Lucas de Carvalho Scabora

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  • Última atualização do currículo em 26/06/2018


Possui graduação em Bacharelado em Ciências da Computação pela Universidade de São Paulo (2013). Mestre em Ciência da Computação e Matemática Computacional pela Universidade de São Paulo (2016). (Texto informado pelo autor)


Identificação


Nome
Lucas de Carvalho Scabora
Nome em citações bibliográficas
SCABORA, L. C.;SCABORA, LUCAS C.


Formação acadêmica/titulação


2016
Doutorado em andamento em Ciências da Computação.
Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, ICMC, Brasil.
Título: Armazenamento e Operações de Navegação em Grafos em SGBDs Relacionais,
Orientador: Caetano Traina Junior.
Bolsista do(a): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo, FAPESP, Brasil.
Palavras-chave: Otimização de Consultas; Grafos; Estruturas de indexação; Modelo Relacional; Arquitetura relacional; Relacionamento entre conjuntos.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
2014 - 2016
Mestrado em Ciências da Computação.
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
Título: Avaliação do Star Schema Benchmark aplicado a bancos de dados NoSQL distribuídos e orientados a colunas,Ano de Obtenção: 2016.
Orientador: Cristina Dutra de Aguiar Ciferri.
Bolsista do(a): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo, FAPESP, Brasil.
Palavras-chave: Data Warehouse; Banco de dados NoSQL; HBase; Hadoop MapReduce; Star Schema Benchmark.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
2009 - 2013
Graduação em Bacharelado em Ciências da Computação.
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
Bolsista do(a): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo, FAPESP, Brasil.




Formação Complementar


2015 - 2015
Extensão universitária em 6ª Semana de Escrita Científica. (Carga horária: 7h).
Instituto de Física de São Carlos, IFSC, Brasil.
2014 - 2014
Extensão universitária em Microsoft Azure for Research Training. (Carga horária: 7h).
Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, ICMC, Brasil.


Atuação Profissional



Ícaro Technologies, ÍCARO, Brasil.
Vínculo institucional

2013 - 2014
Vínculo: Analista de Sistemas, Enquadramento Funcional: Analista Júnior, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.
Outras informações
Principais atividades:
- Experiência no gerenciamento de Incidentes e problemas;
- Habilidade de detectar bugs em grandes sistemas, bem como planejar uma solução paliativa imediata ou propor uma solução definitiva;
- Tecnologias utilizadas: Java, JavaScript, Linux Shell Scripting, PL/SQL, Oracle, DB2 e IBM Maximo Asset Management; e
- Desenvolvimento de um sistema web usando PHP, CSS, Tomcat e MySQL para possibilitar a aplicação de uma avaliação 360º entre os membros da empresa.

Vínculo institucional

2012 - 2013
Vínculo: Analista de Sistemas, Enquadramento Funcional: Estagiário, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.
Outras informações
Estágio Supervisionado pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC), sob a disciplina SCC0299 - "Projeto Supervisionado ou de Graduação II".
Principais atividades:
- Gerenciamento de Incidentes e problemas de grandes sistemas; e
- Tecnologias utilizadas: Java, JavaScript, Linux Shell Scripting, PL/SQL, Oracle, DB2 e IBM Maximo Asset Management


Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
Vínculo institucional

2016 - Atual
Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Bolsista de Doutorado, Regime: Dedicação exclusiva.
Outras informações
Bolsa de Doutorado - Projeto de Pesquisa para Doutorado FAPESP - processo 2016/17330-1

Vínculo institucional

2014 - 2016
Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Bolsista de Mestrado, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.
Outras informações
Bolsa de Mestrado - Projeto de Pesquisa para Mestrado FAPESP - processo 2014/12233-2

Vínculo institucional

2012 - 2012
Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Beneficiário, Carga horária: 30
Outras informações
Bolsa de Iniciação Científica - Projeto de Pesquisa para Iniciação Científica FAPESP - processo 2011/21636-5

Vínculo institucional

2010 - 2011
Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Beneficiário, Carga horária: 30
Outras informações
Bolsa de Iniciação Científica - Projeto de Pesquisa para Iniciação Científica FAPESP - processo 2010/03485-7

Atividades

07/2015 - 11/2015
Estágios , Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Departamento de Ciências da Computação.

