Matheus Araujo Jorge

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  • Última atualização do currículo em 01/09/2018


Possui ensino-medio-segundo-graupela La Salle São Carlos(2014). Atualmente é Estudante de Engenharia de Computação da Universidade de São Paulo. (Texto gerado automaticamente pela aplicação CVLattes)


Identificação


Nome
Matheus Araujo Jorge
Nome em citações bibliográficas
JORGE, M. A.


Formação acadêmica/titulação


2015
Graduação em andamento em Engenharia de Computação.
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
2012 - 2014
Ensino Médio (2º grau).
La Salle São Carlos, DIOCESANO, Brasil.




Atuação Profissional



Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
Vínculo institucional

2015 - Atual
Vínculo: Estudante, Enquadramento Funcional: Estudante de Engenharia de Computação, Regime: Dedicação exclusiva.



Projetos de pesquisa


2017 - Atual
Avaliação de Técnicas de Junção por Similaridade em Fluxos de Dados: estudo de caso na análise financeira

Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Robson Leonardo Ferreira Cordeiro em 05/09/2018.
Descrição: Dados os preços de ações de diversas empresas em bolsas de valores ao longo do tempo, como identificar empresas emergentes (start-ups) com comportamento similar ao estágio inicial de desenvolvimento de empresas já consolidadas, com foco no auxílio à previsão de comportamento futuro? É possível usar junções por similaridade para ajudar a solucionar o problema? A junção por similaridade é uma das principais ferramentas de suporte à análise, compreensão e extração de conhecimento a partir dos grandes volumes de dados complexos gerados por diversas aplicações reais, como, por exemplo, coleções de imagens de exames na medicina ou de impressões digitais em sistemas de segurança, grafos em escala Web, entre muitos outros. Devido à sua importância, a literatura atual inclui inúmeros trabalhos sobre a junção por similaridade, entretanto, infelizmente, quase todos são voltados à análise de conjuntos de dados estáticos. Por outro lado, assim como no exemplo em bolsas de valores, muitas aplicações reais coletam/geram dados em um processo contínuo e potencialmente infinito, no qual são registrados repetitivamente valores de atributos de interesse seguindo intervalos de tempo determinados ou indeterminados por dependerem de atos de usuários. Os dados resultantes são conhecidos como fluxos de dados multidimensionais. A junção por similaridade em tais dados é hoje restrita se comparada ao estado-da-arte para dados estáticos, visto que são raras as soluções existentes, e diversos problemas ainda estão em aberto, por exemplo, limitações de eficiência e a inexistência de estudos comparativos de tipo survey entre os poucos algoritmos encontrados na literatura. O presente projeto de Iniciação Científica foca-se em diminuir este problema por meio do estudo e da comparação de algoritmos de junção por similaridade em fluxos de dados multidimensionais, com ênfase na análise de dados em finanças..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (1) .
Integrantes: Matheus Araujo Jorge - Integrante / Robson Leonardo Ferreira Cordeiro - Coordenador.Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa.
2016 - 2017
Agrupamento de dados em tempo real para data streams multidimensionais.
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (1) .
Integrantes: Matheus Araujo Jorge - Integrante / Robson Leonardo Ferreira Cordeiro - Coordenador.Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.


Idiomas


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


Produções



Produção bibliográfica


Eventos



Participação em eventos, congressos, exposições e feiras
1.
1ª Semana da Engenharia de Computação - ICMC/EESC. 2017. (Outra).

2.
25º SIICUSP.Agrupamento de dados em tempo real para data streams multidimensionais.. 2017. (Simpósio).

3.
19ª Semana da Computação - ICMC. 2016. (Outra).

4.
18ª Semana da Computação - ICMC. 2015. (Outra).




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