Capacitação em Ciência de Dados (30h)
O Instituto de Computação da Universidade Federal da Bahia (UFBA) oferece curso de extensão para capacitação em CIÊNCIA DE DADOS.
O curso é gratuito, com carga horária de 30 horas, e será realizado presencialmente, no Pavilhão de Aulas da Federação 2 (PAF-2), no Campus de Ondina da UFBA. As aulas ocorrerão às segundas e quartas-feiras, de 17/04 a 15/05, das 9h às 12h. O principal objetivo do curso é a capacitação de estudantes e profissionais de TIC, desenvolvendo habilidades em Ciência de Dados. O curso abordará conceitos gerais de Ciência de Dados com ênfase em exploração e engenharia de dados, treinamento de modelos, interpretação de resultados e aplicações. Essa capacitação visa contribuir com o desenvolvimento de recursos humanos no setor de TIC na Bahia, e potencializar carreiras para atender as demandas do mercado de trabalho.
Ao fim do curso, os(as) concluintes serão submetidos(as) a uma avaliação de desempenho. Receberão certificados de conclusão aqueles que alcançarem aproveitamento igual ou superior a 60% no exame avaliativo.
Para a seleção, os(as) candidatos(as) serão avaliados e classificados de acordo com os seguintes itens e respectivas pontuações, cuja soma é limitada a 100 pontos. Por curso na área afim entende-se curso de Ciência da Computação, Sistemas de Informação, Licenciatura em Computação, Matemática Computacional, Engenharia da Computação, Engenharia de Telecomunicações, Engenharia Elétrica, Engenharia de Controle e Automação, Bacharelado Interdisciplinar em Ciência e Tecnologia. O candidato deverá fornecer comprovação da sua formação, enviando arquivo no momento da inscrição.
Formação demonstrada na área (máx 60 pontos)
- Diploma de doutorado em curso na área – 60 pontos
- Diploma de mestrado em curso na área – 40 pontos
- Diploma de graduação em curso na área – 30 pontos
- Certificado de conclusão de curso de especialização na área – 30 pontos
- Matrícula vigente em curso na área – 20 pontos
- Diploma de curso técnico na área – 10 pontos
- Diploma de graduação em curso em áreas não afins – 5 pontos
Dedicação declarada ao estudo (máx 40 pontos)
- Menos de 4 horas semanais – 0 pontos
- 4 a 8 horas semanais – 10 pontos
- 8 a 12 horas semanais – 15 pontos
- 12 a 16 horas semanais – 20 pontos
- 16 a 20 horas semanais – 30 pontos
- 20 a 30 horas semanais – 35 pontos
- 30 horas semanais ou mais – 40 ponto
Inscrições:
- Início: 12/04/2023
- Fim: 14/04/2023
- Resultado da seleção para a primeira turma: 15/04/2023
Faça a sua inscrição através do link: https://forms.gle/wkpp5EJfBD1g1CMPA.
Público alvo: (esperado, mas não limitado a estes grupos)
- Estudantes universitários
- Profissionais de Tecnologias de Informação e Comunicação
Pré-requisito (obrigatório):
- Noções de Estrutura de Dados
Outras informações:
- Início das aulas da primeira turma: 17/04/2023
- Duração do curso: 4 semanas
- Horário das Aulas: Segundas e Quartas-feiras, das 9h às 12h.
- Local: Pavilhão de Aulas da Federação 2 (PAF-2), no Campus de Ondina da UFBA.
Esse curso é coordenado pelo Prof. Dr. Gustavo Bittencourt Figueiredo
e será ministrado pelo Prof. Dr. Ricardo Rios (IC/UFBA).
Breve Biografia:
Ricardo Rios é professor adjunto do Instituto de Computação e pesquisador na área de Inteligência Artificial, atuando em temas como Aprendizado de Máquina, Redes Neurais Profundas e Ciência de Dados. Atualmente, Ricardo coordena o grupo de pesquisa CInO (Computational Intelligence and Optimization Research Lab). Em colaboração com pesquisadores da academia e indústria, Ricardo tem se dedicado a resolver problemas em diferentes aplicações reais nas áreas de Medicina, Vulcanologia, Transporte Público e Biodiversidade. Além de publicar diversos artigos nessas áreas, Ricardo é editor da revista científica Expert Systems with Applications (Elsevier). Ricardo é pesquisador associado do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI/USP) e do Centro de Pesquisa Aplicada em Inteligência Artificial (SENAI/CIMATEC), e orientador do MBA em IA e Big Data do ICMC/USP. Em 2022, Ricardo recebeu o prêmio Google Latin American Research Awards por seu trabalho com modelagem e monitoramento da Biodiversidade Brasileira.
Contato: <tomorrow@ufba.br>