Estágio realizado
Estágio em docência, disciplina SCC0241 - Laboratório de Bases de Dados, Programa de Aperfeiçoamento de Ensino (PAE), do curso de Ciências de Computação - Carga Horária Semanal: 06 horas..
02/2015 - 06/2015
Estágios , Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Departamento de Ciências da Computação.

Estágio realizado
Estágio em docência, disciplina SCC0215 - Organização de Arquivos, Programa de Aperfeiçoamento de Ensino (PAE), do curso de Ciências de Computação - Carga Horária Semanal: 06 horas..
07/2014 - 11/2014
Estágios , Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Departamento de Ciências da Computação.

Estágio realizado
Estágio em docência, disciplina SCC0229 - Seminários em Computação III, Programa de Aperfeiçoamento de Ensino (PAE), do curso de Ciências de Computação - Carga Horária Semanal: 06 horas..


Projetos de pesquisa


2016 - Atual
Armazenamento e Operações de Navegação em Grafos em SGBDs Relacionais

Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Caetano Traina Junior em 30/05/2017.
Descrição: Tem sido cada vez mais frequente que aplicações modernas representem seus dados usando estruturas de grafo. Nessas estruturas, os elementos de dados identificáveis, isto é, entidades contendo valores como nomes e códigos são armazenadas (como vértices) junto a uma rede de inter-relacionamentos, a qual representa as interações entre essas entidades (isto é, arestas). Os Sistemas de Gerenciamento de Bancos de Dados (SGBDs) atuais, baseados no Modelo Relacional, não fazem distinção entre os elementos de dados que sejam identificáveis e os elementos que apenas representam inter-relacionamentos. Assim, vêm sendo desenvolvidos Sistemas de Gerenciamento de Grafos (SGGs), que seguem a Teoria dos Grafos, porém não necessariamente o Modelo Relacional. Consequentemente, esses SGGs podem não utilizar a linguagem de acesso SQL, típica dos SGBDs Relacionais (SGBDRs). Frequentemente denominados NoSQL (Not only SQL), os SGGs são utilizados por disponibilizarem ferramentas que não só agilizam a criação de novos aplicativos, mas também facilitam expressar consultas complexas. Entretanto, até agora, nenhum deles dispõe de um modelo conceitual para representar e manipular dados. Assim, um SGG não é obrigatoriamente compatível com os demais, tornando a portabilidade entre aplicações praticamente inexistente. Isso traz incertezas de longo prazo às instituições que dependam dessas ferramentas, uma vez que não há garantias de que elas continuarão adequadas no futuro, nem sequer garante-se que elas continuarão existindo. Diante disso, este projeto visa o desenvolvimento de soluções de gerenciamento de dados que atendam aos requisitos de manipulação de grafos das aplicações modernas, mantendo sempre o Modelo Relacional como referência conceitual. De maneira sucinta, parte-se da premissa que os SGBDRs podem atender às necessidades de modelagem de grafos e prover técnicas para navegar em relacionamentos, proporcionando: (i) a modelagem dos conjuntos de vértices e de arestas de um grafo como casos especializados de conjuntos; e (ii) as técnicas e as ferramentas necessárias para processar consultas sobre esses grafos, sendo elas declaradas por meio de comandos que apenas estendam a linguagem SQL, sem mudar sua essência. Nesse contexto, este projeto visa definir e desenvolver o conceito de linkage, de forma a fomentar o gerenciamento e a manipulação de relacionamentos entre objetos sobre o Modelo Relacional. Por fim, também se fará o desenvolvimento dos módulos necessários à extensão de um SGBDR para avaliar e validar o novo conceito..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
2014 - 2016
Uso de sistemas baseados em Hadoop na execução do benchmark SSB
Descrição: Nos últimos anos, pesquisas relacionadas a data warehousing e OLAP (on-line analytical processing) têm sido o foco de interesse de ambas academia e indústria, tendo produzido diversas tecnologias importantes para o projeto, o gerenciamento e o uso de sistemas de informação para oferecer suporte à tomada de decisão. Essas tecnologias são massivamente direcionadas a ambientes denominados neste projeto de pesquisa de ambientes convencionais, os quais não vislumbram ambientes de computação em nuvem. Entretanto, disponibilizar um ambiente de data warehousing na nuvem introduz diversas vantagens a esses ambientes, como a facilidade de se armazenar um volume cada vez mais crescente de dados e de se realizar consultas OLAP sobre esses dados volumosos, a