O Workshop on Data Science and Statistical Learning (WDSSL) tem como objetivo fomentar a discussão, apresentar o desenvolvimento e potencialidades e oxigenar a área de Ciência de Dados no Espírito Santo, enfatizando a multidisciplinaridade, elemento fundamental da pesquisa aplicada e teórica. O WDSSL trará muitas palestras plenárias e três cursos de curta duração sobre o assunto Ciência de Dados e Aprendizagem Estatística. Seguindo as orientações do Comitê Operativo Emergencial para o Coronavírus da Universidade Federal do Espírito Santo (COE-UFES), na edição de 2021, a transmissão do evento será realizada exclusivamente no formato online e contará com a participação de renomados pesquisadores das áreas de modelagem e aprendizado estatístico. As palestras serão distribuídas em três sessões temáticas e na apresentação dos trabalhos desenvolvidos pelos estudantes, muitos deles pertencentes ao curso de Bacharelado em Estatística da UFES, o qual obteve nota máxima na avaliação in loco feita pelo INEP/MEC em 2019. No Espírito Santo, a UFES é a única a oferecer formação nessa área. 

                                               

A primeira edição do WDSSL foi realizada em 2019, na Universidade Federal do Espírito Santo, campus Goiabeiras, e contou com a participação de um pouco mais de 250 pessoas, entre eles estudantes, pesquisadores, empresários e entusiastas da área. As memórias do evento encontram-se disponíveis no site do evento (WDSSL 2019). O Data Science Lab (DaSLab) e o Laboratório de Estatística e Computação Natural (LECON) são os responsáveis pela coordenação e organização do WDSSL. Ambos os laboratórios estão vinculados ao Departamento de Estatística da UFES e visam promover a discussão, apresentar o desenvolvimento e as potencialidades e oxigenar a área de Ciência de Dados, enfatizando o elemento multidisciplinar e fundamental da pesquisa aplicada e teórica. Os projetos desenvolvidos nos laboratórios visam trazer soluções práticas nas áreas diferentes áreas do conhecimento ao combinar metodologias estatı́sticas, big data e machine learning. Essa última surge como um campo multidisciplinar para apoiar as atividades orientadas a dados, integrando e desenvolvendo ideias, métodos e processos para obter informações a partir de dados. Estes são métodos que advém de diferentes áreas da Estatística, Matemática, Ciência da Computação e Engenharia e que unificados dão origem à Ciência de Dados. Técnicas de modelagem estatística, classificação, mineração de dados, aprendizado de máquina, inteligência artificial e métodos preditivos são essenciais para a análise intensiva de diferentes tipos de dados e geração de informações para a tomada de decisões. O aumento constante da capacidade de armazenamento e processamento de dados tornou disponível uma grande quantidade de informações. Dessa forma, a exploração e análise de dados exige não só métodos estatísticos, mas também técnicas computacionais. Portanto, a ciência de dados vincula naturalmente as referidas áreas de forma a fornecer soluções aos desafios enfrentados por outras áreas.              

Programação

Abertura - Astroestatística - Prof. Dr. Rafael Izbicki (DEs-UFSCar) 16/06/2021 a partir das 09:00h 

Sessão temática I: A ciência de dados a serviço da Saúde Pública - 16/06/2021 a partir das 14:00h

Sessão temática II: - A ciência de dados na pandemia - 17/06/2021 a partir das 09:00h

Sessão temática III: Ciência de dados e redes de computadores - 17/06/2021 a partir das 14:00 h

Minicurso I:  Feature Engineering na Prática: a arte de tornar os dados mais eloquentes para você e para os modelos  - Nathália Demetrio -16/06/2021 a partir das 10:20h

Minicurso II: Introdução à análise de dados com Julia - Matheus Lima Cornejo (University of Bologna) - 17/06/2021 a partir das 16:30h

Minicurso III: Ciência de dados em investimentos financeiros: Uma aplicação na otimização de portfólios utilizando R - Profa. Dra. Jacqueline Alves (CBEIH-BH) - 18/06/2021 a partir das 9:00

Encerramento Profa. Doris Fonte (CONRE-3) - 18/06/2021 a partir das 14:00h  

Submissão de trabalhos

Os autores poderão submeter os resumos estendidos dos seus trabalhos até 28 de maio de 2021 às 23:59h no email lecon@grupos.ufes.br. Recomenda-se seguir o formato LaTeX diponível Aqui. O documento deve conter um máximo de 5 páginas e as referências bibliográficas devem ser administradas usando o sistema BibTeX (ou BibLaTeX), mantendo o estilo Abbrv. Os autores devem encaminhar os resumos em formato PDF. A divulgação dos trabalhos aceitos será no dia 31 de maio de 2021. Os autores com trabalhos aceitos deverão preparar um vídeo apresentando os principais resultados do seu trabalho. No inicio do vídeo os autores deverão mostrar uma imagem com no mínimo o título do trabalho, nome dos autores, instituição, nome do evento e ano. A duração do vídeo deve ser no máximo de 5 minutos e os arquivos devem ser encaminhados em formato mp4 no email lecon@grupos.ufes.br até 9 de junho de 2021.

A transmissão será realizada no canal de Youtube.

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