Oficinas

Oficina 1: Usando Apache Mahout em Sistemas de Recomendação

Data: Segunda, dia 03/04/2017, das 08:20 às 12:10

Local: LCI - Sala 11

Resumo: Pesquisas na área de Sistemas de Recomendação ganharam força nos anos 90, período no qual foram desenvolvidos uma série de métodos e algoritmos. Muitos destes estão consolidados, sendo hoje incorporados a muitas aplicações. Alguns destes algoritmos foram reunidos em frameworks de forma a facilitar sua utilização por desenvolvedores e pesquisadores. Dentre os frameworks disponíveis está o Apache Mahout, que possui alguns algoritmos usados em Sistemas de Recomendação, estando dentre estes os relacionados à abordagem referenciada como Filtragem Colaborativa. Nesta oficina, serão inicialmente descritos os algoritmos usados em Sistemas de Recomendação com ênfase nos algoritmos relacionados a Filtragem Colaborativa. Após, será demonstrada sua utilização usando o Apache Mahout. Serão ainda mostrados pequenos exemplos de como usar os algoritmos oferecidos pelo Apache Mahout dentro de aplicações, usando pequenos exemplos em Java.

Ministrante(s):

Minicurrículo(s):

• Daniel Lichtnow: Professor adjunto da Universidade Federal de Santa Maria (UFSM) onde atua no Colégio Politécnico na graduação em Sistemas para Internet e no Técnico em Informática. Possui doutorado em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (2012), mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Santa Catarina (2001) e graduação em Tecnologia em Processamento de Dados pela Universidade Católica de Pelotas (1990). Tem interesse pelos seguintes temas: Bancos de Dados, Sistemas de Recomendação, Recuperação de Informações e Qualidade de Dados/Informações na Internet. 
• Joedeson Fontana Junior: Aluno do 6º semestre de graduação do curso de Sistemas para Internet da Universidade Federal de Santa Maria (UFSM).  Trabalha desde 2015 como bolsista de iniciação científica nas áreas de Sistemas de Recomendação, Computação Ubíqua e Pervasiva e Banco de Dados Geográficos.

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Oficina 2: Otimização de Consultas MySQL

Data: Segunda, dia 03/04/2017, das 08:20 às 10:00

Local: LCI - Sala 14

Resumo: O desempenho de um sistema e de um banco de dados dependem basicamente de boas práticas. Esta oficina foca em técnicas de otimização de consultas que ajudam a otimizar o tempo de resposta do banco de dados para sistemas de informação, descrevendo algumas das principais técnicas associadas à escrita de queries otimizadas.

Ministrante: 

Daniel Di Domênico

Minicurrículo: Bacharel em Ciência da Computação pela Universidade de Passo Fundo. Especialista em Sistemas Web Universidade de Passo Fundo. Diretor e Sócio da TN3 Soluções com sólida experiência na área de Tecnologia da Informação e da Comunicação, atuando no desenvolvimento de diversos projetos no Brasil e Exterior. Pela TN3 atuou na coordenação do projeto de NFe no grupo Coca-Cola, Aunde Brasil, Grendene e demais multinacionais. Atuou como professor universitário nos cursos de Sistemas de Informação e Design Web na Universidade Luterana do Brasil (ULBRA) até o ano de 2008 e na escola de Sistemas de Informação da Faculdade Meridional (IMED) até o ano de 2010.  Vice-Presidente do PoloSul.org gestão 2016/2017.

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Oficina 3: Projeto de Banco de Dados Relacional com a Ferramenta brModeloWeb

Data: Segunda, dia 03/04/2017, das 10:30 às 12:30

Local: LCI - Sala 14

Resumo: esta oficina destina-se à teoria e à prática de projeto de Bancos de Dados Relacionais (BDRs). O foco da mesma são as etapas de modelagem conceitual e modelagem lógica de BDR. Dicas avançadas de modelagem entidade-relacionamento (ER) são apresentadas, bem como regras detalhadas de mapeamento ER-relacional. A oficina é incrementada com exercícios práticos de projeto de BDR através da utilização de uma nova versão da ferramenta acadêmica brModelo denominada brModeloWeb. A ferramenta é uma aplicação Web e permite desde a modelagem conceitual até a geração do script SQL para a criação do BDR.

