Eduardo Soares Ogasawara

Bolsista de Produtividade em Pesquisa do CNPq - Nível 2

  • Endereço para acessar este CV: http://lattes.cnpq.br/0528303491410251
  • Última atualização do currículo em 10/12/2018


I am a Professor of the Computer Science Department of the Federal Center for Technological Education of Rio de Janeiro (CEFET / RJ) since 2010. I hold a D.Sc. in Systems Engineering and Computer Science at COPPE / UFRJ. Between 2000 and 2007 I worked in the Information Technology (IT) field where I acquired extensive experience in workflows and project management. I have a solid background in the Databases, and my primary interest is Data Science. I am currently interested in data-driven parallel and distributed processing, prediction and pattern identification, and data preprocessing. I am a member of the IEEE, ACM, INNS, and SBC. Throughout my career, I have been presenting a consistent number of published articles and projects approved by the funding agencies, such as CNPq and FAPERJ. I am also a reviewer of several international journals, including Journal of Parallel and Distributed Computing, IEEE Transactions on Service Computing and The Journal of Systems and Software. I led the creation of the Post-Graduate Program in Computer Science (PPCIC) of CEFET/RJ approved by CAPES in 2016. Currently, I am heading PPCIC. (Texto informado pelo autor)


Identificação


Nome
Eduardo Soares Ogasawara
Nome em citações bibliográficas
OGASAWARA, E.;Ogasawara, Eduardo;OGASAWARA, EDUARDO SOARES

Endereço


Endereço Profissional
Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca, DIPPG.
Av. Maracanã, 229 - Bloco E sala 504/23
Maracanã
20271110 - Rio de Janeiro, RJ - Brasil
Telefone: (21) 25663179
Ramal: 238
URL da Homepage: http://eic.cefet-rj.br/~eogasawara/


Formação acadêmica/titulação


2008 - 2011
Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação.
Universidade Federal do Rio de Janeiro, UFRJ, Brasil.
Título: Uma Abordagem Algébrica para Workflows Científicos com Dados em Larga Escala, Ano de obtenção: 2011.
Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso.
Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil.
1997 - 2000
Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação.
Universidade Federal do Rio de Janeiro, UFRJ, Brasil.
Título: Implementação e Avaliação de Índices para Orientação a Objetos,Ano de Obtenção: 2000.
Orientador: Marta Lima de Queirós Mattoso.
Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil.
1993 - 1997
Graduação em Bacharelado em Informática.
Universidade Federal do Rio de Janeiro, UFRJ, Brasil.
1988 - 1992
Curso técnico/profissionalizante em Técnico Em Estradas.
Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca, CEFET/RJ, Brasil.


Pós-doutorado


2012 - 2014
Pós-Doutorado.
Universidade Federal do Rio de Janeiro, UFRJ, Brasil.


Atuação Profissional



Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca, CEFET/RJ, Brasil.
Vínculo institucional

2010 - Atual
Vínculo: , Enquadramento Funcional: Professor, Regime: Dedicação exclusiva.

Atividades

10/2018 - Atual
Conselhos, Comissões e Consultoria, DIPPG, .

Cargo ou função
Membro titular do Conselho de Ensino Pesquisa e Extensão.
05/2017 - Atual
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Pós-Graduação

Disciplinas ministradas
Mineração de Dados
Tópicos especiais em gerência de dados
05/2016 - Atual
Direção e administração, DIPPG, .

Cargo ou função
Coordenação do Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação (PPCIC).
08/2014 - Atual
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Metodologia de Pesquisa em Computação
Prática de Pesquisa em Computação
03/2012 - Atual
Ensino, Engenharia de Produção e Sistemas, Nível: Pós-Graduação

Disciplinas ministradas
Mineração de dados
1/2012 - Atual
Pesquisa e desenvolvimento , DIPPG, .

10/2016 - 09/2018
Conselhos, Comissões e Consultoria, DIPPG, .

Cargo ou função
Membro suplente do Conselho de Ensino Pesquisa e Extensão (CEPE).
08/2010 - 12/2017
Ensino, Técnico de Informática, Nível: Ensino Médio

Disciplinas ministradas
Introdução à informática
10/2014 - 10/2016
Conselhos, Comissões e Consultoria, DIPPG, .

Cargo ou função
Membro Titular do Conselho de Ensino, Pesquisa e Extensão (CEPE).
10/2012 - 10/2014
Conselhos, Comissões e Consultoria, DIPPG, .

Cargo ou função
Membro suplente do Conselho de Ensino Pesquisa e Extensão (CEPE).
08/2010 - 07/2014
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Projeto de Banco de Dados
Administraçao de Banco de Dados

Universidade Federal do Rio de Janeiro, UFRJ, Brasil.
Vínculo institucional

2007 - 2009
Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Bolsista DTI-1, Carga horária: 40


Laboratório Nacional de Computação Científica, LNCC, Brasil.
Vínculo institucional

2017 - Atual
Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Convênio de Pesquisa


Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada, IPEA, Brasil.
Vínculo institucional

2009 - 2010
Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Consultor, Carga horária: 4

Vínculo institucional

2006 - 2006
Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Consultor
Outras informações
Ipea/Ipeadata: participação como consultor na reestruturação da interface de navegação do Ipeadata. O sistema foi desenvolvido em Delphi para web, através da tecnologia ISAPI integrada ao IIS da Microsoft. A base de dados adotada foi o SQL Server 2005.

Vínculo institucional

2004 - 2004
Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Consultor
Outras informações
Ipea/Ipeadata Social: participação como consultor no desenvolvimento do módulo social do Ipeadata, tendo projetado e desenvolvido o módulo social. A nova versão do Ipeadata disponibilizou séries temporais macroeconômicas e séries espaço-temporais para a comunidade em geral, bem como uma revisão da interface gráfica. O sistema foi desenvolvido para web, através da tecnologia ISAPI integrada ao IIS da Microsoft. A base de dados adotada foi o SQL Server 2005.

Vínculo institucional

2003 - 2003
Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Consultor
Outras informações
Ipea / Ipeadata Regional = participação como consultor no desenvolvimento do módulo regional do Ipeadata, tendo projetado e desenvolvido o módulo regional. A nova versão do Ipeadata disponibilizou séries temporais macroeconômicas e séries espaço-temporais para a comunidade em geral. O sistema foi desenvolvido para web, através da tecnologia ISAPI integrada ao IIS da Microsoft. A base de dados adotada foi o SQL Server 2000. Juntamente com o módulo de consultas, foi desenvolvido um módulo de gerência para carga/atualização destes dados em arquitetura cliente-servidor.

Vínculo institucional

1999 - 1999
Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Consultor
Outras informações
Ipea/Ipeadata: participação como consultor no desenvolvimento do Ipeadata. Projetei e desenvolvi por completo o Ipeadata 1.0. Este foi um sistema web que disponibilizou livremente um conjunto de séries temporais macroeconômicas para a comunidade em geral. O sistema foi desenvolvido para web, através da tecnologia ISAPI integrada ao IIS da Microsoft. A base de dados adotada foi o SQL Server 7. Juntamente com o módulo de consultas, foi desenvolvido um módulo de gerência para carga/atualização destes dados em arquitetura cliente-servidor.


Centro de Tecnologia Mineral, CETEM, Brasil.
Vínculo institucional

2009 - 2010
Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Consultor, Carga horária: 4

Vínculo institucional

2007 - 2008
Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Consultor
Outras informações
participação como consultor no desenvolvimento do sistema de consulta de substâncias, tendo projetado e desenvolvido por completo o módulo de consultas, bem como o módulo de gestão de dados. O sistema disponibiliza séries temporais de substâncias minerais para a comunidade em geral. O sistema foi desenvolvido totalmente para web na linguagem Java, através da tecnologia Servlet integrada ao Apache Tomcat. O sistema gerenciador de banco de dados adotado foi o Postgresql 8.

Vínculo institucional

2001 - 2002
Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Consultor
Outras informações
consultor para o desenvolvimento do sistema de consultas a dados georeferenciados da Sustentabilidade da Mineração na Amazônia para o CETEM. Trata-se de uma base de dados de informações sócio-econômicas e ambientais relacionadas à exploração mineral na Amazônia. O sistema foi desenvolvido em arquitetura cliente/servidor em Delphi com banco de dados SQL Server 2000.


Fundação Coordenação de Projetos, Pesquisas e Estudos Tecnológicos, COPPETEC, Brasil.
Vínculo institucional

1996 - 1999
Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Bolsista
Outras informações
Desenvolvimento de software para o Ministério do Meio Ambiente (SIGERCO, REVIZEE), Embratel. Linguagem de programação Delphi com banco de dados Oracle/SQL Server.


Solucionar Informática e Sistemas, SOLUCIONAR, Brasil.
Vínculo institucional

2005 - 2007
Vínculo: Sócio, Enquadramento Funcional: -


Exponencial Desenvolvimento de Sistemas LTDA, EXPONENCIAL, Brasil.
Vínculo institucional

2000 - 2008
Vínculo: Sócio, Enquadramento Funcional: Sócio
Outras informações
Sócio da empresa Entre 28/05/2002 a 01/06/2005 fui o responsável legal da empresa.



Linhas de pesquisa


1.
Data Preprocessing

Objetivo: Data preprocessing is an important step in the process of extracting knowledge from data. It includes cleaning, removal of outliers, selection of attributes, the definition of samples, normalization, and transformation. The preparation of data can take a considerable amount of computational processing time and the experiment as a whole. This step can mean the difference between gaining knowledge and producing value added. In the specific scenario of time and space-time series, the main techniques of statistical analysis, linear prediction models (ARIMA, regressions), transformations (moving average, differentiation, seasonality), transformation for frequency domain and indexing are important methods in Data preprocessing step. In fact, several algorithms used in the extraction of knowledge were designed on the assumption that the data to be analyzed are stationary, i.e. those for which the mean and variance remain constant over time, regardless of the sample selected. However, it is not uncommon to find collections of data that present non-stationary properties, a situation in which these techniques can not be directly applied. Note that despite the importance, there is little activity in the scientific community regarding the study of preprocessing techniques applicable to data that have an associated temporal and/or spatial dimension. The forefront of research in preprocessing methods addresses the issue that knowledge extraction tasks can be improved through more appropriate approaches, especially considering that these are heavily dependent on the adopted data model. Spatial-temporal data management brings alternatives that impact the design of algorithms and methods to preprocess them in order to achieve both a good accuracy in knowledge extraction models and good scalability in the processing of large volumes of data..
2.
Data-driven Parallel Processing

Objetivo: Regarding the data science process, there is an urgent need to use high-performance processing (HPC) to achieve large scale data analysis. There are important challenges in establishing these analyses, commonly modeled as workflows. In these workflows, activities, and data are directed to execution in some HPC environment (e.g., clusters, grids, clouds). Due to the diversity of existing platforms for HPC environments, one of the great challenges is to establish a representation of these workflows that is agnostic to the environment in which they will be executed and, at least, to optimize their execution in the target environment. There are numerous challenges in managing and analyzing large volumes of data. The different applications, while presenting themselves as applied research, often provide the opportunity to elaborate new theoretical frameworks in basic data-based parallelism research. In particular, space and time characteristics of the spatiotemporal series bring several important and, at the same time, specific aspects that require differentiated algorithms to manage this data. In the context of space-time series, explore the latest technological solutions to potentiate or enable both the different forms of organization and storage of data, including approaches based on distributed storage systems (HDFS), object-relational databases, NoSQL and NewSQL, and data-based parallelism using Map-Reduce, Spark, or Algebra-based approaches to workflows..
3.
Evaluation of Computational Artifacts

Objetivo: The development of the course completion works (TCC) covers several tasks: bibliographic research, definition, scope, modeling, design, and implementation of the solution. An important product of a TCC commonly involves the elaboration of some computational artifact per se. Students involved in their TCCs have to overcome various challenges. It is usually their first great experience in terms of software development. It is noticed that these students are faced with both technical difficulties, lack of practical experience, and also with management difficulties to carry out group work. Despite these challenges, many interesting ideas and products are developed throughout the TCC. However, on several occasions, adequate evaluations of the proposed solutions and a more in-depth analysis of the results obtained are not presented in these TCC. One of the major drawbacks is the students? lack of experience in conducting experiments. This project aims to study simplified approaches or frameworks to support them in the evaluation of these artifacts..
4.
Predictions and patterns identification

Objetivo: The extraction of knowledge from the data is an extremely important activity and demanded by several organizations existent in the business, governmental and scientific axis. A subset of important problems encompasses the study of time and space-time series. The time series corresponds to a sequence of observations, while the space-time series have a position associated with that sequence. These observations can be univariate, multivariate and have different domains and periodicity, bringing a heterogeneous character to the data. Time-series searches commonly rely on the exploration of representation, indexing, prediction, classification, and pattern identification (motifs) methods on these data. There are a large number of models for predicting and classifying time series. Each of them has different properties and complexities. Some of them represent state of the art in machine learning methods. In addition, time series management involves the analysis of different properties such as seasonality, stationarity, and homoscedasticity. These properties allow the possibility of exploring different transformation methods, filtering and adjustment models to obtain satisfactory predictions. Finally, the identification of frequent and previously unknown patterns in time series, also called motifs, has also been well researched. However, in the context of space-time series, there is still a gap that is not well explored and at the same time rich in challenges. The phenomena described by such models bring challenges both in data management and in the conception of methods for knowledge extraction..