diminuição de custos de hardware e manutenção e a flexibilidade dos serviços de tomada de decisão oferecidos. Apesar dessas vantagens, na literatura a pesquisa sobre data warehouses em ambientes de computação em nuvem ainda encontra-se em fase inicial, de forma que existem várias oportunidades de pesquisa que ainda não foram enfocadas. Essas oportunidades motivam o desenvolvimento deste projeto de mestrado, o qual tem como objetivo investigar o impacto causado pelo uso de sistemas baseados em Hadoop na execução do benchmark SSB (Star Schema Benchmark), o qual é voltado a ambientes de data warehousing. Portanto, este projeto de mestrado avança no estado da arte da pesquisa em data warehouses em ambientes de computação em nuvem de forma a enfocar esse tema inovador e desafiador..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
2012 - 2012
Enfocando Diferentes Tipos de Consulta e de Imagens no Ambiente de Data Warehousing de Imagens iDWing
Descrição: Está sendo desenvolvido pelo grupo de pesquisa da orientadora deste projeto de iniciação científica o iDWing, um ambiente de data warehousing não-convencional voltado ao armazenamento e à recuperação de imagens em aplicações de apoio à tomada de decisão estratégica. Na atual fase de desenvolvimento, iDWing possui as seguintes características: (i) ele estende o esquema estrela de um data warehouse convencional para conter também uma tabela de dimensão especialmente projetada para o armazenamento de dados sobre imagens; (ii) ele define uma estratégia de extração, tradução e carregamento de dados de imagens no data warehouse estendido; (iii) ele oferece um algoritmo de consultas por abrangência para a execução de consultas analíticas baseadas em similaridade sobre as imagens armazenadas no data warehouse estendido; e (iv) ele é principalmente direcionado à tomada de decisão na área médica. Este projeto de iniciação científica tem por objetivo propor e implementar extensões ao iDWing visando estender esse ambiente para oferecer suporte para novos tipos de consultas analíticas baseadas em similaridade e também novos tipos de imagens. Mais detalhadamente, o projeto visa: (i) o desenvolvimento de um algoritmo de consulta aos k-vizinhos mais próximos; (ii) o desenvolvimento de um algoritmo de consulta aos k-vizinhos diversos mais próximos; e (iii) a adaptação do iDWing para tratar imagens de sensoriamento remoto. O projeto também prevê a execução de testes de desempenho sobre as extensões propostas..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
2012 - 2012
Processamento de consultas OLAP com predicados de similaridade entre imagens e predicados espaciais
Descrição: Trabalho de conclusão de curso, em que foram estudadas duas extensões do ambiente de Data Warehouse (DW), uma adaptando-o ao contexto de imagens e outra incorporando dados geográficos. Com isso, foi proposto um esquema que incorpore ambas as extensões, com enfoque em analisar o desempenho de consultas levando em conta a ordem de aplicação dos atributos referentes à imagem e aos dados geográficos, uma vez que trabalhar com qualquer um desses atributos é uma tarefa computacionalmente custosa..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
2010 - 2011
Desenvolvimento de um Software para o cálculo de um novo critério para seleção de composições de vidros metálicos
Descrição: Uma grande barreira para a ampliação do uso dos metais amorfos está no desenvolvimento de processos e composições que permitam a produção de peças com dimensões superiores àquelas que normalmente são encontradas nos produtos obtidos pelos processos clássicos de solidificação rápida ou moagem de alta energia, cujos produtos são pós ou fitas com dimensões nano ou micrométricas. Neste contexto, o presente projeto de iniciação científica tem como objetivo a criação de um software (programa) simples capaz de calcular um novo critério, para prever composições de ligas vítreas, que combina o parâmetro de instabilidade topológica, ou critério lambda (»), e a diferença média de eletronegatividade entre os elementos da liga, assumindo que ambos exercem um efeito sinergético. Esse algoritmo deve ser capaz de facilitar todo processo, uma vez que unifica vários cálculos, hoje dispersos em vários algoritmos, em um programa único. Esse programa deverá possuir uma interface simples, que facilitará o acesso e a utilização por diversas pessoas, incluindo pessoas que trabalham em outras linhas de pesquisa..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.


