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Pesquisa

 

Análise de Padrões em Dados

 

Laboratório de Análise de Padrões em Dados
Departamento de Ciências de Computação
http://lapad-web.icmc.usp.br

 

Laboratório de Sistemas Complexos, Partículas e Controle
Departamento de Matemática Aplicada e Estatística

 

 

Apresentação

 

A compreensão de padrões em dados complexos e de elevada dimensionalidade, muitas vezes não rotulados ou apenas parcialmente rotulados, tem se mostrado um ingrediente fundamental para a descoberta de conhecimento em diferentes domínios. Em particular, a análise de grandes conjuntos de dados envolve uma miríade de desafios teóricos, algorítmicos e computacionais que demandam um esforço integrado e inter-disciplinar de áreas tais como mineração de dados, aprendizado de máquina, sistemas complexos, análise multi-variada, estatística, bases de dados e sistemas computacionais distribuídos, dentre outros.

 

O grupo de Análise de Padrões de Dados foi criado oficialmente em 2014, em resposta à crescente demanda por abordagens modernas e inter-disciplinares para Data Science, Big Data analytics e Knowledge Discovery from Databases (KDD). O grupo agrega docentes, estudantes e colaboradores cujas pesquisas possuem ênfase teórica ou aplicada nessas áreas, com caráter inter-disciplinar e especial enfoque em (porém não restrito a) abordagens semi-supervisionadas e não-supervisionadas para análise e modelagem de padrões, tanto em dados estruturados como também não-estruturados ou mistos.

 

Algumas características proeminentes do grupo são:

 

– O grupo está vinculado a dois laboratórios de pesquisa (LAPaD e SCPC) bem como a diversos projetos financiados por agências de fomento, tais como FAPESP, CNPq e Capes, dentre outras.

 

– Além do forte envolvimento com o ensino e com a formação de pesquisadores em nível de graduação (iniciação científica), mestrado, doutorado e pós-doutorado, o grupo também se caracteriza por realizar atividades de extensão e assessoria.

 

– O grupo conta com colaboradores nacionais e internacionais renomados.

 

– O grupo possui um elevado grau de internacionalização e tem participação ativa nos principais fóruns de discussão, nacionais e internacionais, incluindo comitês editoriais e comitês de programa de periódicos científicos e conferências de destaque.

 

– Além das pesquisas de caráter teórico, o grupo também se destaca por pesquisas envolvendo aplicações práticas em diversos campos, tais como: bioinformática, biomedicina e química medicinal, internet e redes sociais, sistemas dinâmicos, computação forense, detecção de falhas, mercado financeiro, segmentação de imagens, categorização automática de documentos, etc.

 


Linhas de Pesquisa


• Agrupamento de Dados (clustering)
• Algoritmos Paralelos e Distribuídos para Análise Escalável de Dados
• Análise de Redes Sociais
• Aprendizado de Máquina: não-supervisionado, semi-supervisionado e supervisionado
• Aprendizado de Máquina: ativo, indutivo e transdutivo
• Aprendizado Estatístico: métodos Bayesianos
• Aprendizado por Transferência e Aprendizado de Classe Única
• Bioinformática
• Classificação de Padrões
• Data Science e Big Data Analytics
• Detecção de Anomalias e Outliers
• Ensembles
• Extração de Conhecimento a partir de Bases de Dados (KDD)
• Mineração de Dados: não-supervisionada, semi-supervisionada e supervisionada
• Mineração de Dados: dados estruturados, não-estruturados e mistos
• Mineração de Grafos e de Texto
• Mineração de Fluxos de Dados (data streams)
• Preparação de Dados: imputação, seleção de atributos, redução de dimensionalidade, etc.
• Redes Complexas e Sistemas Dinâmicos
• Regressão Não-Linear
• Sistemas de Recomendação
• Aplicações Práticas (exemplos): análise de dados de expressão gênica, análise de propagação de epidemias e rumores, análise de redes sociais, computação forense, categorização automática de documentos, detecção de falhas, identificação de moléculas candidatas a fármacos, mercado financeiro, modelagem de opinião e análise de sentimento na internet, recomendação em comércio eletrônico, sistemas dinâmicos, segmentação de imagens, dentre outras.

 

Principais Projetos

 

Listas atualizadas dos principais projetos de pesquisa em andamento encontram-se nas páginas / CV Lattes dos membros do grupo (lista abaixo) e/ou nas páginas dos respectivos laboratórios de pesquisa (LAPaD / SCPC).

 
Professor Associado II
Prof. Associado - MS - 5.1



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