Programação

Palestra:  Iniciação Científica e Congressos: Da Sala de Aula às Grandes Apresentações

Paulo Justiniano Ribeiro Neto – UFPR

Mostrará como é possível participar e apresentar trabalhos em congressos científicos desde cedo. Através do relato de projetos desenvolvidos ao longo da graduação, o palestrante abordará tanto a parte técnica (métodos estatísticos e resultados) quanto a trajetória prática (matérias cursadas, estágios e a dinâmica dos eventos).

Palestra:   Psicometria Aplicada à Avaliação Educacional: fundamentos e aplicações da Teoria da Resposta ao Item (TRI) 

André Felipe Zilio da Silva - Estatístico na Secretaria Municipal da Educação de Curitiba

A palestra apresentará os fundamentos da Psicometria e da Teoria da Resposta ao Item (TRI), destacando suas aplicações na avaliação educacional, na mensuração da aprendizagem e na construção de indicadores educacionais, como o Indicador Socioeconômico dos Estudantes.

Palestra: Poder do Teste e Amostragem em Estatística Experimental

Marcos André Braz Vaz - UFSC

Será abordado o poder do teste estatístico e sua relação com o tamanho amostral em experimentos científicos. A partir de exemplos práticos e situações reais, será discutido por que o erro tipo II merece tanta atenção quanto o erro tipo I, contrariando uma prática ainda comum na pesquisa. O objetivo é evidenciar como interpretações estatísticas equivocadas podem surgir quando a análise é conduzida sem um diálogo próximo com a área de aplicação do conhecimento.

Palestra: As aventuras de Alice no país das incertezas

Paulo Afonso Bracarense Costa -  Professor aposentado do departamento de estatística da UFPR

Apresentação do livro Alice no país das incertezas. Trata-se de um paralelo da obra original de Lewis Carroll ambientado em contexto de incertezas com situações vividas na estatística, teoria de probabilidades, lógicas fuzzy e paraconsistente e na física moderna.

Palestra: Além dos números: Estatística e comportamento de consumo

Hertz Wendell de Camargo - Programa de Extensão Sapiens

Os dados estão em toda parte, mas compreender o comportamento humano exige ir além das planilhas e dos gráficos. Nesta palestra, serão discutidas os espaços da Estatística na análise do comportamento de consumo, demonstrando como métodos quantitativos permitem identificar padrões, tendências, preferências e transformações nos mercados contemporâneos. E também vamos apresentar o programa de extensão Sapiens, do curso de Publicidade da UFPR, como espaço para alunos e professores de estatísticas atuarem.

CAEST

A assembleia estudantil do curso de Estatística e Ciência de Dados terá como pautas: Discutir sobre a questão dos pré requisitos e a situação do espaço de convivência do CAEST + alguns informes

Palestra: Métodos para identificação de tópicos em textos 

Daiane Aparecida Zuanetti - UFSCar

Um dos objetivos da análise de texto é a modelagem de tópicos, cujas metodologias visam compreender a estrutura de tópicos (assuntos) que compõem uma coleção de documentos e segmentá-los com base em seus tópicos dominantes. Um dos métodos pioneiros nesse contexto é o modelo de mistura (MM), que pressupõe que cada documento é composto por palavras provenientes de um único tópico. Diante dessa limitação, a metodologia de Alocação Latente de Dirichlet (LDA) ganhou considerável visibilidade devido à sua maior flexibilidade. Tanto para a estimação do MM quanto do LDA, o número de tópicos precisa ser predeterminado. Caso seja desconhecido, a quantidade ideal pode ser definida por meio de critérios de seleção. Uma alternativa para selecionar o número de tópicos e estimar o modelo simultaneamente é o uso de metodologias Bayesianas não paramétricas. Neste trabalho, apresentamos e comparamos diferentes modelos e critérios para a escolha do número de tópicos. Para tanto, aplicamos os modelos e os critérios de seleção a dois conjuntos de dados reais. Trabalho realizado em conjunto com Edvaldo Capobiango Coelho Filho. 

Palestra:  IA Explicável: Por trás dos panos da Inteligência Artificial

Henrique Margotte - TCE-PR

IA Explicável, ou Explainable AI (XAI), é a área da Inteligência Artificial que busca entender como os modelos de IA aprendem e tomam decisões, de forma que seja compreensível para seres humanos. A XAI contribui para melhorarmos e corrigirmos modelos, identificarmos padrões e vieses nos dados, além de fornecer mais confiança para aplicações de IA!

Palestra: Aprendizado Ativo para Redução de Custos em Modelos de Aprendizado de Máquina

Cristian Pessatti dos Anjos - UFPR

Em muitos problemas de aprendizado de máquina, obter dados é barato, mas rotulá-los é caro e demorado. O Aprendizado Ativo (Active Learning) parte dessa constatação: em vez de rotular todo o conjunto, o próprio modelo indica quais observações são potencialmente mais informativas e as encaminha para rotulagem. Serão apresentados os fundamentos das estratégias de consulta, exemplos de aplicação e a discussão de como reduzir custo e tempo de rotulagem mantendo o desempenho preditivo dos modelos.

Palestra: Ciência de dados no contexto psiquiátrico: aprendizado de máquina aplicado à identificação de potencial transição para diagnóstico em pacientes em estado mental de risco.

Bruno Wavrzenczak e Felipe Queluz - UFPR

Bruno Waurzenczak e Felipe Queluz apresentam sobre o trabalho realizado com o grupo de Psicoses da Faculdade de Medicina da USP, realizado sob a orientação do Prof Dr. Anderson Ara e o médico psiquiatra Dr. Alexandre Loch. O objetivo do trabalho foi a identificação e predição de transição para diagnóstico psiquiátrico em indivíduos enquadrados no critério de alto risco para psicose (ARMS/UHR) em um follow-up de, em média, 23 meses.

Palestra: Aventuras estatístico-oceanográficas na Irlanda

Fernando de Pol Mayer - UFPR

Nesta conversa vou relatar um pouco da minha experiência ao realizar um pós-doutorado na Irlanda. Vou contar como e por quê eu quis fazer um pós-doutorado em outro país, e as implicâncias práticas disso, tanto na vida pessoal quanto acadêmica. Também vou comentar brevemente sobre o projeto que executei lá e o que isso tem a ver com o palavrão do título.

Palestra: O que é o PET Estatística

Equipe PET Estatística - UFPR

Apresentação sobre o que é o programa PET, como que funciona o PET Estatística, seus times, seus projetos e seus principais artigos.

Mesa Redonda: Bacharelado em Estatística e Ciência de dados: desafios e oportunidades

Cesar Taconeli - Coordenador do Bach. em Estatística e Ciência de Dados UFPR

Fernanda Buhrer Rizzato- Chefe do Departamento de Estatística da UFPR (DEST) 

Wagner Hugo Bonat  - Colegiado do Bach. em Estatística e Ciência de Dados UFPR