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Eduardo Soares Ogasawara
Eduardo Ogasawara é professor do Departamento de Ciência da Computação do Centro Federal de Educação Tecnológica do Rio de Janeiro (CEFET/RJ) desde 2010. Ele possui doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação pela COPPE/UFRJ. Entre 2000 e 2007, trabalhou no setor de Tecnologia da Informação (TI), adquirindo ampla experiência em workflows e gerenciamento de projetos. Com uma sólida formação em Ciência de Dados, atualmente está focado em Mineração de Dados e Análise de Séries Temporais. à autor do livro: Event Detection in Time Series. Ao longo de sua carreira, publicou diversos artigos e liderou projetos financiados por agências como CNPq e FAPERJ. à membro do Senior da IEEE, ACM e SBC. Atualmente, ele lidera o Laboratório de Análise de Dados (DAL) no CEFET/RJ, onde continua a avançar nas pesquisas em Ciência de Dados. (Texto informado pelo autor)
http://lattes.cnpq.br/0528303491410251
(28/12/2024)
Rótulo/Grupo:
Bolsa CNPq:
Nível 2
Período de análise:
Endereço:
Grande área:
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
Área:
Ciência da Computação
Citações:
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Produção bibliográfica
Artigos completos publicados em periódicos
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Projetos de pesquisa
Total de projetos de pesquisa
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Prêmios e títulos
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Colaborações endôgenas
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Projetos de pesquisa
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2018-2021
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GerAancia e AnAlise de SAries EspaAo-Temporais: MAtodos AplicaAAes
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 Ãs séries espaço-temporais. A partir dessa compreensão, será possÃvel investir com propriedade na resolução de problemas reais propostos para cenários de predição, classificação e padrões frequentes em séries espaço-temporais.. Situação: ConcluÃdo; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Eduardo Soares Ogasawara - Coordenador. Financiador(es): Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca - Bolsa.
Membro:
Eduardo Soares Ogasawara
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Prêmios e títulos
Total de prêmios e títulos
(1)
Jovem Cientista do Nosso Estado, FAPERJ.. 2018.
Membro:
Eduardo Soares Ogasawara
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Participação em eventos
Total de participação em eventos
(0)
Organização de eventos
Total de organização de eventos
(0)
Lista de colaborações
Colaborações endôgenas
(0)
(*) Relatório criado com produções desde 2018 até 2018
Data de processamento: 14/01/2025 14:25:12