Projetos de pesquisa


2018 - Atual
Gerência e Análise de Séries Espaço-Temporais: Métodos & Aplicações
Descrição: Processo: E-26/203.239/2017, Programa: Jovem Cientista do Nosso Estado (JCNE), Valor financiado: R$75.600,00. O tratamento do dilúvio de dados que vêm sendo produzido pelas ciências, corporações e por bilhões de usuários de serviços de Internet globais se apresenta como um dos grandes desafios para a atual sociedade do conhecimento. A necessidade de gerência, análise e extração de conhecimento a partir desses dados cresce significativamente. Um subconjunto de aplicações relevantes nesse processo engloba o estudo de séries temporais e espaço-temporais. A Mineração de Dados em séries espaço-temporais comumente recai na exploração de métodos de representação, transformação, predição, classificação e padrões frequentes. Para cada método, existem inúmeros algoritmos. A solução de um determinado problema pode envolver a combinação de diferentes métodos e algoritmos. Este projeto de pesquisa visa contribuir para o aumento da eficiência e eficácia das abordagens na gerência e análise de dados de séries espaço-temporais em diferentes aplicações. Para tanto, pretende-se atuar em três frentes: (i) Gerência de dados, (ii) Métodos de pré-processamento e análise de dados, (iii) Aplicações em problemas de predição, classificação e padrões frequentes. A pesquisa combina o estudo aplicado de séries temporais e espaço-temporais em problemas de Mineração de Dados com as pesquisas básicas em gerência e análise de dados visando entender a fundo em quais circunstâncias tais abordagens podem ser refinadas para apoiar às séries espaço-temporais. A partir dessa compreensão, será possível investir com propriedade na resolução de problemas reais propostos para cenários de predição, classificação e padrões frequentes em séries espaço-temporais..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
2017 - Atual
SciDISC - Scientific data analysis using Data-Intensive Scalable Computing

Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Marta Lima de Queiros Mattoso em 18/09/2018.
Descrição: This project is an international collaborative project between Brazil and France, funded by the French side. --Inria (France) supports "Associate Teams" to strengthen scientific collaboration between Inria project teams and top-level research teams worldwide. -- Data-intensive science requires the integration of two fairly different paradigms: high-performance computing (HPC) and data-intensive scalable computing (DISC). Spurred by the growing need to analyze big scientific data, the convergence between HPC and DISC has been a recent topic of interest. This project will address the grand challenge of scientific data analysis using DISC (SciDISC), by developing architectures and methods to combine simulation and data analysis. The expected results of the project are: new data analysis methods for SciDISC systems; the integration of these methods as software libraries in popular DISC systems, such as Apache Spark; and extensive validation on real scientific applications, by working with our scientific partners such as INRA and IRD in France and Petrobras and the National Research Institute (INCT) on e-medicine (MACC) in Brazil. https://www.inria.fr/en/associate-team/scidisc..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
2017 - Atual
Modelagem do comportamento de séries espaço-temporais com aplicações ao transporte viário do Município do Rio de Janeiro
Descrição: Descrição: Utilizando como base os dados de localização dos ônibus do município do Rio de Janeiro, a cada minuto, desejamos responder perguntas pertinentes à dinâmica do trânsito carioca. Buscamos identificar padrões na complexa malha viária do município, a fim de entender como mudanças nas regras dos ônibus e inauguração da Linha 4 do Metrô afetaram o trânsito na cidade; como a velocidade média é afetada com eventos locais e variáveis externas, tais como chuva; dentre outras questões presentes no dia a dia da população. O projeto agrega um número de desafios, tais como o desenvolvimento de robôs para fazer a coleta e processamento dos dados crus e construção da base anaĺítica. Os aspectos metodológicos do projeto agregam a utilização de modelos estatísticos espaço-temporais e de técnicas de aprendizagem de máquinas. Ao fim do estudo, pretendemos entender melhor a dinâmica do trânsito e do transporte público carioca e possuir uma base onde pesquisadores possam trabalhar sem as dificuldades iniciais de acesso aos dados..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) Doutorado: (1) .
Integrantes: Eduardo Soares Ogasawara - Coordenador / Eduardo Fonseca Mendes - Integrante / Renato Rocha Souza - Integrante / Moacyr Alvim - Integrante.
2016 - Atual
Ciência de Dados em Séries Espaço-Temporais: Gerência de Dados & Applications
Descrição: Processo: 302993/2015-0, Programa: PQ 2015, Valor financiado: R$39.600,00. Ciência de Dados é uma disciplina de extração de conhecimento a partir dos dados. Um subconjunto de aplicações relevantes de Ciência de Dados engloba o estudo de séries temporais e espaço-temporais. As séries temporais correspondem a uma sequencia de observações, enquanto as séries espaço-temporais apresentam uma posição associada a essa sequência. Essas observações podem ser univariadas, multivariadas e ter domínios diferentes, trazendo um caráter heterogêneo aos dados. As aplicações em séries espaço-temporais comumente recaem na exploração de métodos de representação, indexação, predição, classificação e padrões frequentes. Para cada método, existem inúmeros algoritmos associados. A solução de um determinado problema pode envolver a combinação de diferentes métodos e algoritmos. Nesse contexto, a gerência dos dados passa a ser um ponto chave no processo de extração de conhecimento. Desta forma, este trabalho de pesquisa visa contribuir para o aumento da eficiência e eficácia das abordagens na gerência de dados de séries espaço-temporais em diferentes aplicações. Para tanto, pretende-se atuar em três frentes: (i) Armazenamento e Paralelismo de Dados, (ii) Métodos de Preprocessamento, (iii) Aplicações em Problemas de Predição, Classificação e Padrões Frequentes. A pesquisa combina o estudo aplicado de séries temporais e espaço-temporais em problemas de predição, classificação e padrões frequentes com as pesquisas básicas em gerência de dados (armazenamento, paralelismo e métodos de preprocessamento) visando entender a fundo em quais circunstâncias a gerência de dados em séries espaço-temporais precisa ser refinada. A partir dessa análise, será possível investir com propriedade na resolução de problemas reais propostos para cenários de predição, classificação e padrões frequentes em séries espaço-temporais..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (5) / Mestrado acadêmico: (4) .
Integrantes: Eduardo Soares Ogasawara - Coordenador.Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.
2016 - Atual
Identificação de Motifs em Séries Espaço-Temporais: Aplicações & Métodos
Descrição: Processo: E-26/210.525/2016 Programa: APQ1 2015/02 Valor financiado: R$10.000,00 A extração de conhecimento a partir dos dados é uma atividade extremamente importante e demandada por diversas organizações existentes no eixo empresarial, governamental e científico. A Ciência de Dados é uma área interdisciplinar que aborda a resolução de tal atividade considerando grandes volumes de dados em suas variações de formatos (estruturados e não-estruturados). Um subconjunto de problemas importantes abordados em Ciência de Dados engloba o estudo de séries temporais e espaço-temporais. As séries temporais correspondem a uma sequência de observações, enquanto as séries espaço-temporais apresentam uma posição associada a essa sequência. Essas observações podem ser univariadas, multivariadas e terem diferentes domínios e periodicidade, trazendo um caráter heterogêneo aos dados. As pesquisas em séries temporais comumente recaem na exploração de métodos de representação, indexação e identificação de \emph{motifs} sobre os dados. Um \emph{motif} é definido como uma subsequência, previamente desconhecida, que frequentemente se repete, sem sobreposição, ao longo de uma série temporal. Já no contexto das séries espaço-temporais, apesar de não ser difícil elencar um conjunto de aplicações que demanda esse tipo de análise, o estudo de \emph{motifs} encontra-se pouco explorado. Sendo assim, este projeto explora essa lacuna, combinando pesquisa básica e aplicada no contexto de identificação de \emph{motifs} em séries espaço-temporais. A pesquisa, portanto, é dividida no estudo de novos métodos identificação de \emph{motifs} em séries espaço-temporais e a aplicação em diferentes problemas existentes nas áreas de aviação, mobilidade urbana, astronomia e sísmica..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (7) / Mestrado acadêmico: (4) / Doutorado: (1) .
Integrantes: Eduardo Soares Ogasawara - Coordenador / Fábio Porto - Integrante / Gustavo Paiva Guedes e Silva - Integrante / Kele Belloze - Integrante / Esther Pacitti - Integrante / Florent Masseglia - Integrante / Jorge de Abreu Soares - Integrante / Laura Silva de Assis - Integrante.Financiador(es): Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do RJ - Auxílio financeiro.
2015 - Atual
Processamento paralelo baseado em dados
Descrição: Edital de Grupo de Pesquisa do CEFET/RJ 2016 e 2017: Valores financiados: R$6.992,00 e R$142.337,40. No que se refere ao processo de ciência dos dados, existe uma necessidade urgente de usar o processamento de alto desempenho (HPC) para obter uma análise de dados em grande escala. Há importantes desafios ao estabelecer essas análises, comumente modeladas como fluxos de trabalho. Nesses fluxos de trabalho, atividades e dados são direcionados para a execução em algum ambiente HPC (por exemplo, clusters, grades, nuvens). Devido à diversidade das plataformas existentes para ambientes HPC, um dos grandes desafios é estabelecer uma representação desses fluxos de trabalho agnósticos para o meio ambiente em que serão executados e, pelo menos, otimizar sua execução no ambiente alvo. Existem inúmeros desafios no gerenciamento e análise de grandes volumes de dados. As diferentes aplicações, ao se apresentarem como pesquisas aplicadas, muitas vezes oferecem a oportunidade de elaborar novos quadros teóricos na pesquisa básica de paralelismo baseado em dados. Em particular, as características espaciais e temporais da série spatiotemporal trazem vários aspectos importantes e, ao mesmo tempo, específicos que requerem algoritmos diferenciados para gerenciar esses dados. No contexto das séries espaço-temporais, explore as mais recentes soluções tecnológicas para potencializar ou permitir as diferentes formas de organização e armazenamento de dados, incluindo abordagens baseadas em sistemas de armazenamento distribuídos (HDFS), bancos de dados objeto-relacionais, NoSQL e NewSQL, e paralelismo baseado em dados usando abordagens baseadas em Map-Reduce, Spark ou álgebra para fluxos de trabalho.
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
2014 - Atual
MUSIC - Gerência de dados científicos em uma nuvem multi-site

Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Fabio Andre Machado Porto em 20/11/2018.
Descrição: Grandes projetos científicos em astronomia, biologia, medicina e engenharia produzem grandes volumes de dados, fruto de observação ou coleta instrumentada, ou ainda calculados por simulações numéricas de fenômenos. Na astronomia, por exemplo, projetos como o Large Synoptic Survey Telescope (LSST) estima produzir um mapa 3D do Universo com nível de detalhe e profundidade sem precedentes, o que se traduz em centenas de petabytes de dados em disco. Além do grande volume, dados científicos são imprecisos, devido aos aspectos de calibração dos instrumentos de captura, ou mesmo das incertezas introduzidas nos modelos dos fenômenos observados. Finalmente, grandes projetos científicos são desenvolvidos por grupos de pesquisadores em colaboração, produzindo dados e programas em grande quantidade, distribuídos e heterogêneos. Cientistas adotam workflows científicos como abstrações para as etapas computacionais envolvidas no experimento e a troca de dados entre estes. Além disso, sistemas de gerência de workflows científicos oferecem transparência em relação à complexidade do ambiente computacional, explorando técnicas eficientes de execução, como a execução paralela, e a coleta de dados de proveniência, com suporte à reprodução de experimentos e correções dinâmicas da execução. Finalmente, grandes sistema computacionais integrados, como o SINAPAD coordenado pelo LNCC, são vistos como uma nuvem computacional multi-site que visa a oferecer escalabilidade e acesso a recursos (máquinas, dados e programas) distribuídos, de forma transparente. Desta forma, este projeto pretende desenvolver uma arquitetura em nuvem multi-site para a gerência e análise de grandes volumes de dados científicos. A arquitetura multi-site em nuvem poderá ser utilizada como plataforma compartilhada para experimentos computacionais em diferentes disciplinas da ciência que se valerão de armazenamento, acesso, integração e processamento paralelo de seus dados distribuídos pela arquitetura de forma transparente..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
2013 - 2014
Técnicas de Transformação de Dados para Previsões de Séries Temporais por Meio de Redes Neurais
Descrição: Processo: E-26/111.386/2013 Programa: APQ1 2013/01 Valor financiado: R$13.000,00 No contexto de previsões de séries temporais por meio de mineração de dados, identificar se é necessário realizar transformações de dados na etapa de pré-processamento pode ser um passo fundamental para se atingir uma boa acurácia. Esta preocupação se torna maior, principalmente, no caso de utilização de redes neurais. Isto é decorrente ao fato de que a maioria dos métodos tradicionais de mineração de dados por meio de redes neurais fazem suposições que podem não ser válidas. O primeiro pressuposto é que as séries temporais são estacionárias, ou seja, suas propriedades estatísticas, tais como média e desvio padrão, não mudam ao longo do tempo. O segundo pressuposto é que elas têm homocedasticidade, i.e., a volatilidade destas séries temporais não varia. Na maioria das séries temporais macroeconômicas, por exemplo, estes pressupostos não são válidos. A consequência disto é que a capacidade de previsão de uma rede neural fica comprometida nesta situação. Assim, este projeto visa abordar o problema e estudar as séries temporais não-estacionárias com heterocedasticidade..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (3) .
Integrantes: Eduardo Soares Ogasawara - Coordenador / Eduardo Bezerra - Integrante / Jorge de Abreu Soares - Integrante.
2012 - 2013
Paralelização de Workflows Científicos para Apoiar Aplicações de e-Science
Descrição: Processo: E-26/112.442/2012 Programa: Auxilio Instalação 2012/01 Valor financiado: R$4.650,00 Os workflows científicos emergiram como uma abstração para estruturar experimentos científicos baseados em simulações computacionais. Em muitas situações, estes workflows são intensivos, seja computacionalmente seja quanto em relação à manipulação de dados, exigindo a execução em ambientes de processamento de alto desempenho. Comumente a paralelização da execução destes workflows científicos requer programação trabalhosa, de modo ad hoc e em baixo nível de abstração, o que torna difícil a exploração das oportunidades de otimização. Recentemente, o pesquisador propôs em sua tese de doutorado o uso de abordagem algébrica para workflows científicos como uma forma de ascender o nível de abstração para especificar workflows científicos visando à diminuição da complexidade de paralelização destes workflows. Entretanto, embora tenha alcançado resultados promissores, o estudo foi feito utilizando-se um modelo de execução específico para clusters homogêneos em ambientes de disco compartilhado, o que nem sempre é uma realidade para áreas científicas reais como bioinformática e astronomia. Assim, torna-se necessário realizar novos estudos e explorar os desafios inerentes a ambientes diferenciados, o que inclui cenários como discos não compartilhados e dados geograficamente dispersos, heterogeneidade e dinamismo computacional (entrada e saída de recursos computacionais a qualquer momento). Este projeto inclui pesquisa teórica e experimental visando a avaliar o uso de abordagens que viabilizem a paralelização de workflows científicos. O projeto prevê estudos destas abordagens no apoio a aplicações reais em e-Science como, por exemplo, bioinformática, mineração de dados e astronomia nos próximos dois anos..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
2012 - Atual
Avaliação de artefatos computacionais
Descrição: Edital de Grupo de Pesquisa do CEFET/RJ 2012, 2013 e 2014: Valores financiados: R$2.949,63, R$129.404,74 e R$4.753,95. O desenvolvimento dos trabalhos de conclusão do curso (TCC) cobre várias tarefas: pesquisa bibliográfica, definição, escopo, modelagem, design e implementação da solução. Um produto importante de uma TCC geralmente envolve a elaboração de algum artefato computacional per se. Os alunos envolvidos em sua TCC têm que superar vários desafios. Geralmente é sua primeira grande experiência em termos de desenvolvimento de software. Observa-se que esses alunos enfrentam dificuldades técnicas, falta de experiência prática e também dificuldades administrativas para realizar trabalhos grupais. Apesar desses desafios, muitas ideias e produtos interessantes são desenvolvidos em toda a TCC. No entanto, em várias ocasiões, avaliações adequadas das soluções propostas e uma análise mais aprofundada dos resultados obtidos não são apresentadas nessa TCC. Uma das principais desvantagens é a falta de experiência dos alunos na realização de experimentos. Este projeto visa estudar abordagens ou estruturas simplificadas para apoiá-los na avaliação desses artefatos..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.


