Altamir Gomes Bispo Junior

Bolsista de Mestrado do CNPq

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  • Última atualização do currículo em 25/06/2018


Possui graduação em Sistemas de Informação pela Universidade Federal de São Carlos (2016). Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Banco de Dados. Durante a graduação, participou do grupo de estudos Maratona @ UFSCar. Grupo este, resultado do interesse de vários alunos de graduação em aprofundar seus conhecimentos na Computação. Atualmente é estudante em nível de mestrado pelo Programa de Pós-Graduação em Ciências de Computação e Matemática Computacional do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo. Pesquisa a detecção de anomalias em bases de dados de alta dimensionalidade, com interesse em métodos de avaliação e validação dos resultados obtidos em diversas aplicações do mundo real. (Texto informado pelo autor)


Identificação


Nome
Altamir Gomes Bispo Junior
Nome em citações bibliográficas
BISPO JUNIOR, A. G.;GOMES BISPO JUNIOR, ALTAMIR


Formação acadêmica/titulação


2017
Mestrado em andamento em Ciências da Computação e Matemática Computacional.
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
Título: Detecção de outliers em dados de alta dimensionalidade: uma proposta metodológica voltada a aplicações em grandes volumes de dados. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo, . Início: 2017.,Orientador: Robson Leonardo Ferreira Cordeiro.
Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil.
Palavras-chave: detecção de anomalias; grandes volumes de dados; dados de alta dimensionalidade.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
2011 - 2016
Graduação em Sistemas de Informação.
Universidade Federal de São Carlos, UFSCAR, Brasil.
Título: Visualização de séries temporais: uma implementação da técnica Continuous Triangular Model.
Orientador: Marcela Xavier Ribeiro.
1996 - 1998
Ensino Médio (2º grau).
Escola Estadual de Primeiro e Segundo Graus Alberto Schweitzer, E.E.P.S.G.A.S., Brasil.




Formação Complementar


2014 - 2014
Extensão universitária em Tópicos Especiais em Língua Portuguesa 2. (Carga horária: 30h).
Universidade Federal de São Carlos, UFSCAR, Brasil.
2013 - 2013
Extensão universitária em Tópicos Especiais em Matemática. (Carga horária: 30h).
Universidade Federal de São Carlos, UFSCAR, Brasil.
2013 - 2013
Extensão universitária em Tópicos Especiais em Língua Portuguesa. (Carga horária: 30h).
Universidade Federal de São Carlos, UFSCAR, Brasil.
2012 - 2012
Extensão universitária em Análise Combinatória, Probabilidades e Aplicações. (Carga horária: 60h).
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.



Projetos de pesquisa


2016 - 2016
Visualização de séries temporais: uma implementação da técnica Continuous Triangular Model
Descrição: Séries temporais são sequências de medidas de uma ou mais variáveis coletadas ao longo do tempo. Essas séries são utilizadas de forma pervasiva em todo ramo da atividade humana, incluindo-se aí a agrometeorologia, dada a necessidade de obtenção de previsões acuradas de eventos para os fins de planejamento e a tomada de decisão. Neste trabalho a técnica de Continuous Triangular Model (CTM) é explorada como alternativa viável para visualizações de séries temporais tendo em vista o objetivo de proporcionar uma qualidade de visualização superior e proporcionar novas descobertas de padrões através da Análise Exploratória de Dados. Os benefícios da técnica se estendem naturalmente à Mineração Visual de Dados. Entretanto, tais benefícios não serão realizados em sua plenitude em caso da implementação do CTM não apresentar um desempenho satisfatório sob as mais diversas situações restritivas no tocante à disponibilidade de recursos computacionais. Com este cenário em mente, uma implementação ingênua da técnica CTM e uma outra implementação otimizada são apresentadas. Testes mostraram que o desempenho da implementação otimizada nos termos de velocidade de processamento é ordens de magnitude superior à da implementação ingênua, mantendo-se a qualidade de visualização. A implementação otimizada da técnica CTM é capaz de visualizações interativas, em tempo real, mesmo sob recursos computacionais modestos. Ainda, tal implementação conduz naturalmente à paralelização de código, o que poderá ampliar ainda mais os ganhos de desempenho.
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (1) .
Integrantes: Altamir Gomes Bispo Junior - Integrante / Marcela Xavier Ribeiro - Coordenador.
2015 - 2016
Máquinas de Vetores Suporte aplicadas à técnica de visualização
Descrição: Este projeto aborda a visualização preditiva de dados de vegetação e embasada em regressão com máquinas de vetores suporte. Máquinas de Vetores Suporte (MVS) são classificadores binários que se destacam pela sua boa capacidade de generalização. A Regressão por Vetores Suporte (RVS) é uma adaptação da MVS capaz de lidar com tarefas relacionadas à análise de regressão em séries temporais. Na primeira fase deste projeto, a Teoria do Aprendizado Estatístico foi objeto de estudo, com o intuito de fornecer base teórica e conceitual relativa à operação da MVS/RVS. Na segunda fase, predições foram realizadas a partir de imagens de satélite, com o intuito de medir o impacto dos diversos ajustes de parâmetros sobre o desempenho da análise de regressão.
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (1) .
Integrantes: Altamir Gomes Bispo Junior - Integrante / Marcela Xavier Ribeiro - Coordenador.


Áreas de atuação


1.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação/Especialidade: Banco de Dados.


Idiomas


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


Prêmios e títulos


2014
3º lugar no Desafio de Programadores da V Semana de Computação, Universidade Federal de São Carlos.


Produções



Produção bibliográfica
Resumos publicados em anais de congressos
1.
MAURO PEREIRA MORAES, LEONARDO ; KUNZE, LUCAS FELIPE ; CORDEIRO, ROBSON LEONARDO FERREIRA ; GOMES BISPO JUNIOR, ALTAMIR ; PARROS MACHADO DE SOUSA, ELAINE ; AMARAL, THÁBATA ; JOSÉ MONTEIRO OLIVEIRA, JADSON . Classification Analysis of NDVI Time Series in Metric Spaces for Sugarcane Identification. In: 20th International Conference on Enterprise Information Systems, 2018, Funchal. Proceedings of the 20th International Conference on Enterprise Information Systems, 2018. p. 162.



Eventos



Participação em eventos, congressos, exposições e feiras
1.
Workshop MIVisBD. 2018. (Oficina).

2.
1º Encontro Paulista dos Pós-Graduandos em Computação. 2017. (Encontro).

3.
MaratonIME Winter School. 2017. (Oficina).

4.
Workshop em Embrapa Informática relacionado com o projeto AgroComputing.net. 2015. (Oficina).

5.
V Semana da Computação da Universidade Federal de São Carlos. 2014. (Oficina).

6.
4ª Semana de Sistemas de Informação da Escola de Artes, Ciências e Humanidades da Universidade de São Paulo. 2013. (Oficina).


Organização de eventos, congressos, exposições e feiras
1.
LIZIER, M. A. S. ; BEDER, D. M. ; REIS, T. B. S. ; CERIONI, P. R. ; HERRERA, C. G. ; BISPO JUNIOR, A. G. . Desafio de Programadores da VI Semana de Computação. 2015. .



Inovação



Projetos de pesquisa


Educação e Popularização de C & T



Organização de eventos, congressos, exposições e feiras
1.
LIZIER, M. A. S. ; BEDER, D. M. ; REIS, T. B. S. ; CERIONI, P. R. ; HERRERA, C. G. ; BISPO JUNIOR, A. G. . Desafio de Programadores da VI Semana de Computação. 2015. .




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