O evento acontecerá no dia 28 deste mês no Anfiteatro do Centro de Informática da UFPE de forma presencial e on-line
O Centro de Informática (CIn) da UFPE promoverá, na próxima terça-feira (28), o seminário “A Clustering Algorithm for Polygonal Data Applied to Scientific Journal Profiles”, ministrado por Wagner Jorge, Cientista de Dados e Doutor em Ciências da Computação pelo CIn-UFPE. A apresentação será realizada às 11h no Anfiteatro do CIn com transmissão pelo canal do YouTube do Centro.
O seminário tratará dos inúmeros artigos que são submetidos e publicados a cada ano em revistas de pesquisas científicas, mas se apresentam de maneira difusa para os pesquisadores, que não dispõem de muita informação sobre os periódicos que lhes interessam. Nesse contexto, foi introduzido o primeiro algoritmo de agrupamento dinâmico para dados simbólicos poligonais buscando construir perfis de revistas científicas, foco de debate no evento.
Segundo Wagner, “algoritmos de agrupamento dinâmico constituem uma família de algoritmos iterativos de realocação em duas etapas, envolvendo a construção de grupos a cada interação e a identificação de uma representação adequada ou protótipo para cada grupo”. A aplicação desses algoritmos junto aos dados simbólicos poligonais proporciona uma visão poderosa para compreender as principais variáveis que descrevem as revistas científicas.
A vinda de Wagner Jorge ao CIn-UFPE para ministrar o seminário reafirma não só a qualidade da formação realizada no Centro durante sua pós-graduação como também o trabalho relevante desenvolvido pelo doutor após a finalização do curso.
Sobre o palestrante – Graduado em Estatística, com mestrado e doutorado em Ciência da Computação, Wagner atua como Cientista de Dados. Aplicado nos estudos de análise de dados complexos, tais como dados simbólicos intervalares e poligonais. Possui experiência em análise de dados, modelagem estatística, mineração de dados, machine learning e simulação. Tem habilidades em programação em linguagens como Python e R e linguagem de consulta como SQL. Trabalha com a utilização de técnicas avançadas de análise de dados para soluções de negócios e decisões baseadas em insights de dados. Bolsista do(a): Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco, FACEPE, Brasil.
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