Projetos de desenvolvimento


2002 - 2004
Tasker Ópera - Uma ferramenta de Workflow com recursos operacionais
Descrição: Projeto PAETI Nº 552184/2002-0 (Tasker Ópera). Este módulo adiciona a possibilidade de o Tasker mapear e controlar a execução de processos corporativos, incluindo-o no seleto grupo de aplicações configuráveis de workflow. Apesar de ser um módulo independente, ele é totalmente integrado aos demais módulos do Tasker. Assim, a suíte passa a se posicionar como uma ferramenta de workflow com fortes recursos de trabalho cooperativo, capaz de mapear e coordenar a execução das atividades mais complexas, desde seu aspecto gerencial até os últimos detalhes de sua execução. O módulo tem se mostrado o produto mais promissor e o elo que faltava no mix de produtos associados à Suíte Tasker..
Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento.
Alunos envolvidos: Graduação: (2) .
Integrantes: Eduardo Soares Ogasawara - Coordenador.Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.


Revisor de periódico


2012 - 2012
Periódico: Computer Communications
2013 - 2014
Periódico: Journal of Information and Data Management - JIDM
2014 - Atual
Periódico: Journal of Parallel and Distributed Computing (Online)
2014 - 2014
Periódico: Computer Journal (Online)
2014 - Atual
Periódico: IEEE T SERV COMPUT
2014 - 2015
Periódico: IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (Print)
2015 - Atual
Periódico: The Journal of Systems and Software
2015 - 2015
Periódico: Transportation Research. Part C, Emerging Technologies
2016 - Atual
Periódico: Journal of The Brazilian Computer Society (Online)
2016 - Atual
Periódico: Information and Software Technology
2016 - Atual
Periódico: PeerJ Computer Science
2016 - Atual
Periódico: The VLDB Journal
2017 - Atual
Periódico: AERONAUTICAL JOURNAL
2017 - Atual
Periódico: Computer Science Review
2017 - Atual
Periódico: INFORMATION SYSTEMS
2017 - Atual
Periódico: WIRELESS NETWORKS (ONLINE)
2017 - Atual
Periódico: Expert Systems with Applications
2017 - Atual
Periódico: TRANSPORTATION RESEARCH PART E-LOGISTICS AND TRANSPORTATION REVIEW
2018 - Atual
Periódico: COMPUTERS IN BIOLOGY AND MEDICINE


Revisor de projeto de fomento


2018 - Atual
Agência de fomento: Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco
2018 - Atual
Agência de fomento: Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do RJ
2016 - Atual
Agência de fomento: Fundação Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico
2016 - Atual
Agência de fomento: Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
2011 - Atual
Agência de fomento: Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo


Áreas de atuação


1.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação.


Idiomas


Inglês
Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.
Francês
Compreende Pouco, Fala Pouco, Lê Pouco, Escreve Pouco.


Prêmios e títulos


2018
Jovem Cientista do Nosso Estado, FAPERJ.
2017
Terceiro lugar em Iniciação Científica: Avaliação de Agregação Temporal na Previsão da Temperatura de Superfície do Mar do Oceano Atlântico, CTIC - Congresso da Sociedade Brasileira de Computação (CSBC).
2016
Aprovação da Bolsa de Produtividade em Pesquisa, CNPq.
2016
Aprovação da criação do Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação do CEFET/RJ (APCN), CAPES.
2015
Menção honrosa com o artigo: Exploring Multiple Clustering in Attributed Graphs, ACM/SIGAPP Symposium On Applied Computing.
2014
Menção honrosa com o artigo: Uma Abordagem para Programas de Bonificação Baseada em Redes Sociais, Brazilian Workshop on Social Network Analysis and Mining.
2013
Paraninfo: Turmas 6AINFO 2012/1 e 6BINFO 2012/2 do Curso Técnico de Informática, CEFET/RJ.
2013
Melhor artigo: Construção de Ambiente para Desenvolvimento de Jogos Educacionais Baseados em Interface de Gestos, Seminário Nacional de Inclusão Digital.
2012
Paraninfo: Turmas 6AINFO 2011/1 e 6BINFO 2011/2 do Curso Técnico de Informática, CEFET/RJ.
2012
Melhor artigo: Cloud-based Phylogenomic Inference of Evolutionary Relationships: A Performance Study, Workshop on Cloud Computing and Scientific Applications.
1997
Dignidade Acadêmica: Grau de Cum Laude, Universidade Federal do Rio de Janeiro.


Produções



Produção bibliográfica
Citações

Web of Science
Total de trabalhos:39
Total de citações:83
Fator H:7
Ogasawara, Eduardo  Data: 25/06/2018

SCOPUS
Total de trabalhos:56
Total de citações:578
Ogasawara, Eduardo  Data: 12/11/2018

Artigos completos publicados em periódicos

1.
SALLES, REBECCA2018 SALLES, REBECCA ; BELLOZE, KELE ; PORTO, FABIO ; GONZALEZ, PEDRO H. ; Ogasawara, Eduardo . Nonstationary time series transformation methods: An experimental review. KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS, v. 10, p. 1-21, 2018.

2.
MARINHO, A.2017MARINHO, A. ; DE OLIVEIRA, DANIEL ; OGASAWARA, E. ; SILVA, VITOR ; OCAÑA, KARY ; Murta, Leonardo ; BRAGANHOLO, V. ; MATTOSO, M. L. Q. . Deriving scientific workflows from algebraic experiment lines: A practical approach. Future Generation Computer Systems, v. 68, p. 111-127, 2017.

3.
SILVA, G. P. G. E.2016 SILVA, G. P. G. E. ; OGASAWARA, E. ; BEZERRA, E. ; XEXEO, G. B. . Discovering top-k Non-Redundant Clusterings in Attributed Graphs. Neurocomputing (Amsterdam), v. 2016, p. 1-10, 2016.

4.
STERNBERG, ALICE2016 STERNBERG, ALICE ; CARVALHO, DIEGO ; Murta, Leonardo ; SOARES, JORGE ; Ogasawara, Eduardo . An analysis of Brazilian flight delays based on frequent patterns. Transportation Research. Part E, Logistics and Transportation Review, v. 95, p. 282-298, 2016.

5.
SALLES, REBECCA2016 SALLES, REBECCA ; MATTOS, PATRICIA ; IORGULESCU, ANA-MARIA DUBOIS ; BEZERRA, EDUARDO ; LIMA, LEONARDO ; Ogasawara, Eduardo . Evaluating Temporal Aggregation for Predicting the Sea Surface Temperature of the Atlantic Ocean. Ecological Informatics (Print), v. 36, p. 94-105, 2016.

6.
PIMENTEL, L.2015PIMENTEL, L. ; BELLOZE, K. ; SOARES, J. ; OGASAWARA, E. ; MAURO, R. C. . Uma ferramenta para planejamento de estudos para concursos. Revista Brasileira de Computação Aplicada, v. 7, p. 17-30, 2015.

7.
MOSQUERA, L.2014MOSQUERA, L. ; BEZERRA, E. ; BARBASTEFANO, R. ; OGASAWARA, E. . Proposta de Modelo de Avaliação de Formas de Adoção e Acompanhamento de Ferramentas de Redes Sociais Corporativas. S & G. Sistemas & Gestão, v. 9, p. 504-517, 2014.

8.
SILVA, G. P. G. E.2014SILVA, G. P. G. E. ; BEZERRA, E. ; OGASAWARA, E. ; XEXEO, G. B. . MAM: Método para Agrupamentos Múltiplos em Redes Sociais Online Baseado em Emoções, Personalidades e Textos. iSys: Revista Brasileira de Sistemas de Informação, v. 7, p. 38-55, 2014.

9.
MATTOSO, MARTA2014MATTOSO, MARTA ; DIAS, JONAS ; OCAÑA, KARY A.C.S. ; Ogasawara, Eduardo ; COSTA, FLAVIO ; HORTA, FELIPE ; SILVA, VÍTOR ; DE OLIVEIRA, DANIEL . Dynamic steering of HPC scientific workflows: A survey. Future Generation Computer Systems, v. 46, p. 100-113, 2014.

10.
OGASAWARA, E.2013OGASAWARA, E.; OLIVEIRA, D. ; PASCHOAL JR, F. ; CASTANEDA, R. ; AMORIM, M. ; MAURO, R. C. ; SOARES, J. ; QUADROS, J. R. ; BEZERRA, E. . A Forecasting Method for Fertilizers Consumption in Brazil. INTERNATIONAL JOURNAL OF AGRICULTURAL AND ENVIRONMENTAL INFORMATION SYSTEMS, v. 4, p. 23-36, 2013.

11.
OLIVEIRA, D.2013OLIVEIRA, D. ; OCANA, K. ; Ogasawara, Eduardo ; DIAS, J. ; GONÇALVES, J. ; BAIÃO, F. ; MATTOSO, M. L. Q. . Performance evaluation of parallel strategies in public clouds: A study with phylogenomic workflows. Future Generation Computer Systems, v. 29, p. 1816-1825, 2013.

12.
OCANA, K.2013OCANA, K. ; OLIVEIRA, D. ; DIAS, J. ; OGASAWARA, E. ; MATTOSO, M. L. Q. ; MATTOSO, M. L. Q. . Designing a parallel cloud based comparative genomics workflow to improve phylogenetic analyses. Future Generation Computer Systems, v. 30, p. 005, 2013.

13.
GONÇALVES, J.2013GONÇALVES, J. ; OLIVEIRA, D. ; DE OLIVEIRA, DANIEL ; OCANA, K. ; OGASAWARA, E. ; DIAS, J. ; MATTOSO, M. L. Q. . Performance Analysis of Data Filtering in Scientific Workflows. Journal of Information and Data Management - JIDM, v. 4, p. 17-26, 2013.

14.
QUADROS, J. R.2013QUADROS, J. R. ; CASTANEDA, R. ; AMORIM, M. ; HERZOG, G. ; MENEZES, K. R. ; PINHEIRO, M. ; OLIVEIRA, D. ; OGASAWARA, E. . Construção de ambiente para desenvolvimento de jogos educacionais baseados em interface de gestos. Revista Brasileira de Computação Aplicada, v. 5, p. 110-119, 2013.

15.
Ogasawara, Eduardo2013Ogasawara, Eduardo; DIAS, JONAS ; SILVA, VITOR ; CHIRIGATI, FERNANDO ; DE OLIVEIRA, DANIEL ; PORTO, FABIO ; VALDURIEZ, PATRICK ; MATTOSO, MARTA . Chiron: a parallel engine for algebraic scientific workflows. Concurrency and Computation, v. 25, p. 2327-2341, 2013.

16.
MARINHO, A.2012MARINHO, A. ; MURTA, L. ; WERNER, C. ; BRAGANHOLO, V. ; CRUZ, S. M. S. ; OGASAWARA, E. ; MATTOSO, M. L. Q. . ProvManager: A Provenance Management System for Scientific Workflows. Concurrency and Computation, v. 24, p. 1513-1530, 2012.

17.
OLIVEIRA, D.2012OLIVEIRA, D. ; OGASAWARA, E. ; OCANA, K. ; BAIÃO, FERNANDA ; MATTOSO, M. L. Q. . An Adaptive Parallel Execution Strategy for Cloud-based Scientific Workflows. Concurrency and Computation, v. 24, p. 1531-1550, 2012.

18.
OLIVEIRA, D.2012OLIVEIRA, D. ; OGASAWARA, E. ; DIAS, J. ; BAIÃO, FERNANDA ; MATTOSO, M. L. Q. . Ontology-based Semi-automatic Workflow Composition. Journal of Information and Data Management. Journal of Information and Data Management - JIDM, v. 3, p. 61-72, 2012.

19.
GARBIN, M.2012GARBIN, M. ; AMARAL, S. ; SCHOCAIR, C. ; Ogasawara, Eduardo ; ROCHA, J. . Adaptation of the Moodle for Application in Distance Education Course at the State University of Campinas. Procedia: Social and Behavioral Sciences, v. 46, p. 2514-2518, 2012.

20.
GUERRA, GABRIEL2012GUERRA, GABRIEL ; ROCHINHA, FERNANDO A. ; ELIAS, RENATO ; DE OLIVEIRA, DANIEL ; Ogasawara, Eduardo ; DIAS, JONAS FURTADO ; MATTOSO, MARTA ; COUTINHO, ALVARO L. G. A. . UNCERTAINTY QUANTIFICATION IN COMPUTATIONAL PREDICTIVE MODELS FOR FLUID DYNAMICS USING A WORKFLOW MANAGEMENT ENGINE. International Journal for Uncertainty Quantifications (Print), v. 2, p. 53-71, 2012.

21.
SOUSA, V.2011SOUSA, V. ; CHIRIGATI, F. ; MAIA, K. ; OGASAWARA, E. ; OLIVEIRA, D. ; BRAGANHOLO, V. ; MURTA, L. ; MATTOSO, M. L. Q. . Similarity-based workflow clustering. Journal of Computational Interdisciplinary Sciences, v. 2, p. 23-35, 2011.

22.
COUTINHO, F.2011COUTINHO, F. ; OGASAWARA, E. ; OLIVEIRA, D. ; BRAGANHOLO, V. ; LIMA, A. A. ; DAVILLA, A. M. R. ; MATTOSO, M. L. Q. . Many task computing for orthologous genes identification in protozoan genomes using Hydra. Concurrency and Computation, v. 23, p. 2326-2337, 2011.

23.
OGASAWARA, E.;Ogasawara, Eduardo;OGASAWARA, EDUARDO SOARES2011 OGASAWARA, E.; DIAS, J. ; OLIVEIRA, D. ; PORTO, F. ; VALDURIEZ, P. ; MATTOSO, M. L. Q. . An Algebraic Approach for Data-Centric Scientific Workflows. Proceedings of the VLDB Endowment, v. 4, p. 1328-1339, 2011.

24.
MATTOSO, M. L. Q.2010MATTOSO, M. L. Q. ; WERNER, C. ; TRAVASSOS, G. H. ; BRAGANHOLO, V. ; MURTA, L. ; OGASAWARA, E. ; OLIVEIRA, D. ; CRUZ, S. M. S. ; MARTINHO, W. . Towards supporting the life cycle of large scale scientific experiments. International Journal of Business Process Integration and Management (Print), v. 5, p. 79, 2010.

