Kemilly Dearo Garcia

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  • Última atualização do currículo em 26/09/2016


Possui graduação em Sistemas de Informação pela Universidade Federal de Viçosa (2015). Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Inteligência Artificial, atuando principalmente nos seguintes temas: k-means, mapreduce, distributed clustering, data stream, agrupamento, aprendizado ativo. Atualmente, é aluna de doutorado direto em Ciências da Computação e Matemática Computacional pela Universidade de São Paulo. (Texto informado pelo autor)


Identificação


Nome
Kemilly Dearo Garcia
Nome em citações bibliográficas
GARCIA, K. D.;GARCIA, KEMILLY DEARO

Endereço


Endereço Profissional
Universidade de São Paulo, Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Departamento de Ciências da Computação.
Avenida Trabalhador Sancarlense
Parque Arnold Schimidt
13566590 - São Carlos, SP - Brasil
Telefone: (16) 33739691


Formação acadêmica/titulação


2015
Doutorado em andamento em Ciências da Computação e Matemática Computacional.
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
Título: Detecção de Novidade Não Supervisionada Usando Aprendizado Ativo,
Orientador: Dr. André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho.
Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil.
Palavras-chave: Detecção de Novidade; Aprendizado Ativo; Data Stream; Agrupamento.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Agrupamento de Dados.
2011 - 2015
Graduação em Sistemas de Informação.
Universidade Federal de Viçosa, UFV, Brasil.
Título: Desenvolvimento de validação em MapReduce para o agrupamento de Big Data.
Orientador: Dr. Murilo Coelho Naldi.
2010 interrompida
Graduação interrompida em 2011 em Análise e Desenvolvimento de Sistemas.
Instituto Federal de São Paulo, IFSP, Brasil.
Ano de interrupção: 2011
2012 - 2012
Curso técnico/profissionalizante.
Arth Informática, AI, Brasil.




Formação Complementar


2013 - 2013
Sistema de Processamento de textos: LaTex. (Carga horária: 16h).
Universidade Federal de Viçosa, UFV, Brasil.
2013 - 2013
Normalização, Citação e Referência. (Carga horária: 4h).
Universidade Federal de Viçosa, UFV, Brasil.
2012 - 2012
Virtualização de Servidores Utilizando o Xen. (Carga horária: 8h).
Universidade Federal de Viçosa, UFV, Brasil.
2011 - 2011
Padrões de Projeto(Design Patterns). (Carga horária: 8h).
Universidade Federal de Viçosa, UFV, Brasil.
2011 - 2011
Ferramentas Livres para o Desenvolvimento de Jogos. (Carga horária: 8h).
Universidade Federal de Viçosa, UFV, Brasil.
2008 - 2008
Configuração e Montagem de Hardware. (Carga horária: 8h).
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.


Atuação Profissional



Universidade Federal de Viçosa, UFV, Brasil.
Vínculo institucional

2013 - 2014
Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Iniciação Científica, Carga horária: 20, Regime: Dedicação exclusiva.
Outras informações
Título: Investigação de Agrupamento de Dados para Computação em Nuvens. Convênio PROBIC/FAPEMIG/UFV

Vínculo institucional

2012 - 2012
Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Estagiária, Carga horária: 20
Outras informações
Estagiária da Central de Processamento de Dados. Atuação: Virtualização, Ubuntu, Servidores LTSP, Suporte ao Usuário, Formatação e Manutenção de computadores.


Instituto Federal de São Paulo, IFSP, Brasil.
Vínculo institucional

2010 - 2010
Vínculo: Outro, Enquadramento Funcional: Monitor, Carga horária: 20, Regime: Dedicação exclusiva.
Outras informações
Monitora da disciplina de Lógica de Programação


Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
Vínculo institucional

2016 - 2016
Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Estágio em Docência, Carga horária: 6
Outras informações
Disciplina de Introdução à Programação Para Engenharias para o curso de Engenharia Civil. Linguagem utilizada: Python

Vínculo institucional

2015 - 2015
Vínculo: Estagiário PAE, Enquadramento Funcional: Estágio de Docência, Carga horária: 6



