Programa

Processamento de Big Data

Mestrado Bolonha em Engenharia Eletrotécnica e de Computadores

Minor em Indústria 4.0 Sustentável

Minor em Smart Cities

Minor em Estudos Gerais

Programa

1. Teoria da generalização, Análise exploratória de dados (2h) 2. Redução de dimensionalidade: PCA (10h) a) SVD; b) Redução de dimensionalidade para Big Data: Modelos de low rank, considerando dados omissos e com tipos de dados heterogéneos; c) Redução de dimensionalidade para Big Data Streams: Matrix sketching 3. Clustering (6h) a) Revisão dos métodos tradicionais de clustering b) Clustering para Big Data: extreme clustering, clustering distribuído 4. Aprendizagem supervisionada (6h) a) Revisão de métodos de Regressão e classificação b) Aprendizagem supervisionada para Big Data: Losses para dados de tipos heterogéneos, método de descida de gradiente, métodos de gradiente estocástico, métodos em batch. 5. Tópicos avançados (escolha a)+b) ou c)+d)) (4h) a) Modelos Gráficos Probabilisticos (PGM) b) PGM para Big Data streams: streaming variational inference c) Aprendizagem com dados não balanceados d) Aprendizagem não balanceada para Big Data Streams