Livros publicados/organizados ou edições
1.
OGASAWARA, E.; VIEIRA, V. . Tópicos em Gerenciamento de Dados e Informações. 1. ed. Sociedade Brasileira de Computação, 2016.

2.
HARA, C. ; PORTO, F. ; OGASAWARA, E. . Tópicos em Gerenciamento de Dados e Informações. 1. ed. Sociedade Brasileira de Computação, 2015.

Capítulos de livros publicados
1.
OGASAWARA, E.; KULAIF, Y. ; FERNANDES, F. . A Indústria Brasileira de Fertilizantes (Cadeia NPK, Enxofre, Rocha Fosfática e Potássio) - Projeções de 2010 a 2030. In: FERNANDES, R. C.; LUZ, A. B. da; CASTILHOS, Z. C.. (Org.). Agrominerais para o Brasil. 1ed.Rio de Janeiro: CETEM, 2011, v. 1, p. 145-168.

Textos em jornais de notícias/revistas
1.
PORTO, F. ; ZIVIANI, A. ; OGASAWARA, E. . Big Data em IoT: Um novo desafio à nossa porta. Computação Brasil, p. 23 - 27, 18 nov. 2015.

2.
ZIVIANI, A. ; PORTO, F. ; OGASAWARA, E. . Ciência de dados: desafio para a ciência, indústria e governo. ComCiência (UNICAMP), Campinas, SP, , v. 170, 10 jul. 2015.

3.
QUADROS, J. R. ; OLIVEIRA, D. ; QUEIROZ, A. ; OGASAWARA, E. ; SCHOCAIR, C. . Towards a UML-based Reference Model for Blended Learning. International Journal of Recent Contributions from Engineering, Science & IT (iJES), p. 15 - 22, 07 ago. 2014.

Trabalhos completos publicados em anais de congressos
1.
MOSQUERA, L. ; ASSIS, L. ; LIMA, LEONARDO ; BEZERRA, E. ; SILVA, G. P. G. E. ; ZIVIANI, A. ; PORTO, FABIO ; BARBASTEFANO, R. ; OGASAWARA, E. . Evaluating the Complementarity of Communication Tools for Learning Platforms. In: International Conference on Computer Supported Education, 2018, Funchal, Madeira. CSEDU 2018 - International Conference on Computer Supported Education, 2018.

2.
CHAVES, P. ; PASCHOAL, LUAN ; VELASCO, T. ; SAMPAIO, T. B. ; BRANDAO, J. ; SCHOCAIR, C. ; QUADROS, J. R. ; OLIVEIRA, T. ; OGASAWARA, E. . Orthographic Educational Game for Portuguese Language Countries. In: International Conference on Computer Supported Education, 2018, Funchal, Madeira. CSEDU 2018 - International Conference on Computer Supported Education, 2018.

3.
MOREIRA, L. ; DANTAS, C. ; OLIVEIRA, L. ; SOARES, JORGE ; OGASAWARA, E. . On Evaluating Data Preprocessing Methods for Machine Learning Models for Flight Delays (to appear). In: IEEE International Joint Conference on Neural Networks, 2018, Rio de Janeiro, RJ. 2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2018.

4.
FERREIRA, J. ; PORTO, FABIO ; COUTINHO, R. ; OGASAWARA, E. . Rumo à Otimização de Operadores sobre UDF no Spark. In: Brazilian e-Science Workshop, 2018, Natal, RN, Brazil. 12º BreSci - Brazilian e-Science Workshop, 2018.

5.
PORTO, FABIO ; RITTMEYER, J. G. ; Ogasawara, Eduardo ; KRONE-MARTINS, A. ; VALDURIEZ, PATRICK ; SHASHA, D. . Point Pattern Search in Big Data. In: International Conference on Scientific and Statistical Database Management, 2018, Bolzano-Bozen, Italy. SSDBM 2018, 2018.

6.
PORTO, FABIO ; KHATIBI, A. ; RITTMEYER, J. G. ; OGASAWARA, E. ; VALDURIEZ, PATRICK ; SHASHA, D. . Constellation Queries over Big Data. In: Simpósio Brasileiro de Banco de Dados, 2018, Rio de Janeiro, RJ. XXXIII SBBD - Simpósio Brasileiro de Banco de Dados, 2018. p. 85-96.

7.
CAMPISANO, R. ; BORGES, H. ; PORTO, F. ; PEROSI, F. ; PACITTI, ESTHER ; MASSEGLIA, F. ; OGASAWARA, E. . Discovering Tight Space-Time Sequences. In: International Conference on Big Data Analytics and Knowledge Discovery, 2018, Regensburg, Germany. DaWaK 2018, 2018.

8.
SILVA, A. B. C. ; FERREIRA, J. ; CARVALHO, DIEGO ; MENDES, E. F. ; PACITTI, ESTHER ; COUTINHO, R. ; PORTO, F. ; OGASAWARA, E. . Detecção de Anomalias Frequentes no Transporte Rodoviário Urbano. In: Simpósio Brasileiro de Banco de Dados, 2018, Rio de Janeiro, RJ, Brasil. XXXIII SBBD - Simpósio Brasileiro de Banco de Dados, 2018. p. 271-276.

9.
FERREIRA, J. ; SOARES, JORGE ; PORTO, F. ; PACITTI, ESTHER ; COUTINHO, R. ; OGASAWARA, E. . Rumo à Integração da Álgebra de Workflows com o Processamento de Consulta Relacional. In: Simpósio Brasileiro de Banco de Dados, 2018, Rio de Janeiro, RJ, Brasil. XXXIII SBBD - Simpósio Brasileiro de Banco de Dados, 2018. p. 205-210.

10.
QUADROS, J. R. ; OGASAWARA, E. ; MONTEIRO, C. ; GONCALVES, L. . Sistema de Controle e Segurança para Acesso à Sala de Aula Baseado em Reconhecimento Facial (to appear). In: Conferencia Latinoamericana de Informática, 2018, São Paulo. CLEI 2018, 2018.

11.
VALDURIEZ, PATRICK ; MATTOSO, MARTA ; AKBARINIA, R. ; BORGES, H. ; CAMATA, J. ; COUTINHO, ALVARO L. G. A. ; GASPAR, D. ; LEMUS, N. ; LIU, J. ; LUSTOSA, H. ; MASSEGLIA, F. ; SILVA, F. N. ; SILVA, VÍTOR ; SOUZA, R. ; OCANA, KARY ; OGASAWARA, E. ; OLIVEIRA, D. ; PACITTI, ESTHER ; PORTO, F. ; SHASHA, D. . Scientific Data Analysis Using Data-Intensive Scalable Computing: the SciDISC Project. In: Latin America Workshop on Data Science, 2018, Rio de Janeiro. LADaS 2018 - VLDB Workshop, 2018.

12.
SALLES, REBECCA ; ASSIS, L. ; SILVA, G. P. G. E. ; BEZERRA, E. ; PORTO, FABIO ; OGASAWARA, E. . A Framework for Benchmarking Machine Learning Methods Using Linear Models for Univariate Time Series Prediction. In: IEEE International Joint Conference on Neural Networks, 2017, Anchorage, Alaska, EUA. 2017 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2017.

13.
PASCHOAL JR, F. ; EBECKEN, N. ; RIBEIRO, G. V. S. ; DE ARAGAO DAQUER, LEANDRO MONIZ ; MAURO, R. C. ; OGASAWARA, E. . FitRank - Social app to combat physical inactivity study of the use of fitness social apps on Facebook's users profiles. In: Iberian Conference on Information Systems and Technologies, 2017, Lisboa, Portugal. 2017 12th Iberian Conference on Information Systems and Technologies (CISTI), 2017.

14.
FERREIRA, J. ; GASPAR, D. ; MONTEIRO, B. ; SILVA, A. B. C. ; PORTO, F. ; OGASAWARA, E. . Uma Proposta de Implementação de Álgebra de Workflows em Apache Spark no Apoio a Processos de Análise de Dados. In: Brazilian e-Science Workshop, 2017, São Paulo, SP. 11º BreSci - Brazilian e-Science Workshop, 2017.

15.
SALLES, REBECCA ; MATTOS, PATRICIA ; BEZERRA, E. ; LIMA, LEONARDO ; OGASAWARA, E. . Avaliação de Agregação Temporal na Previsão da Temperatura de Superfície do Mar do Oceano Atlântico. In: Concurso de Trabalhos de Iniciação Científica, 2017, São Paulo, SP. 36º CTIC - Concurso de Trabalhos de Iniciação Científica (CSBC), 2017.

16.
KHATIBI, A. ; PORTO, F. ; RITTMEYER, J. G. ; OGASAWARA, E. ; VALDURIEZ, P. . Pre-processing and Indexing techniques in Constellation Queries. In: International Conference on Big Data Analytics and Knowledge Discovery, 2017, Lyon, France. 19th International Conference on Big Data Analytics and Knowledge Discovery - DaWaK, 2017.

17.
SILVA, A. B. C. ; FERREIRA, J. ; MONTEIRO, B. ; COUTINHO, R. ; PORTO, F. ; OGASAWARA, E. . Detecção de anomalias no transporte rodoviário urbano. In: Simpósio Brasileiro de Banco de Dados, 2017, Uberlândia, MG. XXXII SBBD - Simpósio Brasileiro de Banco de Dados, 2017.

18.
PASCHOAL JR, F. ; RIBEIRO, G. V. S. ; DE ARAGAO DAQUER, LEANDRO MONIZ ; MAURO, R. C. ; OGASAWARA, E. ; COUTINHO, R. ; FERREIRA, J. ; EBECKEN, N. . Framework de Classificação e de Análise do Padrão Comportamental de Usuários de Aplicativos Sociais no Facebook. In: Ibero-Latin American Congress on Computational Methods in Engineering, 2017, Florianópolis, SC. CILAMCE 2017 - Ibero-Latin American Congress on Computational Methods in Engineering, 2017.

19.
KHATIBI, A. ; OGASAWARA, E.S. ; PORTO, F. . Efficiently Computing Geometric Composition Patterns in Big Data. In: Concurso de Teses e Dissertações, 2017, Uberlândia, MG. XXXII Simpósio Brasileiro de Banco de Dados - CTD, 2017.

20.
SILVA, A. B. C. ; PORTO, FABIO ; OGASAWARA, E. . Usando Mineração de Dados para Identificação de Anomalias nos Sistemas de Transportes Rodoviários Urbanos. In: Encontro Nacional de Engenharia de Produção, 2017, Joinville, SC, Brasil. XXXVII Encontro Nacional de Engenharia de Produção, 2017.

21.
SILVA, A. B. C. ; PORTO, F. ; OGASAWARA, E. . Identificação de Motifs em Agregações de Séries Espaço-Temporais de Mobilidade Urbana. In: Workshop de Dissertações de Teses, 2016, Salvador, BA. XXXI Simpósio Brasileiro de Banco de Dados - WTDBD, 2016.

22.
CAMPISANO, R. ; PORTO, F. ; PACITTI, ESTHER ; MASSEGLIA, F. ; OGASAWARA, E. . Spatial Sequential Pattern Mining for Seismic Data. In: Simpósio Brasileiro de Banco de Dados, 2016, Salvador, BA. XXXI SBBD - Simpósio Brasileiro de Banco de Dados, 2016.

23.
PASCHOAL JR, F. ; RIBEIRO, G. V. S. ; DE ARAGAO DAQUER, LEANDRO MONIZ ; MAURO, R. C. ; OGASAWARA, E. ; EBECKEN, N. . Identificação de Padrões Comportamentais de Usuários de Aplicativos Sociais para a Predição do Comportamento Saudável do Usuário. In: Ibero-Latin American Congress on Computational Methods in Engineering, 2016, Brasilia, DF. CILAMCE 2016 - Ibero-Latin American Congress on Computational Methods in Engineering, 2016.

24.
RODRIGUES, RAFAEL G. ; SILVA, G. P. G. E. ; OGASAWARA, E. . Towards a Model for Personality-Based Agents for Emotional Responses. In: Brazilian Symposium on Multimedia and the Web, 2016, Teresina, Brazil. Proceedings of the 22nd Brazilian Symposium on Multimedia and the Web - Webmedia '16, 2016. p. 359.

25.
MACHADO, EDUARDO ; SERQUEIRA, MARCELLO ; OGASAWARA, E. ; OGANDO, RICARDO ; MAIA, M. ; COSTA, L. ; CAMPISANO, R. ; SILVA, G. P. G. E. ; BEZERRA, E. . Exploring machine learning methods for the Star/Galaxy Separation Problem. In: IEEE International Joint Conference on Neural Networks, 2016, Vancouver, CA. IEEE WCCI 2016, 2016.

26.
PASCHOAL JR, F. ; EBECKEN, N. ; RIBEIRO, G. V. S. ; DE ARAGAO DAQUER, LEANDRO MONIZ ; MAURO, R. C. ; Ogasawara, Eduardo . Healthy behavior with social apps: Proposal for evolution study of the use of fitness social apps on Facebook. In: Iberian Conference on Information Systems and Technologies, 2016, Gran Canaria, Canary Islands,. 2016 11th Iberian Conference on Information Systems and Technologies (CISTI), 2016.

27.
MACHADO, E. A. N. ; OGANDO, RICARDO ; BEZERRA, E. ; COSTA, L. ; MAIA, M. ; FAUSTI NETO, A. ; OGASAWARA, E. . Um Processo Exploratório para Classificação de Estrelas e Galáxias. In: Brazilian e-Science Workshop, 2015, Recife, PE. IX BRESCI - Brazilian e-Science Workshop, 2015.

28.
MATTOS, PATRICIA ; IORGULESCU, ANA-MARIA DUBOIS ; SALLES, REBECCA ; BEZERRA, E. ; OGASAWARA, E. ; LIMA, LEONARDO . Uso de Redes Neurais para Previsão da Temperatura da Superfície do Mar do Oceano Atlântico Tropical. In: Brazilian e-Science Workshop, 2015, Recife, PE. IX BRESCI - Brazilian e-Science Workshop, 2015.

29.
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Resumos expandidos publicados em anais de congressos
1.
HORTA, FELIPE ; SOUSA, V. ; COSTA, FLAVIO ; OLIVEIRA, D. ; OCANA, K. ; OGASAWARA, E. ; DIAS, J. ; MATTOSO, M. L. Q. . Provenance Traces from Chiron Parallel Workflow Engine. In: International Workshop on Managing and Querying Provenance Data at Scale, 2013, Genova, Italy. BIGProv 2013 - Proceedings of EDBT/ICDT 2013, 2013.