Ministrante:

Ronaldo dos Santos Mello

Minicurrículo: Ronaldo dos Santos Mello possui graduação, mestrado e doutorado em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS). Atualmente é professor asssociado do Departamento de Informática e Estatística da Universidade Federal de Santa Catarina (INE/UFSC), onde atua nos cursos de graduação e como docente permanente no Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação (PPGCC/UFSC). Tem experiência na área de Banco de Dados (BD), atuando principalmente nos seguintes temas: modelagem de dados, integração e interoperabilidade de dados e BDs para Big Data. Coordena, desde 2006, o Grupo de pesquisa em BD da UFSC (GBD/UFSC). Coordenou, de novembro de 2011 a novembro de 2015, o PPGCC/UFSC. Atua como revisor de diversas conferências e periódicos nacionais e internacionais e orienta trabalhos em nível de graduação, mestrado e doutorado. Possui mais de setenta trabalhos publicados e já ministrou diversas palestras, minicursos e oficinas na área de BD. É um dos criadores da brModelo, uma das ferramentas mais utilizadas pela comunidade acadêmica brasileira para projeto de BDs relacionais.

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Oficina 4: Oficina Para Meninas

Data: Segunda, dia 03/04/2017, das 14:00 às 17:30

Local: LCI - Sala 14

Resumo: Esta oficina tem como objetivo instigar a curiosidade sobre o tema Banco de Dados em alunas do Ensino Médio. A intenção é divulgar a área de Computação para despertar o interesse de estudantes do ensino médio/tecnológico ou dos anos finais do ensino fundamental, para que conheçam melhor a área e, desta forma, motivá-las a seguir carreira em Computação, que historicamente tem sido predominantemente escolhida pelo público masculino. Nesta primeira abordagem não é adotada nenhuma aplicação em específico, o único pré-requisito necessário para as participantes é possuir conhecimento básico de computadores e internet. A metodologia usada na oficina é composta pelas seguintes etapas: um questionário inicial, a apresentação da oficina, e um questionário final. Serão abordados os seguintes tópicos: (i) Conceitos Básicos de Banco de Dados: BD, SGBD, Modelo Relacional, etc.; (ii) Motivação: ilustração de diferentes aplicações dentro da área de Banco de Dados, como as Bibliotecas Digitais: Biblioteca Digital da Universidade de Kabul, Biblioteca Digital sobre Chopin, entre outros; (iii) Tipos de Bancos de Dados; (iv) Ideia Básica de Otimização; e (v) Exemplo simples de uso de Bancos de Dados (como o Mapeamento de Rios, represas, áreas indígenas e nascentes da COPEL). Em paralelo, alguns exercícios serão propostos. Dentre o material utilizado, buscar-se-á focar em um impacto visual, em uma integração com temas atuais (como redes sociais, YouTube, etc.), em aplicações atuais, e em possibilidades de continuar o aprendizado (em fontes externas, como banco de dados e aplicações para crianças1 2, tutoriais de SQL 3, entre outros). Dentre as dificuldades e desafios que esperamos enfrentar, podemos citar: (i) o tratamento de temas teóricos de Banco de Dados para instigar alunas do ensino médio; (ii) a integração de equipes diferenciadas na problemática; (iii) a integração de conteúdos dinâmicos da Web (Sites, Redes Sociais, etc.) para atrair a atenção das alunas; e (iv) a ilustração de como aplicações atuais (Facebook, YouTube, etc.) se baseiam em banco de dados e computação.

Ministrante(s):

Minicurrículo(s):

