog luisotavio.pro) |
27/01 e 28/01 | 19h00 às 21h00 |
Online |
| Resumo: . | ||||
| Título | Ministrante | Data | Horário | Local |
| Análise de Variância não paramétrica |
Prof. João Agnaldo do Nascimento (Departamento de Estatística UFPB) |
03/02/2021 e 04/02/2021 |
14h00 às 16h00 e 16h00 às 18h00 |
Online |
| Resumo: | ||||
| Título | Ministrante | Data | Horário | Local |
| Mineração de dados nas mídias sociais |
Crysttian Arantes Paixão (Universidade Federal de Santa Cataria UFSC) |
02/02 e 04/02 | 19h00 às 21h00 |
Online |
| Resumo:
Atualmente, as mídias sociais têm se tornado uma fonte geradora de dados. Esses dados possuem diferentes origens e abordam diferentes conteúdos, os quais analisados com metodologias adequadas permitem a análise para tomada de decisão. Entre as principais mídias sociais destacam-se o Facebook, Twetter, Instagram, Whatzapp e YouTube. Durante o curso serão apresentadas as principais API para mídias sociais presentes nos pacotes do R em conjunto com algumas metodologias de Processamento de Linguagem Natural para a extração e análise dos dados dessas mídias. |
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Tutorial
| Título | Ministrante | Data | Horário | Local |
| Aprendendo Estatística com o R Commander |
Prof. Paulo Henrique Sales Guimarães (DES/UFLA) |
01/02 | 15h00 às 17h00 |
Online |
| Resumo: Este tutorial falará sobre o R Commander (Rcmdr) e como essa ferramenta pode ser utilizada para o ensino e aprendizagem de Estatística. Trata-se de uma forma prática e dinâmica de fazer manipulações em bases de dados. O Rcmdr pode ser instalado de dentro do R, como qualquer outro pacote do R. |
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| Título | Ministrante | Data | Horário | Local |
| Produção de documentos utilizando o R Markdown |
Kelly Pereira de Lima (Pós-graduação Estatística UFLA) |
02/02 |
14h00 às 16h00 ATENÇÃO: por pedido da palestrante o horário foi alterado para: 17h00 às 19h00. |
Online |
| Resumo: A pesquisa reproduzível é uma temática da ciência que vêm despertando muito a atenção dos pesquisadores, pois seu intuito é a realização de uma análise de dados que contenha os dados e o código para a reprodução e verificação dos resultados. A reproducibilidade na ciência é altamente reconhecida nos dias atuais, mas ainda não é largamente praticada. Pois, os cientistas ainda não adotaram uma ferramenta para as necessidades da pesquisa reproduzível. Desta forma, nesta apresentação mostraremos o R Markdown que é capaz de criar documentos (word, pdf e htlm) utilizando uma linguagem simples que possibilita a inclusão de códigos e suas saídas diretamente do R. Neste minicurso, será apresentado esta ferramenta conjuntamente com alguns pacotes do Latex tanto facilita a criação de relatórios e apresentações de análise de dados. | ||||