2.
HORTA, FELIPE ; DIAS, JONAS ; OCANA, KARY A.C.S. ; DE OLIVEIRA, DANIEL ; Ogasawara, Eduardo ; MATTOSO, MARTA . Abstract: Using Provenance to Visualize Data from Large-Scale Experiments. In: 2012 SC Companion: High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis (SCC), 2012, Salt Lake City. 2012 SC Companion: High Performance Computing, Networking Storage and Analysis, 2012. p. 1418.

3.
OLIVEIRA, D. ; OGASAWARA, E. ; LIMA, A. A. ; MATTOSO, M. L. Q. . Modeling Parallel Bioinformatics Workflows Using MapReduce. In: International Workshop on Challenges in e-Science - CIS 2010, 2010, Petrópolis, RJ - Brazil. 22nd International Symposium on High Performance Computing 2010, 2010.

4.
MARTINHO, W. ; OGASAWARA, E. ; OLIVEIRA, D. ; CHIRIGATI, F. ; CORREA, F. ; SANTOS, I. ; TRAVASSOS, G. H. ; MATTOSO, M. L. Q. . A Conception Process for Abstract Workflows: An Example on Deep Water Oil Exploitation Domain. In: 5th IEEE International Conference on e-Science, 2009, Oxford. 5th IEEE International Conference on e-Science, 2009.

5.
OLIVEIRA, D. ; OGASAWARA, E. ; BAIÃO, FERNANDA ; MATTOSO, M. L. Q. . Using Ontologies to Provide Different Levels of Abstraction in Scientific Workflows. In: E-Science 2009, 2009, Oxford. 5th IEEE International Conference on e-Science, 2009.

Apresentações de Trabalho
1.
OGASAWARA, E.. Evaluating the Complementarity of Communication Tools for Learning Platforms. 2018. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

2.
OGASAWARA, E.. Orthographic Educational Game for Portuguese Language Countries. 2018. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

3.
MENASCHE, D. S. ; OGASAWARA, E. ; CASTRO, R. . Painel: Experiências, Desafios e Perspectivas de Inteligência Artificial. 2018. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

4.
Ogasawara, Eduardo. Detecção de Anomalias Frequentes no Transporte Rodoviário Urbano. 2018. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

5.
Ogasawara, Eduardo. Rumo à Integração da Álgebra de Workflows com o Processamento de Consulta Relacional. 2018. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

6.
Ogasawara, Eduardo. Evaluating Data Preprocessing Methods for Machine Learning Models for Flight Delays. 2018. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

7.
OGASAWARA, E.. Comparing Motif Discovery Techniques with Sequence Mining in the Context of Space-Time Series. 2018. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

8.
OGASAWARA, E.. Data Management and Analysis of Spatial-Time Series. 2017. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

9.
OGASAWARA, E.. Elaboração de Mini Surveys. 2017. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

10.
OGASAWARA, E.. Detecção de Anomalias no Transporte Rodoviário Urbano. 2017. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

11.
OGASAWARA, E.. Management and Analysis of Spatial-Time Series. 2017. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

12.
OGASAWARA, E.. Motifs identification in Spatial-Time Series. 2016. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

13.
OGASAWARA, E.. Abertura do Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação (PPCIC) do CEFET/RJ. 2016. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

14.
OGASAWARA, E.. Análise das disciplinas de Prática de Pesquisa e Metodologia de Pesquisa. 2016. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

15.
OGASAWARA, E.. PPCIC e suas conexões com os desafios de Ciência de Dados. 2016. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

16.
Ogasawara, Eduardo. Motifs Identification in Spatial-Time Series. 2016. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

17.
Ogasawara, Eduardo. Music Project - 2016 Report. 2016. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

18.
SILVA, A. B. C. ; SERIQUE, S. P. ; PREUSS, L. S. ; OGASAWARA, A. ; QUADROS, J. R. ; BEZERRA, E. ; SOUZA, U. ; Ogasawara, Eduardo . Amê: An Environment to Learn and Analyze Adversarial Search Algorithms Using Stochastic Card Games. 2015. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

19.
OGASAWARA, E.. Um Panorama da Pesquisa em Computação na Escola de Informática & Computação. 2015. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

20.
OGASAWARA, E.. Big Data & IoT. 2015. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

21.
OGASAWARA, E.. Exploring Multiple Clusterings in Attributed Graphs. 2015. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

22.
Ogasawara, Eduardo; DUTRA, M. . Identifying Motifs in Spatial-Time Series. 2015. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

23.
Ogasawara, Eduardo. Algebra de Workflows para Ciência de Dados. 2015. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

24.
OGASAWARA, E.. Projetos Inovadores - Ideias Revolucionarias. 2014. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

25.
SILVA, G. A. ; SILVA, P. W. T. ; QUADROS, J. R. ; LIGNANI, L. ; OGASAWARA, E. . ControlHarvest: Ensino de Ecologia por Meio de Gamificação do Controle Biológico. 2014. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

26.
Ogasawara, Eduardo. Pesquisa em Algoritmos e Aplicações em Mineração de Dados no contexto do CEFET/RJ. 2014. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

27.
Ogasawara, Eduardo. Data Mining Algorithms and Applications. 2014. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

28.
QUADROS, J. R. ; CASTANEDA, R. ; AMORIM, M. ; HERZOG, G. ; OGASAWARA, E. . Construção de Ambiente para Desenvolvimento de Jogos Educacionais Baseados em Interface de Gestos. 2013. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

29.
OGASAWARA, E.. Towards a Reference Model for ODL: a Case Study in the Tourism Undergraduate Course. 2013. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

30.
OGASAWARA, E.. Como elaborar projetos finais de qualidade. 2013. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

31.
GONÇALVES, J. ; OLIVEIRA, D. ; OCANA, K. ; OGASAWARA, E. ; MATTOSO, M. L. Q. . Using Domain-Specific Data to Enhance Scientific Workflow Steering Queries. 2012. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

32.
GONÇALVES, J. ; OLIVEIRA, D. ; OCANA, K. ; OGASAWARA, E. ; MATTOSO, M. L. Q. . Using Provenance Analyzers to Improve the Performance of Scientific Workflows in Cloud Environments. 2012. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

33.
SOUSA, V. ; CHIRIGATI, F. ; OGASAWARA, E. ; PORTO, F. ; VALDURIEZ, P. ; MATTOSO, M. L. Q. . Uma avaliação da Distribuição de Atividades Estática e Dinâmica em Ambientes Paralelos usando o Hydra. 2011. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

34.
OGASAWARA, E.; DIAS, J. ; OLIVEIRA, D. ; PORTO, F. ; VALDURIEZ, P. ; MATTOSO, M. L. Q. . An Algebraic Approach for Data-Centric Scientific Workflow. 2011. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

35.
OLIVEIRA, D. ; OGASAWARA, E. ; CHIRIGATI, F. ; SOUSA, V. ; MURTA, L. ; MATTOSO, M. L. Q. . GExpLine: A Tool for Supporting Experiment Composition. 2010. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

36.
SOUSA, V. ; CHIRIGATI, F. ; MAIA, K. ; OGASAWARA, E. ; OLIVEIRA, D. ; BRAGANHOLO, V. ; MURTA, L. ; MATTOSO, M. L. Q. . SimiFlow: Uma Arquitetura para Agrupamento de Workflows por Similaridade. 2010. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

37.
COUTINHO, F. ; OGASAWARA, E. ; OLIVEIRA, D. ; BRAGANHOLO, V. ; LIMA, A. A. ; DAVILLA, A. M. R. ; MATTOSO, M. L. Q. . Data Parallelism in Bioinformatics Workflows Using Hydra. 2010. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

38.
OGASAWARA, E.; RANGEL, P. ; MURTA, L. ; WERNER, C. ; MATTOSO, M. L. Q. . Comparison and Versioning of Scientific Workflows. In: Workshop on Comparison and Versioning of Software. 2009. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

39.
OGASAWARA, E.; MURTA, L. ; ZIMBRAO, G. ; MATTOSO, M. L. Q. . Neural Networks Cartridges for Data Mining on Time Series. 2009. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

40.
OGASAWARA, E.; PAULINO, C. ; MURTA, L. ; WERNER, C. ; MATTOSO, M. L. Q. . Experiment line: Software Reuse in Scientific Workflows. 2009. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

41.
BARBOSA, C. E. ; OGASAWARA, E. ; OLIVEIRA, D. ; MATTOSO, M. L. Q. . Paralelização de Tarefas de Mineração de Dados Utilizando Workflows Científicos. 2009. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

42.
OGASAWARA, E.; OLIVEIRA, D. ; CHIRIGATI, F. ; BARBOSA, C. E. ; ELIAS, RENATO ; BRAGANHOLO, V. ; COUTINHO, ALVARO L. G. A. ; MATTOSO, M. L. Q. . Exploring Many Task Computing in Scientific Workflows. 2009. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

43.
OGASAWARA, E.; MURTA, L. ; WERNER, C. ; MATTOSO, M. L. Q. . Linhas de Experimento: Reutilização e Gerência de Configuração em Workflows Científicos. 2008. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

44.
OGASAWARA, E.; MATTOSO, M. L. Q. . Uma Avaliação Experimental sobre Técnicas de Indexação em Bancos de Dados Orientados a Objetos. 1999. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).


Produção técnica
Programas de computador sem registro
1.
SALLES, REBECCA ; OGASAWARA, E. . TSPred 4.0. 2018.

2.
CAETANO, D. V. ; CARDOSO, J. D. ; FERREIRA, L. G. P. ; OGASAWARA, E. . Sim-Evolution. 2017.

3.
SALLES, REBECCA ; OGASAWARA, E. . TSPred 1.0. 2016.

4.
SILVA, A. B. C. ; SERIQUE, S. P. ; OGASAWARA, E. . Amê. 2015.

5.
PASCHOAL, LUAN ; VELASCO, T. ; SAMPAIO, T. B. ; OGASAWARA, E. ; OLIVEIRA, T. ; CASTANEDA, R. . JOE. 2014.

6.
SILVA, G. A. ; SILVA, P. W. T. ; LIGNANI, L. ; OGASAWARA, E. . ControlHarvest. 2013.

7.
OGASAWARA, E.; REIS, E. . Ipeadata .Net. 2010.

8.
OGASAWARA, E.; FERNANDES, F. . Banco de dados de recursos minerais e comunidade. 2010.

9.
OGASAWARA, E.; FERNANDES, F. . MineralData - CETEM. 2008.

10.
REIS, E. ; OGASAWARA, E. . Ipeadata 4.0. 2006.

11.
REIS, E. ; OGASAWARA, E. . Ipeadata 3.0. 2004.

12.
REIS, E. ; OGASAWARA, E. . Ipeadata 2.0. 2003.

13.
REIS, E. ; OGASAWARA, E. . Ipeadata 1.0. 1999.

Entrevistas, mesas redondas, programas e comentários na mídia
1.
OGASAWARA, E.; CAVALCANTI, M. . XXX Simpósio Brasileiro de Banco de Dados. 2015. (Programa de rádio ou TV/Entrevista).


Demais tipos de produção técnica
1.
OGASAWARA, E.. Minicurso no Programa de Verão do LNCC - Análise de Dados. 2018. (Curso de curta duração ministrado/Extensão).

2.
OGASAWARA, E.. Minicurso no Programa de Verão do LNCC - Análise de Dados. 2017. (Curso de curta duração ministrado/Extensão).

3.
OGASAWARA, E.. Minicurso no Programa de Verão do LNCC - Análise de Dados. 2016. (Curso de curta duração ministrado/Extensão).

4.
OGASAWARA, E.. Minicurso no Programa de Verão do LNCC - Análise de Dados. 2015. (Curso de curta duração ministrado/Extensão).

5.
OGASAWARA, E.. Minicurso no Programa de Verão do LNCC - Análise de Dados. 2014. (Curso de curta duração ministrado/Extensão).



Bancas



Participação em bancas de trabalhos de conclusão
Mestrado
1.
SILVA, G. P. G. E.; OGASAWARA, E.; BEZERRA, E.; FERRARI, L. V.. Participação em banca de Rafael Guimarães Rodrigues. Aspectos Semânticos em Traduções Automáticas de Textos. 2018. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca.

2.
ZIMBRAO, G.; ALVIM, L.; LIMA, A. A.; OGASAWARA, E.. Participação em banca de Raul Sena Ferreira. Amanda: Density-Based Adaptive Model for Non-Stationary Data under Extreme Verification Latency Scenarios. 2018. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

3.
ALVIM, M.; SOUZA, R. R.; EVSUKOFF, A. G.; Ogasawara, Eduardo. Participação em banca de Juliana Huther Albernaz Crespo. Utlização do método de decomposição empírico no processamento de dados de mobilidade urbana. 2018. Dissertação (Mestrado em Modelagem Matemática da Informação) - Fundação Getúlio Vargas.

4.
BARBASTEFANO, R.; CARVALHO, DIEGO; Ogasawara, Eduardo; D?AGOSTO, M. A.. Participação em banca de Patricia Aurelia de Sousa. Estudo do Impacto das Bicicletas Compartilhadas na Rede de Ônibus do Rio de Janeiro Utilizando Análise de Redes Sociais. 2018. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção e Sistemas) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca.

5.
ZIMBRAO, G.; OGASAWARA, E.; XEXEO, G. B.. Participação em banca de Eduardo Fernando Costa de Niemeyer. Duas Propostas para Solucionar o Problema Referente à Médias Móveis Nulas na Normalização Adaptativa. 2018. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

6.
XEXEO, G. B.; SOUZA, J. M.; OGASAWARA, E.. Participação em banca de Gabriel Garcia de Almeida. Problema da Incoerência e a Regularização Semântica para Inferência Textual. 2018. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

7.
CARVALHO, DIEGO; BARBASTEFANO, R.; OGASAWARA, E.; FRANCA, F. M. G.; RIBEIRO, P. C. M.. Participação em banca de Julia Hosken de Moura. Análise do Sistema de Bicicletas Compartilhadas do Rio de Janeiro e o Impacto Ocasionado pela Integração com a Rede Rodoviária. 2018. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção e Sistemas) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca.

8.
CARVALHO, DIEGO; BARBASTEFANO, R.; OGASAWARA, E.; FRANCA, F. M. G.; RIBEIRO, P. C. M.. Participação em banca de Julia Hosken de Moura. Análise do Sistema de Bicicletas Compartilhadas do Rio de Janeiro e o Impacto Ocasionado pela Integração com a Rede Rodoviária. 2018. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção e Sistemas) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca.