• Nádia Puchalski Kozievitch possui graduação em Ciências da Computação pela Universidade Federal do Paraná (2001), mestrado em Informática pela Universidade Federal do Paraná (2005) e doutorado em Ciências da Computação pela Universidade Estadual de Campinas (2011). No período de fevereiro/2010 a setembro/2010 fez doutorando sanduíche, no Digital Library Research Laboratory (DLIB), na Virginia Polytechnic Institute and State University (EUA). Trabalhou em projetos de P&D na área de telefonia na IBM (2006-2012); e na Companhia Paranaense de Energia (Copel/Simepar), na área de meteorologia (1999 -2004). Atualmente é professora efetiva da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR), câmpus Curitiba. Atua como professor permanente no Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada (PPGCA, UTFPR). Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Banco de Dados. Seus interesses englobam bibliotecas digitais, GIS e recuperação de informação baseada em conteúdo.
• Silvia Amélia Bim é bacharel em Ciência da Computação pela Universidade Estadual de Maringá (1998), mestre em Ciência da Computação pela Universidade Estadual de Campinas (2001) e doutora em Ciências – Informática pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (2009). Atualmente é professora adjunta da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR), no campus de Curitiba. É secretária adjunta da Regional Paraná da Sociedade Brasileira de Computação (SBC) e coordenadora do Programa Meninas Digitais (SBC). Também coordena o projeto de extensão Emíli@s – Armação em Bits na UTFPR-CT. Suas áreas de interesse são: Interação Humano-Computador (IHC), Engenharia Semiótica, Avaliação de Interfaces, Método de Inspeção Semiótica (MIS), Método de Avaliação de Comunicabilidade (MAC), Ensino de IHC e Mulheres na Computação.

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Oficina 5: Banco de Dados Distribuídos em PostgreSQL - Replicação na Prática

Data: Terça, dia 04/04/2017, das 16:30 às 18:30

Local: LCI - Sala 14

Resumo: A oficina irá abordar os conceitos de arquitetura do PostgreSQL que formam a base para todas as formas de replicação nativas, em um modelo de hands-on. Da mesma forma, serão realizados pilotos utilizando os diversos tipos de replicação disponíveis, e suas aplicações práticas. Log shipping, warm e hot standby, bem como o uso de slots físicos de replicação serão alguns dos temas abordados.

Ministrante:

Álvaro Nunes Melo

Minicurrículo: Diretor da Atua Sistemas de Informação e DBA PostgreSQL há mais de quinze anos. Já foi professor em Instituições de Ensino Superior, e hoje contribui com estas difundindo o uso do PostgreSQL em disciplinas de Banco de Dados, bem como com palestras em eventos como o Fórum Internacional de Software Livre, PgDays e semanas acadêmicas.

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Oficina 6: Gerando Recomendações Usando Filtragem Colaborativa e RecDB

Data: Quarta, dia 05/04/2017, das 16:30 às 18:30

Local: LCI - Sala 15

Resumo: Os Sistemas de Recomendação estão visivelmente presentes no nosso cotidiano, o que muitas vezes não percebemos é todos os conceitos envolvidos e o conjunto de tecnologias necessárias para o seu funcionamento. No campo dos Sistemas de Informação, a recomendação é uma área de pesquisa atual e que se desenvolveu muito nos últimos anos devido ao Netflix Prize e uma grande demanda por conteúdo personalizado na Web. As suas principais aplicações são no comércio eletrônico, redes sociais, conteúdos sob demanda, gastronomia, música, pesquisa científica, dentre outros. Duas áreas que estão intimamente relacionadas são os Sistemas Recomendação e Banco de Dados, o projeto RecDB (Fork do PostgreSQL) apresenta uma solução unificada para este fim. Este minicurso tem como objetivo apresentar os principais conceitos e técnicas utilizadas para esta tarefa, e ilustrar sua aplicação prática usando um estudo de caso. O foco principal será a recomendação baseada em filtragem colaborativa. Mais especificamente abordaremos: a) a motivação para a área, os diferentes tipos de sistemas de recomendação, e suas aplicações, b) a fundamentação teórica e os principais conceitos; c) filtragem colaborativa do tipo item-usuário e item-item; d) fatoração de matrizes (SVD); e) gerando recomendações com SQL em banco de dados relacionais utilizando o RecDB; f) avaliando as recomendações; e g) datasets disponíveis para experimentos (Netflix, Movielens, entre outros).

Ministrante:

Gláucio Ricardo Vivian

Minicurrículo: Atua como Analista de Tecnologia da Informação no Instituto Federal Farroupilha - Campus Frederico Westphalen. Possui ampla experiência na indústria de software nas áreas de Sistemas de Informação, Banco de Dados e Desenvolvimento Java. Tem interesse em pesquisas nas áreas de Sistema de Recomendação, Big Data, Data Science, Smart Cities, Data Mining, Recuperação de Informação e Cientometria. É incentivador de projetos de software open source e autor principal dos projetos MahoutGUI e Xml2Arff. Possui graduação em Ciência da Computação (2009), especialização em Desenvolvimento Web com Java (2013), é mestrando do Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada (PPGCA) da UPF.