Idiomas


Português
Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.
Inglês
Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.


Produções



Produção bibliográfica
Trabalhos completos publicados em anais de congressos
1.
NESSO-JR, M. R. ; CAZZOLATO, M. T. ; SCABORA, L. C. ; OLIVEIRA, P. H. ; SPADON, GABRIEL ; SOUZA, J. A. ; OLIVEIRA, WILLIAN D. ; CHINO, D. Y. T. ; RODRIGUES-JR, J. F. ; TRAINA, AGMA J. M. ; TRAINA-JR, C. . RAFIKI: Retrieval-Based Application for Imaging and Knowledge Investigation. In: 31st IEEE International Symposium on Computer-Based Medical Systems (CBMS 2018), 2018, Karlstad. Proceedings of he CBMS2018. Los Alamitos: IEEE Computer Society, 2018.

2.
CHINO, D. Y. T. ; SCABORA, L. C. ; CAZZOLATO, M. T. ; JORGE, A. E. S. ; TRAINA-JR, C. ; TRAINA, AGMA J. M. . ICARUS: Retrieving Skin Ulcer Images Through Bag-of-Signatures. In: 31st IEEE International Symposium on Computer-Based Medical Systems (CBMS 2018), 2018, Karlstad. Proceedings of he CBMS2018. Los Alamitos: IEEE Computer Society, 2018.

3.
SPADON, GABRIEL ; SCABORA, L. C. ; OLIVEIRA, P. H. ; ARAUJO, M. V. S. ; MACHADO, B. B. ; SOUSA, E. P. M. ; TRAINA-JR, C. ; RODRIGUES-JR, J. F. . Behavioral Characterization of Criminality Spread in Cities. In: International Conference on Computational Science, 2017, Zürich. 17th International Conference on Computational Science, 2017. v. 107.

4.
ALMEIDA, CARLOS E. M. ; CORREIA, RONALDO C. M. ; ELER, DANILO M. ; OLIVETE-JR, CELSO ; GARCI, ROGERIO E. ; SCABORA, LUCAS C. ; SPADON, GABRIEL . Prediction of winners in MOBA games. In: 2017 12th Iberian Conference on Information Systems and Technologies (CISTI), 2017, Lisbon. 2017 12th Iberian Conference on Information Systems and Technologies (CISTI), 2017. p. 1.

5.
CAZZOLATO, MIRELA ; SCABORA, LUCAS C. ; COSTA, ALCEU F. ; NESSO-JR, MARCOS R. ; MILANO-OLIVEIRA, LUIS F. ; KASTER, DANIEL S. ; TRAINA-JR, C. ; TRAINA, AGMA J. M. . BREATH: Heat Maps Assisting the Detection of Abnormal Lung Regions in CT Scans. In: International Symposium on Computer-Based Medical Systems, 2017, Thessaloniki. 30th IEEE International Symposium on Computer-Based Medical Systems, 2017. v. 1. p. 248-253.

6.
OLIVEIRA, PAULO H. ; SCABORA, LUCAS C. ; CAZZOLATO, MIRELA ; BEDO, MARCOS V. N. ; TRAINA, AGMA J. M. ; TRAINA-JR, C. . MAMMOSET: An Enhanced Dataset of Mammograms. In: SBBD Dataset Showcase Workshop, 2017, Uberlândia, MG. Brazilian Symposium on databases, 2017. v. 1. p. 256-266.

7.
SCABORA, LUCAS C.; OLIVEIRA, PAULO H. ; KASTER, DANIEL S. ; TRAINA, AGMA J. M. ; TRAINA-JR, C. . Relational graph data management on the edge: Grouping vertices? neighborhood with Edge-k. In: Brazilian Symposium on databases, 2017, Uberlândia, MG. 32nd Brazilian Symposium on databases (SBBD), 2017. v. 1. p. 124-135.