9.
ZIVIANI, A.; VIEIRA, A. B.; OGASAWARA, E.; PORTO, F.. Participação em banca de Daniel Nascimento Ramos da Silva. Um modelo multiperspectiva para avaliação de desempenho de plataformas de processamento de grafos. 2017. Dissertação (Mestrado em Modelagem Computacional) - Laboratório Nacional de Computação Científica.

10.
BARBASTEFANO, R.; CARVALHO, DIEGO; OGASAWARA, E.; D?AGOSTO, M. A.. Participação em banca de Louise Carrullo Pumar. Análise da Rede de Transporte de Ônibus do Rio De Janeiro com Base em Modelos Topológicos Utilizando Redes Sociais. 2017. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção e Sistemas) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca.

11.
OGASAWARA, E.; MASSEGLIA, F.; PACITTI, ESTHER; PORTO, F.; CARVALHO, DIEGO. Participação em banca de Riccardo Campisano. Sequence Mining In Spatial-Time Series. 2017. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção e Sistemas) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca.

12.
OGASAWARA, E.; COELHO, F. C.; MENDES, E. F.; SOUZA, R. R.. Participação em banca de Kizzy Fernanda Terra Ferreira dos Reis. Reconstrução de Curvas Isócronas e sua Aplicação na Identificação de Preferências de Usuários de Modais do Transporte Urbano. 2017. Dissertação (Mestrado em Modelagem Matemática da Informação) - Fundação Getúlio Vargas.

13.
DRUMMOND, L. M. A.; OLIVEIRA, D.; PAES, A. M.; OGASAWARA, E.. Participação em banca de Leonardo A. de Jesus. Tolerância a Falhas em Workflows Científicos Executados em Nuvens Computacionais. 2017. Dissertação (Mestrado em Computação) - Universidade Federal Fluminense.

14.
OGASAWARA, E.; PORTO, FABIO; SOUZA, R. R.; MENDES, E. F.; PACITTI, ESTHER; CARVALHO, DIEGO. Participação em banca de Ana Beatriz Cruz Silva. Identificação e Classificação de Anomalias Frequentes no Transporte Rodoviário Urbano. 2017. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção e Sistemas) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca.

15.
DUARTE, J. C.; CAVALCANTI, M. C. R.; GOLDSCHMIDT, R.; OGASAWARA, E.. Participação em banca de Igor de Souza Costas. Um serviço interoperável para proveniência de dados em experimentos de aprendizado de máquina. 2017. Dissertação (Mestrado em Sistemas e Computação) - Instituto Militar de Engenharia.

16.
OGASAWARA, E.; SOUZA, C. G.; SAMPAIO, J. O.; LIMA, LEONARDO. Participação em banca de Carla de Castro Palmieri. Análise de Padrões Frequentes em Documentos de Patentes: um estudo sobre Patentes Verdes. 2017. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção e Sistemas) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca.

17.
PORTO, F.; OGASAWARA, E.; LOPES, H. C. V.; ZIVIANI, A.. Participação em banca de Amir Khatibi. Desvendando objetos em grandes volumes de dados. 2016. Dissertação (Mestrado em Modelagem Computacional) - Laboratório Nacional de Computação Científica.

18.
CARVALHO, DIEGO; OGASAWARA, E.; FRANCA, F. M. G.; BARBASTEFANO, R.. Participação em banca de Rafael Carreiro da Silva. Identificação de Estrangulamentos na Mobilidade Urbana com o Uso do GPS no Ônibus. 2016. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção e Sistemas) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca.

19.
XEXEO, G. B.; SOUZA, J. M.; OGASAWARA, E.. Participação em banca de Pedro Henrique Conilh de Beyssac Ramos. Suporte ao Mapeamento Sistemático: Um Apoio à Pesquisa Bibliográfica. 2016. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

20.
OGASAWARA, E.; PORTO, F.; LIMA, LEONARDO; MASSEGLIA, F.. Participação em banca de Murillo Guignoni Dutra. Discovering Motifs in Spatial-Time Series Seismic Datasets. 2016. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção e Sistemas) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca.

21.
BRAGANHOLO, V.; Murta, Leonardo; FERREIRA, M. O. L.; OGASAWARA, E.. Participação em banca de Bruno de Pinho Schettino. An Infrastructure for Bus Data Analyses Applied to the Rio de Janeiro City. 2016. Dissertação (Mestrado em CIÊNCIAS DA COMPUTAÇÃO) - Universidade Federal Fluminense.

22.
OGASAWARA, E.; SOARES, J.; CARVALHO, DIEGO; MURTA, L.. Participação em banca de Alice Wagner Sternberg. Análise de Padrões Frequentes de Atrasos em Voos Nacionais. 2016. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção e Sistemas) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca.

23.
OGASAWARA, E.; Machado, R.C.S.; BEZERRA, E.; BOCCARDO, D. R.; SOUZA, C. G.. Participação em banca de Valeria Farias Alves. Uma Abordagem Baseada em Workflow para Produção de Datasets Sintéticos de Fluxos de Acessos com Marcações para Identificação de Ataques de Negação de Serviço. 2015. Dissertação (Mestrado em Tecnologia) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca.

24.
Machado, R.C.S.; BOCCARDO, D. R.; OGASAWARA, E.. Participação em banca de Victor Hugo de Fago Soares. Validação de Medidores Inteligentes de Energia Elétrica: Software Embarcado e Algoritmos de Medição. 2015. Dissertação (Mestrado em Metrologia e Qualidade) - Instituto Nacional de Metrologia, Qualidade e Tecnologia.

25.
BARBASTEFANO, R.; SOUZA, C. G.; CARVALHO, DIEGO; OGASAWARA, E.; BORSCHIVER, S.. Participação em banca de Marcela Augustinis Purificação. Uma Análise de Redes de Transbordamento em Fluidos de Perfuração. 2015. Dissertação (Mestrado em Tecnologia) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca.

26.
PEDREIRA, C. E.; XEXEO, G. B.; FRANCA, F. M. G.; OGASAWARA, E.. Participação em banca de Renan da Costa Garrot. Estimando Similaridades entre Observações Através de Jogos com Propósito. 2015. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

27.
OGASAWARA, E.; BARBASTEFANO, R.; LIMA, LEONARDO; BEZERRA, E.; SAMPAIO, J. O.. Participação em banca de Leonardo Mosqueira de Carvalho. Uma Abordagem para Avaliação da Adoção de Redes Sociais Corporativas. 2014. Dissertação (Mestrado em Tecnologia) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca.

28.
ZIMBRAO, G.; MONTEIRO, R. S.; XEXEO, G. B.; OGASAWARA, E.. Participação em banca de Katia Karinne de Oliveira Moraes. Um Método Baseado em Mineração de Dados para a Predição de Velocidades e Condições Extremas de Correntes Oceânicas. 2014. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

29.
COSTA, J. M. S.; LIMA, LEONARDO; BARBASTEFANO, R.; PECORA JUNIOR, J. E.; OGASAWARA, E.. Participação em banca de Juliana Maria de Sousa Costa. Algoritmos Espectrais de Agrupamento em Redes Sociais de Coautoria. 2014. Dissertação (Mestrado em Tecnologia) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca.

Teses de doutorado
1.
XEXEO, G. B.; SOUZA, J. M.; LIMA, A. A.; SIQUEIRA, S. W. M.; OGASAWARA, E.. Participação em banca de Fabrício Raphael Silva Pereira. Relationship Between Detected Events In Online Media. 2018. Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

2.
EBECKEN, N.; GUIMARÃ BEZERRA, E.; OLIVEIRA, D.; OGASAWARA, E.. Participação em banca de Fábio Paschoal Júnior. Uma Abordagem para Identificação de Padrões Comportamentais a Partir de Aplicativos para Redes Sociais. 2017. Tese (Doutorado em Engenharia Civil) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

3.
DUTRA, M. S.; PINTO, F. A. N. C.; RAPTOPOULOS, L. C.; PACHECO, P. M. C. L.; OGASAWARA, E.. Participação em banca de Constantino Gonçalves Ribeiro. Enxame de Dirigíveis não Tripulados: Uma Proposta de Controle Autônomo. 2017. Tese (Doutorado em Engenharia Mecânica) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

4.
XEXEO, G. B.; MILIDIU, R. L.; OGASAWARA, E.; LIMA, A. A.; SOUZA, J. M.. Participação em banca de Fellipe Ribeiro Duarte. Identificando Plágio Externo com Locality-Sensitive Hashing. 2017. Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

5.
ARAUJO, R. M.; OGASAWARA, E.; MONTENEGRO, A. A.; VITERBO FILHO, J.; MURTA, L.; CARVALHO, A. P.. Participação em banca de Manoel Limeira de Lima Júnior. Previsão de Integradores e Tempo de Vida d Pull Requests. 2017. Tese (Doutorado em Pós-Graduação em Computação da UFF) - Universidade Federal Fluminense.

6.
CARVALHO, A. P.; MARTINS, S. L.; VITERBO FILHO, J.; ZADROZNY, B.; OGASAWARA, E.. Participação em banca de Eduardo Corrêa Gonçalves. Novel Classifier Chain Methods for Multi-label Classification Based On Genetic Algorithms. 2015. Tese (Doutorado em Computação) - Universidade Federal Fluminense.

7.
XEXEO, G. B.; SOUZA, J. M.; LUCENA FILHO, A. P.; OGASAWARA, E.; MELLO, C. E. R.. Participação em banca de Gustavo Paiva Guedes e Silva. Agrupamento Múltiplos Não-Redundantes em Grafos com Atributos. 2015. Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

Qualificações de Doutorado
1.
PORTO, F.; ZIVIANI, A.; OGASAWARA, E.; TODOROV, M.. Participação em banca de Rocío Zorrilla. Causal Analysis for Athlete?s Performance Prediction. 2016. Exame de qualificação (Doutorando em Modelagem Computacional) - Laboratório Nacional de Computação Científica.

2.
OLIVEIRA, E. S. G.; NUNES, J. M. G.; OGASAWARA, E.. Participação em banca de Myrna Cecilia Martins dos Santos Amorim. Apoio à formação humana no desenvolvimento cognitivo mediado por tecnologia através de jogos computacionais. 2016. Exame de qualificação (Doutorando em Políticas Públicas e Formação Humana) - Universidade do Estado do Rio de Janeiro.

3.
CARVALHO, A. P.; MURTA, L.; MONTENEGRO, A. A.; OGASAWARA, E.. Participação em banca de Manoel Limeira de Lima Júnior. Previsão no Processo de Triagem de Pull Request. 2015. Exame de qualificação (Doutorando em Computação) - Universidade Federal Fluminense.

4.
CLUA, E. G. W.; MURTA, L.; FERNANDES, L. A. F.; OGASAWARA, E.. Participação em banca de Troy Costa Kohwalter. Gameplay Analysis with Provenance. 2015. Exame de qualificação (Doutorando em Computação) - Universidade Federal Fluminense.

5.
SOUZA, J. M.; XEXEO, G. B.; OGASAWARA, E.; CARVALHO, A. P.. Participação em banca de Tiago Santos da Silva. Predição em Cadeias de Eventos Utilizando Raciocínio Baseado em Casos. 2015. Exame de qualificação (Doutorando em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

6.
MATTOSO, MARTA; BRAGANHOLO, V.; OGASAWARA, E.; MURTA, L.; BENEVIDES, M.. Participação em banca de Anderson Souza Marinho. Enhanced Experiment Line: An Approach to Represent Scientific Experiments Based in Scientific Workflows. 2013.

Qualificações de Mestrado
1.
OGASAWARA, E.; COUTINHO, R.; SOARES, J.; PORTO, F.. Participação em banca de João Antonio Ferreira. Um Framework Algébrico para Workflows de Análise de Dados em Apache Spark. 2018. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca.

2.
SOARES, J.; OGASAWARA, E.; BEZERRA, E.; MURTA, L.. Participação em banca de Leonardo da Silva Moreira. On Evaluating Data Preprocessing Methods for Predicting Brazilian Flight Delays. 2018. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca.

3.
QUADROS, J. R.; MANHAES, A. G.; SANTOS, J.; OGASAWARA, E.. Participação em banca de Roberto de Castro Souza Pinto. Ferramenta Robótica para Trabalho com Fotografia Avançada - TilBOT. 2018. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca.

4.
OGASAWARA, E.; CHRISPINO, A.; SILVA, G. P. G. E.; PEDROSO, M. M.; BARCELLOS, C.. Participação em banca de Lais Ribeiro Baroni. Estudo Da Malaria Na Amazônia Legal Sob A Perspectiva Das Regiões De Saúde. 2018. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia de Produção e Sistemas) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca.

5.
LIMA, LEONARDO; BEZERRA, E.; OGASAWARA, E.. Participação em banca de Wellington Souza Amaral. Análise de grafos para identificação de irregularidades em licitações públicas. 2018. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca.

6.
SILVA, G. P. G. E.; BELLOZE, K.; OGASAWARA, E.. Participação em banca de Alexandre Martins da Cunha. Detecção de Sinais de Eventos Adversos de Medicamentos em Textos. 2018. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca.

7.
CARVALHO, DIEGO; BARBASTEFANO, R.; OGASAWARA, E.. Participação em banca de Breno dos Santos de Assis. A General Framework Combining Data Mining and Social Network Analysis to Analyze Students Performance. 2018. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia de Produção e Sistemas) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca.

8.
BELLOZE, K.; Machado, R.C.S.; OGASAWARA, E.. Participação em banca de Francimary Procopio Garcia De Oliveira. Integração de Dados na Detecção de Alvos para Fármacos de Schistosoma mansoni. 2018. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca.

9.
OGASAWARA, E.; PORTO, FABIO; CARVALHO, DIEGO. Participação em banca de Ana Beatriz Cruz Silva. Identificação de Motifs em Séries Espaço-Temporais de Mobilidade Urbana. 2017. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia de Produção e Sistemas) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca.

10.
SOUZA, C. G.; OGASAWARA, E.; BARBASTEFANO, R.. Participação em banca de Carla de Castro Palmieri. Mineração de dados aplicada a documentos de patentes. 2017. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia de Produção e Sistemas) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca.

11.
CARVALHO, DIEGO; BARBASTEFANO, R.; OGASAWARA, E.. Participação em banca de Julia Hosken de Moura. Análise da extensão da rede rodoviária do Rio de Janeiro ao associar o uso e disponibilidade de bicicletas compartilhadas. 2017. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia de Produção e Sistemas) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca.