Projetos de pesquisa


2015 - Atual
Mineração de Dados Distribuídos para Plataformas Escaláveis
Descrição: Empresas e órgãos governamentais geram e armazenam cada vez mais grandes volumes de dados, o que fomenta a importância crescente da economia baseada na descoberta do conhecimento a partir dos dados obtidos. Por esse motivo, as áreas de mineração e análise de dados estão em crescente expansão e aplicação por essas instituições. Entretanto, a quantidade de dados gerada é tamanha que sua distribuição se torna imperativa. Em alguns casos, é necessário adaptar modelos obtidos de acordo com o fluxo em que os dados são gerados. Esse projeto objetiva o estudo de técnicas de mineração de dados, em especial técnicas de agrupamento, voltados para grandes quantidades de dados estáticos e de fluxo contínuo. Para isso, ele propõem a utilização de modelos de programação distribuída para generalização de técnicas bem sucedidas para conjuntos centralizados e estudo de técnicas novas..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (1) .
Integrantes: Kemilly Dearo Garcia - Integrante / Murilo Coelho Naldi - Coordenador / Luis César Dias Drummond - Integrante / André Carlos Pounce de Leon Ferreira de Carvalho - Integrante / Elaine Ribeiro de Faria - Integrante / Adriana Zanella Martinhago - Integrante / Gilberto Viana de Oliveira - Integrante / Fabio Ribeiro Cerqueira - Integrante.Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais - Auxílio financeiro.
2012 - 2014
Técnicas de Agrupamento de Dados em Ambiente de Computação em Nuvens
Descrição: Técnicas de agrupamento são vantajosas para o estudo de problemas em várias áreas do conhecimento, em especial para a solução de problemas que estão em estágios iniciais. A quantidade de dados nos campos da ciência e negócios vem crescendo substancialmente ao longo dos anos, à medida que o uso de novas tecnologias aumenta. Em virtude disso, existe uma tendência cada vez maior de se distribuir grandes conjuntos de dados. O crescimento e a distribuição de conjuntos de dados geram uma necessidade cada vez maior de técnicas computacionais que sejam capazes de extrair informações relevantes com bom desempenho computacional e escalabilidade. A computação em nuvens é uma nova plataforma de oferecimento de serviços escalável que pode ser aplicada no agrupamento e gerenciamento de grandes conjuntos de dados. O principal objetivo deste trabalho consiste em pesquisar por algoritmos de agrupamento de dados aplicáveis em computação em nuvens, que que sejam capazes de obter resultados com qualidade próxima à algoritmos de agrupamento convencionais, mas sem a necessidade de centralização de dados ou de recursos. Em outras palavras, os algoritmos as serem pesquisados obtêm informações relativas ao conjunto de dados e os recursos computacionais necessários a partir da plataforma de nuvem. Para isso é preciso desenvolver algoritmos de alocação e gerenciamento de recursos virtualizados voltados para o problema de agrupamento de dados. Adicionalmente, este projeto objetiva o desenvolvimento tecnológico da região do Alto Paranaíba, a fim de suprir a demanda por inovação tecnológica que a região possui e financiar a formação de novos pesquisadores.
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (6) .
Integrantes: Kemilly Dearo Garcia - Integrante / Murilo Coelho Naldi - Coordenador / Rachel Carlos Duque Reis - Integrante / Cláudio Pagotto Ronchi - Integrante / Luis César Dias Drummond - Integrante / Maycon Leone Maciel Peixoto - Integrante / Flávio Dias Pêgas da Silva - Integrante / Pricila Resende Rodrigues - Integrante / Marcelo Roberto Zorzan - Integrante / Flávio Lemes - Integrante / Iris Fabiana de Barcelos Tronto - Integrante.


Áreas de atuação


1.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Inteligência Artificial.
2.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Agrupamento de Dados.
3.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Detecção de Novidade.
4.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Fluxo de Dados.


Idiomas


Inglês
Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.
Espanhol
Compreende Razoavelmente, Fala Razoavelmente, Lê Razoavelmente.


Produções



Produção bibliográfica
Trabalhos completos publicados em anais de congressos
1.
CONCEICAO, V. S. ; Pereira, M ; GARCIA, K. D. ; Naldi, M. C. . Desenvolvimento de critérios de validação de múltiplos agrupamentos em MapReduce. In: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2015, Natal. Procedings of the 12th National Meeting on Artificial and Computational Intelligence, 2015. v. 1. p. 53-60.

2.
Pereira, M ; GARCIA, K. D. ; Ronchi, C. ; Naldi, M. C. . Técnicas de agrupamento aplicadas em culturas para suporte à decisão em agricultura de precisão.. In: Encontro Nacional de Inteligência Artificial (ENIAC), 2014, São Carlos. Encontro Nacional de Inteligência Artificial, 2014. p. 91-97.

3.
GARCIA, KEMILLY DEARO; NALDI, MURILO COELHO . Multiple Parallel MapReduce k-Means Clustering with Validation and Selection. In: 2014 Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2014, Sao Paulo. 2014 Brazilian Conference on Intelligent Systems. v. 1. p. 432-437.

Resumos publicados em anais de congressos
1.
Galvão, F. ; Luiz, M. ; GARCIA, K. D. ; PINTO, M. ; Santos, J. ; Cruz, A. . Um jogo de avião em 2d para web. In: Simpósio Brasileiro de Jogos e Entretenimento Digital (SBGames), 2014, Porto Alegre. Simpósio Brasileiro de Jogos e Entretenimento Digital, 2014.

Apresentações de Trabalho
1.
GARCIA, K. D.; Naldi, M. C. . Investigação de Agrupamento de Dados para Computação em Nuvens. 2014. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).



Eventos



Participação em eventos, congressos, exposições e feiras
1.
1º Workshop de Soluções Matemáticas para Problemas Industriais.Fraud Detection From Complex Networks. 2015. (Oficina).

2.
Palestra Perspectiva Da Economia E Momento Cultural Em Comemoração Ao Dia Do Estudante. 2013. (Encontro).

3.
Summer School on Big Data. 2013. (Oficina).

4.
4ª Semana Acadêmica do Curso de Sistemas de Informação. 2012. (Encontro).

5.
Exposição e Conferência Agropecuária do Alto Paranaíba. 2012. (Exposição).

6.
3ª Semana Acadêmica do Curso de Sistemas de Informação. 2011. (Encontro).

7.
3ª Semana Acadêmica do Curso de Sistemas de Informação (SACSIS). 2011. (Simpósio).

8.
11ª Semana da Computação. 2008. (Simpósio).


Organização de eventos, congressos, exposições e feiras
1.
LELIS, V. P. ; MIZUBUTI, E. S. G. ; LIMA, G. S. ; GARCIA, K. D. . Simpósio de Integração Acadêmica. 2013. (Outro).




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