8.
OLIVEIRA, PAULO H. ; SCABORA, LUCAS C. ; CAZZOLATO, MIRELA ; OLIVEIRA, WILLIAN D. ; TRAINA, AGMA J. M. ; TRAINA-JR, C. . Efficiently Integrating Multiple Repositories of Medical Image Databases. In: International Symposium on Computer-Based Medical Systems, 2017, Thessaloniki. 30th IEEE International Symposium on Computer-Based Medical Systems, 2017. v. 1. p. 286-291.

9.
OLIVEIRA, PAULO H. ; SCABORA, LUCAS C. ; TRAINA, CAETANO ; KASTER, DANIEL S. . One index to dominate them all. In: the Symposium, 2017, Marrakech. Proceedings of the Symposium on Applied Computing - SAC '17. New York: ACM Press, 2017. p. 900.

10.
SCABORA, LUCAS C.; BRITO, JAQUELINE J. ; CIFERRI, RICARDO RODRIGUES ; CIFERRI, CRISTINA DUTRA DE AGUIAR . Physical Data Warehouse Design on NoSQL Databases - OLAP Query Processing over HBase. In: 18th International Conference on Enterprise Information Systems, 2016, Rome. Proceedings of the 18th International Conference on Enterprise Information Systems. v. 1. p. 111-118.

Apresentações de Trabalho
1.
BRITO, JAQUELINE J. ; SCABORA, L. C. . Computação em nuvem: conceitos, desafios e tecnologias. 2014. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).



Bancas



Participação em bancas de trabalhos de conclusão
Trabalhos de conclusão de curso de graduação
1.
MINGHIM, R.; SCABORA, LUCAS C.. Participação em banca de Guilherme Muzzi da Rocha.Análise de desempenho de consultas analíticas com predicados de similaridade entre imagens sobre diferentes esquemas de data warehouse de imagens. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Ciências da Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.

2.
MINGHIM, R.; SCABORA, LUCAS C.. Participação em banca de Gustavo Picanço Consentini.Suporte a métodos de acessos métricos em PostgresSQL através de funções PLpg/SQL e C++. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Ciências da Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.

3.
PIMENTEL, M. G. C.; SCABORA, LUCAS C.. Participação em banca de Guilherme Muzzi da Rocha.Proposta de um gerador de dados para o data warehouse de imagens (image DW). 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Ciências da Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.

4.
BRAGA, R. T. V.; SCABORA, LUCAS C.. Participação em banca de Saul Jacob Bereta.Suporte à indexação de dados complexos para consultas por similaridade em SGBDs relacionais. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Ciências da Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.

5.
COSTA, S. L.; SCABORA, LUCAS C.. Participação em banca de Tomás Raphael Rizzo Fonseca.Otimizações de Programação Dinâmica. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Ciências da Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.

6.
COSTA, S. L.; SCABORA, LUCAS C.. Participação em banca de Gustavo Shinji Inoue.ITIL em prática: Suporte a aplicações Front-End. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Ciências da Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.

7.
COSTA, S. L.; SCABORA, LUCAS C.. Participação em banca de José Victor Uliana Martins.Informatização de Processos e a Computação no Negócio. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Ciências da Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.

8.
FORTES, R. P. M.; SCABORA, LUCAS C.. Participação em banca de Yago Guerra Braccialli.Desenvolvimento de sistemas para computador não customizáveis. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Ciências da Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.

9.
PARDO, THIAGO A.S.; SCABORA, LUCAS C.. Participação em banca de Rafael Brum Zanoello.Uso de Sistemas de Informação em Modelagem Financeira. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Ciências da Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.




Eventos



Participação em eventos, congressos, exposições e feiras
1.
Simpósio Internacional de Iniciação Científica - SIICUSP.Estendendo o iDWing: Consultas aos k-vizinhos mais próximos sobre diferentes camadas perceptuais. 2012. (Simpósio).

2.
Workshop Gerenciando Projetos de Inovação. 2012. (Outra).




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