12.
BARBASTEFANO, R.; CARVALHO, DIEGO; OGASAWARA, E.. Participação em banca de Patrícia Aurelia de Sousa. Aplicação da Análise de Redes Sociais para Estudo do Impacto do Sistema de Bikeshare na Rede de Transporte Público Rodoviário da Cidade do Rio De Janeiro. 2017. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia de Produção e Sistemas) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca.

13.
SANTOS, J.; OGASAWARA, E.; SILVA, G. P. G. E.. Participação em banca de Leonardo de Souza Preuss. VITA - Uma ferramenta pedagógica para acompanhamento e auxílio na relação aluno-professor. 2017. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca.

14.
SOARES, JORGE; GOLDSCHMIDT, R.; OGASAWARA, E.. Participação em banca de Rodrigo Tavares de Souza. Aplicação de Workflows Científicos para Imputação de Dados Ausentes em Big Data. 2017. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca.

15.
SILVA, G. P. G. E.; OGASAWARA, E.; BEZERRA, E.; FERRARI, L. V.. Participação em banca de Rafael Guimarães Rodrigues. Análise de Divergências Psicolinguísticas em Traduções Automáticas de Textos. 2017. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca.

16.
BEZERRA, E.; OGASAWARA, E.; GOLDSCHMIDT, R.. Participação em banca de Angellica Cardozo de Araujo. Aplicação de Redes Neurais para Recomendação em um Contexto Espaço-Temporal. 2017. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca.

17.
BELLOZE, K.; PORTO, FABIO; SILVA, P. H. G.; OGASAWARA, E.. Participação em banca de Rebecca Pontes Salles. Nonstationarity in Univariate Time Series Prediction. 2017. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca.

18.
BARBASTEFANO, R.; CARVALHO, DIEGO; BRAGA, M.; OGASAWARA, E.. Participação em banca de Louise Carrullo Pumar. Análise da Rede de Transporte De Ônibus do Rio de Janeiro com Base em Modelos Topológicos Utilizando Redes Sociais. 2016. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia de Produção e Sistemas) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca.

19.
OGASAWARA, E.; PORTO, F.; LIMA, LEONARDO. Participação em banca de Riccardo Campisano. Sequence Mining in Spatial-time series. 2016. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia de Produção e Sistemas) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca.

20.
LIMA, LEONARDO; BRITO, J. A. M.; OGASAWARA, E.; SILVA, P. L. N.. Participação em banca de Breno Tiago Novello Trotta de Oliveira. Um Algoritmo de Otimização para o Problema de Estratificação de Populações Assimétricas: Estudo de Caso da Pesquisa Anual do Comércio. 2016. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia de Produção e Sistemas) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca.

21.
OGASAWARA, E.; LIMA, LEONARDO; PORTO, F.. Participação em banca de Murillo Guignoni Dutra. Identificação de Tight-Motifs em Séries Espaço-Temporais. 2015. Exame de qualificação (Mestrando em Tecnologia) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca.

22.
CARVALHO, DIEGO; REIS, A.; OGASAWARA, E.. Participação em banca de Rafael Carreiro da Silva. Identificação de Estrangulamentos na Mobilidade Urbana com o Uso de Tecnologias de Geoposicionamento. 2015.

23.
OGASAWARA, E.; SOARES, J.; MURTA, L.; CARVALHO, DIEGO. Participação em banca de Alice Sternberg. Análise de Padrões Frequentes para Identificação de Atrasos e Cancelamentos em Voos Nacionais. 2015. Exame de qualificação (Mestrando em Tecnologia) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca.

24.
BARBASTEFANO, R.; LIMA, LEONARDO; OGASAWARA, E.. Participação em banca de Marcela Augustinis Purificação. Uma análise de redes spillover em fluidos de perfuração. 2014. Exame de qualificação (Mestrando em Tecnologia) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca.

25.
OGASAWARA, E.; BEZERRA, E.; SOUZA, C. G.. Participação em banca de Valeria Farias Alves. Smart Check: Uma Abordagem Baseada em Workflows para Produção de Datasets Baseados em Fluxos com Marcação para Identificação de Ataques de Negação de Serviço. 2014.

26.
LIMA, LEONARDO; OGASAWARA, E.; OLIVEIRA, C. S.. Participação em banca de Patrícia Mattos Teixeira. Previsão de Temperatura de Superfície do Mar do Oceano Atlântico Tropical Utilizando Redes Neurais Artificiais. 2013. Exame de qualificação (Mestrando em Tecnologia) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca.

27.
OGASAWARA, E.; BARBASTEFANO, R.; BEZERRA, E.. Participação em banca de Leonardo Mosqueira de Carvalho. Um modelo de avaliação de formas de adoção e acompanhamento de ferramentas de redes sociais corporativas. 2013. Exame de qualificação (Mestrando em Tecnologia) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca.

28.
SPRITZER, I. M. P. A.; LIMA, LEONARDO; OGASAWARA, E.. Participação em banca de Luciano Coutinho Martins. Perspectivas de viabilidade econômica da tecnologia BTL (biomass to liquids) no Brasil, visando a produção de petróleo sintético renovável. 2012. Exame de qualificação (Mestrando em Tecnologia) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca.

29.
SPRITZER, I. M. P. A.; LIMA, LEONARDO; OGASAWARA, E.. Participação em banca de Bruno Roberto Barbosa Pinho. Técnicas de Análise de Investimentos como Apoio a Tomada de Decisão em Projetos do Setor de Óleo e Gás. 2012. Exame de qualificação (Mestrando em Tecnologia) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca.




Eventos



Participação em eventos, congressos, exposições e feiras
1.
BIDU@VLDB. Membro de Comitê de Programa. 2018. (Congresso).

2.
Brazilian e-Science Workshop. Brazilian e-Science Workshop. 2018. (Congresso).

3.
demos@VLDB. Membro do Comitê de Programa. 2018. (Congresso).

4.
Simpósio Brasileiro de Banco de Dados. Membro de Comitê de Programa. 2018. (Congresso).

5.
Brazilian e-Science Workshop. Membro do Comitê de Programa. 2017. (Congresso).

6.
ERAD-RJ. Membro do Comitê de Programa. 2017. (Congresso).

7.
SIAM International Conference on Data Mining. Membro do Comitê de Programa. 2017. (Congresso).

8.
Simpósio Brasileiro de Banco de Dados. Membro do Comitê de Programa. 2017. (Congresso).

9.
Brazilian e-Science Workshop. Membro do Comitê de Programa. 2016. (Congresso).

10.
ERAD-RJ. Membro do Comitê de Programa. 2016. (Congresso).

11.
Simpósio Brasileiro de Banco de Dados. Membro do Comitê de Programa. 2016. (Congresso).

12.
WPerformance. Membro do Comitê de Programa. 2016. (Congresso).

13.
Brazilian e-Science Workshop. Membro do Comitê de Programa. 2015. (Congresso).

14.
demos@SIGMOD. Membro do Comitê de Programa. 2015. (Congresso).

15.
ERAD-RJ. Membro do Comitê de Programa. 2015. (Congresso).

16.
SIAM International Conference on Data Mining. Membro do Comitê de Programa. 2015. (Congresso).

17.
Simpósio Brasileiro de Banco de Dados. Membro do Comitê de Programa. 2015. (Congresso).

18.
Brazilian e-Science Workshop. Membro do Comitê de Programa. 2014. (Congresso).

19.
Simpósio Brasileiro de Banco de Dados. Membro do Comitê de Programa. 2014. (Congresso).

20.
Simpósio Brasileiro de Banco de Dados. Workshop de Dissertações e Teses. 2014. (Congresso).

21.
WWP@IEEE-e-Science. Membro do Comitê de Programa. 2014. (Congresso).

22.
Brazilian e-Science Workshop. Membro do Comitê de Programa. 2013. (Congresso).

23.
SEMISH. Membro do Comitê de Programa. 2013. (Congresso).

24.
Simpósio Brasileiro de Banco de Dados. Membro do Comitê de Programa. 2013. (Congresso).

25.
Brazilian e-Science Workshop. Membro do Comitê de Programa. 2012. (Congresso).

26.
Congresso Brasileiro de Informática na Educação. 2012. (Congresso).

27.
Brazilian e-Science Workshop. Avaliador Externo. 2011. (Congresso).

28.
SEMISH. Avaliador Externo. 2011. (Congresso).

29.
Simpósio Brasileiro de Banco de Dados. 1998. (Simpósio).

30.
Simpósio Brasileiro de Banco de Dados. 1997. (Simpósio).


Organização de eventos, congressos, exposições e feiras
1.
OGASAWARA, E.; ZIVIANI, A. ; HARA, C. ; MACEDO, J. A. ; VALDURIEZ, PATRICK . Latin America Data Science Workshop. 2018. (Congresso).

2.
ZIVIANI, A. ; PORTO, F. ; OGASAWARA, E. . Coordenador da Jornada de Ciência de Dados. 2018. (Outro).

3.
ZIVIANI, A. ; PORTO, F. ; OGASAWARA, E. . Coordenador da Jornada de Ciência de Dados. 2017. (Outro).

4.
BELLOZE, K. ; SANTOS, J. ; OGASAWARA, E. . V Workshop da Escola de Informática & Computação. 2017. (Outro).

5.
OGASAWARA, E.. IV Workshop da Escola de Informática & Computação. 2016. (Outro).

6.
ZIVIANI, A. ; PORTO, F. ; OGASAWARA, E. . Coordenação da Jornada de Ciência de Dados. 2016. (Outro).

7.
ZIVIANI, A. ; PORTO, F. ; OGASAWARA, E. . Coordenação da Jornada de Ciência de Dados. 2016. (Outro).

8.
PORTO, FABIO ; OGASAWARA, E. . XXX Simpósio Brasileiro de Banco de Dados. 2015. (Congresso).

9.
OGASAWARA, E.. III Workshop da Escola de Informática e Computação. 2015. (Outro).

10.
OGASAWARA, E.; BEZERRA, E. ; MAURO, R. C. ; QUADROS, J. R. ; SOUZA, U. . II Workshop da Escola de Informática e Computação. 2014. (Outro).

11.
OGASAWARA, E.; QUADROS, J. R. ; BEZERRA, E. . I Workshop da Escola de Informática & Computação. 2013. (Outro).

12.
OGASAWARA, E.; BEZERRA, E. . CSBC - VI e-Science Workshop. 2012. (Congresso).



Orientações



Orientações e supervisões em andamento
Dissertação de mestrado
1.
Claudio Marcio da Silva Teixeira. An Analysis of Flight Delay Propagation Through Sequence Mining. Início: 2018. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção e Sistemas) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca. (Orientador).

2.
Adalberto Mineiro de Andrade. Using Data Science for Tuberculosis Prediction in Brazil. Início: 2018. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca. (Orientador).

3.
Arthur Ronald Ferreira Diogenes Garcia. On Optimizing Prediction Models for Nonstationary Univariate Time Series. Início: 2018. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca. (Orientador).

4.
Renan Montez Camacho. Uso de aprendizagem profunda para previsão de séries temporais não-estacionárias. Início: 2018. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção e Sistemas) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca. (Orientador).

5.
Antonio Jose de Castro Filho. Sequence Mining In 3D Spatial-Time Series. Início: 2018. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca. (Orientador).

6.
Leonardo da Silva Moreira. On Evaluating Data Preprocessing Methods for Predicting Brazilian Flight Delays. Início: 2017. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca. (Coorientador).

7.
Fernanda Barcelos de Britto. Mixed Regressive and Simultaneous Autoregressive models for urban mobility. Início: 2017. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção e Sistemas) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca. (Orientador).

8.
Lais Ribeiro Baroni. An overview of Malaria in Brazil using Frequent Pattern Mining. Início: 2017. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção e Sistemas) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca. (Orientador).

9.
Rebecca Pontes Salles. Nonstationarity in univariate time series prediction: an experimental review. Início: 2016. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. (Orientador).

10.
João Antônio Ferreira. An algebraic framework for data analytics workflows in Spark. Início: 2016. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca. (Orientador).

Tese de doutorado
1.
Rocío Milagros Zorrilla Coz. Causal Analysis for Athlete's Performance Prediction. Início: 2017. Tese (Doutorado em Modelagem Computacional) - Laboratório Nacional de Computação Científica. (Coorientador).

2.
Heraldo Pimenta Borges Filho. Finding motifs in spatial-time series. Início: 2016. Tese (Doutorado em Engenharia de Produção e Sistemas) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca. (Orientador).

Trabalho de conclusão de curso de graduação
1.
Adilio dos Reis Rosa. Avaliação de Desempenho de Estratégias de Compra e Venda de Ativos Financeiros. Início: 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas Para Internet) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca. (Orientador).

2.
Diego Carlos Lima & Matheus Soutto. Análise de Padrões Frequentes em Patentes de Tecnologia Verde. Início: 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca. (Orientador).

Iniciação científica
1.
Lucas de Andrade Fernandes Leite. Uso do DeepDrive no contexto de farmacovigilância. Início: 2018. Iniciação científica (Graduando em Ciência da Computação) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. (Orientador).

2.
Vinicius D'Almeida Guimarães. Modelo para previsão de doenças e epidemias usando séries temporais. Início: 2018. Iniciação científica (Graduando em Ciência da Computação) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca. (Orientador).

3.
Balthazar da Silva Cunha Paixão. Predição de Dados Relacionado à Internações Utilizando o Sistema de Informações Hospitalares do Sistema Único de Saúde. Início: 2018. Iniciação científica (Graduando em Ciência da Computação) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. (Orientador).

Orientações de outra natureza
1.
Amin Bazaz. STMotif: An R Package for Spatial-Temporal Motif Identification. Início: 2018. Orientação de outra natureza. University of Montpellier. Erasmus. (Orientador).


Orientações e supervisões concluídas
Dissertação de mestrado
1.
Riccardo Campisano. Sequence Mining In Spatial-Time Series. 2017. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção e Sistemas) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca, . Orientador: Eduardo Soares Ogasawara.

2.
Ana Beatriz Cruz Silva. Identificação e Classificação de Anomalias Frequentes no Transporte Rodoviário Urbano. 2017. Dissertação (Mestrado em Tecnologia) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: Eduardo Soares Ogasawara.

3.
Carla de Castro Palmieri. Análise de Padrões Frequentes em Documentos de Patentes: um estudo sobre "Patentes Verdes". 2017. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção e Sistemas) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: Eduardo Soares Ogasawara.

4.
Alice Wagner Sternberg. Análise de Padrões Frequentes de Atrasos em Voos Nacionais. 2016. Dissertação (Mestrado em Tecnologia) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca, . Orientador: Eduardo Soares Ogasawara.

5.
Murillo Guignoni Dutra. Discovering Motifs in Spatial-Time Series Seismic Datasets. 2016. Dissertação (Mestrado em Tecnologia) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca, . Orientador: Eduardo Soares Ogasawara.

6.
Amir Khatibi. Desvendando Objetos em Grandes Volumes de Dados. 2016. Dissertação (Mestrado em Modelagem Computacional) - Laboratório Nacional de Computação Científica, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Coorientador: Eduardo Soares Ogasawara.

7.
Valeria Farias Alves. Uma Abordagem Baseada em Workflow para Produção de Datasets Sintéticos de Fluxos de Acessos com Marcações para Identificação de Ataques de Negação de Serviço. 2015. Dissertação (Mestrado em Tecnologia) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca, . Orientador: Eduardo Soares Ogasawara.

8.
Leonardo Mosqueira de Carvalho. Uma Abordagem para Avaliação da Adoção de Redes Sociais Corporativas. 2014. Dissertação (Mestrado em Tecnologia) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca, . Orientador: Eduardo Soares Ogasawara.

9.
Patrícia Mattos Teixeira. Uso de Técnicas de Mudança de Periodicidade de Séries Temporais para Previsão da Temperatura de Superfície do Mar do Oceano Atlântico. 2014. Dissertação (Mestrado em Tecnologia) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Coorientador: Eduardo Soares Ogasawara.

Trabalho de conclusão de curso de graduação
1.
Diego Vaz Caetano, Josué Dias Cardoso & Luana Piani Ferreira. Sim-Evolution: Uma Perspectiva de Apoio ao Aprendizado de Biologia no Ensino Médio Através de Simulador Educativo. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Sistemas Para Internet) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca. Orientador: Eduardo Soares Ogasawara.

2.
Arthur Vinicius Santa Rita e Iuri Bloch Valladares. Análise de desempenho de bancos de dados NoSQL em consultas de trajetória. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca. Orientador: Eduardo Soares Ogasawara.

3.
Christofer Marinho Dantas e Leonardo Castelo Branco Oliveira. Uma avaliação experimental de métodos de pré-processamento para identificação de atrasos aéreos. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca. Orientador: Eduardo Soares Ogasawara.

4.
Felipe Oliveira Feder e Philipp Matthews Mendonça. Sequential Pattern Mining on Brazilian Commercial Aviation. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca. Orientador: Eduardo Soares Ogasawara.

5.
Rebecca Pontes Salles. Avaliação de Agregação Temporal na Previsão da Temperatura de Superfície do Mar do Oceano. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca. Orientador: Eduardo Soares Ogasawara.

6.
Lara Almeida Mello & Luana da Silva Fragoso. Análise da Propagação de Atrasos na Malha Aérea Brasileira Usando Padrões Frequentes. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca. Orientador: Eduardo Soares Ogasawara.

7.
Rodrigo Cabral Marques. Banco de Dados Recursos Minerais e Comunidade: Impactos Humanos, Socioambientais e Econômicos. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Sistemas Para Internet) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca. Orientador: Eduardo Soares Ogasawara.

8.
Ana Beatriz Cruz & Sabrina Pontes Serique. Amê: Framework para Avaliação de Algoritmos para Jogos de Competição Baseados em Cartas. 2014. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Tecnologia em Sistemas para Internet) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca. Orientador: Eduardo Soares Ogasawara.

9.
Anderson Luiz M. dos S. Silva & Fábio da Mota Rosa. RFIDBook: Uma Abordagem para Programas de Bonificação Baseada em Redes Sociais. 2014. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Tecnologia em Sistemas para Internet) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca. Orientador: Eduardo Soares Ogasawara.

10.
Gabriel Alves da Silva & Patrick Warley Telles da Silva. ControlHarvest: Aprendizado de Controle Biológico por meio de Gameficação. 2014. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Tecnologia em Sistemas para Internet) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca. Orientador: Eduardo Soares Ogasawara.

11.
Leonardo de Souza Preuss. Cut-ExpectiMinimax(d): Análise e desenvolvimento de um jogador-máquina aprimorado para o jogo Hanafuda. 2014. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Tecnologia em Sistemas para Internet) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca. Orientador: Eduardo Soares Ogasawara.

12.
Riccardo Campisano. Métodos de Agrupamento de Acessos Baseados em Fluxos de Requisições de Servidores Web. 2014. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Sistemas Para Internet) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca. Orientador: Eduardo Soares Ogasawara.

13.
Vítor Silva Sousa. SimiFlow: Uma Arquitetura para Agrupamento de Workflows por Similaridade. 2011. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro. Orientador: Eduardo Soares Ogasawara.

14.
Fernando Seabra Chirigati. Avaliação de Desempenho de Experimentos Científicos em Ambientes de Processamento de Alto Desempenho. 2011. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro. Orientador: Eduardo Soares Ogasawara.

15.
Kely Mendes Maia. Construção de um repositório de workflows para elaboração de linhas de experimentos a partir de abordagem ascendente. 2009. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Bacharelado em Informática) - Universidade Federal do Rio de Janeiro. Orientador: Eduardo Soares Ogasawara.

Iniciação científica
1.
Gabriel Oliveira Silva Luz. Identificação de motifs em séries espaço-temporais agregadas a partir de dados de trajetória. 2016. Iniciação Científica. (Graduando em Engenharia Eletrônica) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Eduardo Soares Ogasawara.

2.
Jônatas Miranda Coelho. Aplicações de ETL em Séries Espaço-Temporais e de Trajetória. 2015. Iniciação Científica. (Graduando em Ciência da Computação) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Eduardo Soares Ogasawara.

3.
Eduardo Augusto Novo Machado. Explorando Métodos de Aprendizado de Máquina para o Problema da Separação Estrela/Galáxia. 2015. Iniciação Científica. (Graduando em Tecnologia em Sistemas para Internet) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Eduardo Soares Ogasawara.

4.
Rebecca Pontes Salles. Avaliação de Agregação Temporal na Previsão da Temperatura de Superfície do Mar do Oceano Atlântico. 2015. Iniciação Científica. (Graduando em Ciência da Computação) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Eduardo Soares Ogasawara.

5.
Lucas Nunes Dalbonio de Carvalho. Modelagem e implementação de aplicação mobile para simulação de teoria da evolução. 2015. Iniciação Científica. (Graduando em Técnico de Informática) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca. Orientador: Eduardo Soares Ogasawara.

6.
Rebecca Pontes Salles. Avaliação do ARIMA como baseline para predição e regressão de séries temporais. 2014. Iniciação Científica. (Graduando em Ciência da Computação) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Eduardo Soares Ogasawara.

7.
Lucas Nunes Dalbonio de Carvalho. Estudos de Teoria da Evolução em Dispositivos Móveis. 2014. Iniciação Científica. (Graduando em Técnico de Informática) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Eduardo Soares Ogasawara.

8.
Marcelo Ferreira Malheiro Filho. Webservice para coleta de dados em aplicativos para dispositivos móveis. 2014. Iniciação Científica. (Graduando em Técnico de Informática) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Eduardo Soares Ogasawara.

9.
Eduardo Sperle Honorato. Aplicação m-learning para Ensino de Vetores na Física do Ensino Médio. 2014. Iniciação Científica. (Graduando em Técnico de Informática) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Eduardo Soares Ogasawara.

10.
Eduardo Augusto Novo Machado. Avaliação dos métodos de classificação para identificação de estrelas e galáxias. 2014. Iniciação Científica. (Graduando em Tecnologia em Sistemas para Internet) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Eduardo Soares Ogasawara.

11.
Arthur Bastos Braga Coelho. Publicação de jogos educacionais na plataforma Android. 2013. Iniciação Científica. (Graduando em Técnico de Informática) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Eduardo Soares Ogasawara.

12.
Vítor Nascimento Lourenço. Utilização de Algoritmos Genéticos para a Elaboração do Quadro de Horários. 2013. Iniciação Científica. (Graduando em Técnico de Informática) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Eduardo Soares Ogasawara.

13.
Rebecca Pontes Salles. Técnicas de Transformação de Séries Temporais Não-Estacionárias em Estacionárias. 2013. Iniciação Científica. (Graduando em Tecnologia em Sistemas para Internet) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Eduardo Soares Ogasawara.

14.
Ramon Reis de Souza. Redes Neurais e Workflows Científicos aplicados em Séries Temporais. 2013. Iniciação Científica. (Graduando em Ciência da Computação) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca. Orientador: Eduardo Soares Ogasawara.

15.
Vitor de Paula Rocha. Encapsulamento do Weka como atividades de workflow. 2013. Iniciação Científica. (Graduando em Ciência da Computação) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca. Orientador: Eduardo Soares Ogasawara.

16.
Alessandra Gomes Ribeiro Bastos. Implementação e Desenvolvimento dos Algoritmos de Buscas em Grafos no Contexto de Jogos Educacionais. 2012. Iniciação Científica. (Graduando em Técnico de Informática) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Eduardo Soares Ogasawara.

17.
Gabriel Vianna Soldani. Implementação e Desenvolvimento dos Algoritmos de Hill-Climbing e SimulatedAnnealing no Contexto de Jogos Educacionais. 2012. Iniciação Científica. (Graduando em Técnico de Informática) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Eduardo Soares Ogasawara.

18.
Vítor Nascimento Lourenço. Implementação e Desenvolvimento dos Algoritmos de Hill-Climbing e Algoritmos Genéticos no Contexto de Jogos Educacionais. 2012. Iniciação Científica. (Graduando em Técnico de Informática) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Eduardo Soares Ogasawara.

19.
Ana Beatriz Cruz Silva. Ambiente de apoio a avaliação de algoritmo Min/Max para problemas relacionados a competição. 2012. Iniciação Científica. (Graduando em Tecnologia em Sistemas para Internet) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Eduardo Soares Ogasawara.

20.
Leonardo de Souza Preuss. Avaliação de Heurísticas Polimórficas em Algoritmo A* ParaProblemas Relacionados a Apoio à Decisão. 2012. Iniciação Científica. (Graduando em Tecnologia em Sistemas para Internet) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Eduardo Soares Ogasawara.

21.
Sabrina Pontes Serique. Estudos de sistemas de controle em ambientes estacionários usando Lego Mindstorms. 2012. Iniciação Científica. (Graduando em Tecnologia em Sistemas para Internet) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Eduardo Soares Ogasawara.

22.
Gabriel Alves da Silva. Visualização espacial do modelo presa predador usando Greenfoot. 2011. Iniciação Científica - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca. Orientador: Eduardo Soares Ogasawara.

23.
Iago Oliveira da Silva. Paralelização de Modelos Presa-Predador. 2011. Iniciação Científica. (Graduando em Técnico de Informática) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca. Orientador: Eduardo Soares Ogasawara.

24.
Lucas Rodrigues Carneiro. Elaboração de editor de workflow baseado em web. 2011. Iniciação Científica. (Graduando em Técnico de Informática) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca. Orientador: Eduardo Soares Ogasawara.

25.
Eduardo Augusto Novo Machado. Modelos preditivos para séries temporais usando redes neurais. 2011. Iniciação Científica. (Graduando em Tecnologia em Sistemas para Internet) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca. Orientador: Eduardo Soares Ogasawara.

26.
Vítor Silva Sousa. Uma Arquitetura para o Agrupamento de Workflows Científicos por Similaridade. 2010. Iniciação Científica. (Graduando em Engenharia de Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro. Orientador: Eduardo Soares Ogasawara.

27.
Vítor Silva Sousa. Apoio ao experimento científico com gerência de dados. 2009. Iniciação Científica. (Graduando em Engenharia de Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Eduardo Soares Ogasawara.



Inovação



Programa de computador sem registro
1.
SALLES, REBECCA ; OGASAWARA, E. . TSPred 1.0. 2016.

2.
SALLES, REBECCA ; OGASAWARA, E. . TSPred 4.0. 2018.



Educação e Popularização de C & T



Apresentações de Trabalho
1.
OGASAWARA, E.. Como elaborar projetos finais de qualidade. 2013. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

2.
OGASAWARA, E.. Projetos Inovadores - Ideias Revolucionarias. 2014. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

3.
OGASAWARA, E.. Big Data & IoT. 2015. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

4.
OGASAWARA, E.. PPCIC e suas conexões com os desafios de Ciência de Dados. 2016. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

5.
OGASAWARA, E.. Data Management and Analysis of Spatial-Time Series. 2017. (Apresentação de Trabalho/Seminário).


Programa de Computador sem registro de patente
1.
CAETANO, D. V. ; CARDOSO, J. D. ; FERREIRA, L. G. P. ; OGASAWARA, E. . Sim-Evolution. 2017.

2.
SILVA, A. B. C. ; SERIQUE, S. P. ; OGASAWARA, E. . Amê. 2015.

3.
PASCHOAL, LUAN ; VELASCO, T. ; SAMPAIO, T. B. ; OGASAWARA, E. ; OLIVEIRA, T. ; CASTANEDA, R. . JOE. 2014.

4.
SILVA, G. A. ; SILVA, P. W. T. ; LIGNANI, L. ; OGASAWARA, E. . ControlHarvest. 2013.


Cursos de curta duração ministrados
1.
OGASAWARA, E.. Minicurso no Programa de Verão do LNCC - Análise de Dados. 2015. (Curso de curta duração ministrado/Extensão).

2.
OGASAWARA, E.. Minicurso no Programa de Verão do LNCC - Análise de Dados. 2016. (Curso de curta duração ministrado/Extensão).

3.
OGASAWARA, E.. Minicurso no Programa de Verão do LNCC - Análise de Dados. 2018. (Curso de curta duração ministrado/Extensão).

4.
OGASAWARA, E.. Minicurso no Programa de Verão do LNCC - Análise de Dados. 2017. (Curso de curta duração ministrado/Extensão).

5.
OGASAWARA, E.. Minicurso no Programa de Verão do LNCC - Análise de Dados. 2014. (Curso de curta duração ministrado/Extensão).


Entrevistas, mesas redondas, programas e comentários na mídia
1.
OGASAWARA, E.; CAVALCANTI, M. . XXX Simpósio Brasileiro de Banco de Dados. 2015. (Programa de rádio ou TV/Entrevista).



Outras informações relevantes


Na seção de produção técnica, apenas os sistemas que constam em Diário Oficial da União estão sendo apresentados.

Na seção de projetos, focou-se na apresentação dos projetos coordenados pelo proponente que tiveram fonte de fomento. 

Na seção de participação de bancas, não foram listadas bancas de graduação. 

Aprovado no TOEFL em 01/08/2009.



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