BigMAAp Mackenzie


Laboratório de Big Data e Métodos Analíticos Aplicados
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O laboratório BigMAAp está estruturado em duas grandes linhas de pesquisa, sendo essas Big Data e Métodos Analíticos, e que combinadas formam o nome do laboratório e do grupo de pesquisa. Na primeira linha é tratada de forma mais específica problemas de Coleta de Dados, Arquiteturas para Big Data e Processamento Analítico com uso de Inteligência Artificial, Redes Neurais Artificiais, Mineração de Dados, Deep Learning e áreas afins. Na outra linha estão as pesquisas sobre métodos analíticos que contemplam Otimização, Meta-heurísticas, modelagem de processos e afins.

O laboratório BigMAAp trata, na grande maioria dos estudos, de problemas reais e aplicados que envolvem grandes massas de dados (Big Data) como dados acadêmicos, mídias sociais, Internet of Things (sensores), logística e outras. Trata também de métodos analíticos aplicados a problemas combinatórios complexos cuja solução, dependendo do porte do problema, pode se dar por métodos exatos ou por métodos heurísticos.




Linhas de Pesquisa do BigMAAp

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A estrutura de linha de pesquisa do laboratório está assim definida:


Arquiteturamore_vert

Armazenamento e Consulta


Prof. Dr. Jamilson Bispo dos Santos

Armazenamento e Consultaclose

Em elaboração.

Exemplos de Aplicação: Em elaboração.

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Mineração de Dados


Prof. Dr. Leandro Augusto da Silva

Mineração de Dadosclose

A execução de processos automatizados, nos mais variados contextos, tem produzido um volume imenso de dados que se manifestam em diferentes formatos. Todavia, todo esse volume não implica, necessariamente, em informação e conhecimento relevante para uso no apoio à tomada de decisão. Sem dúvida, não é fácil lidar com todo esse volume de dados de forma a trazer benefícios à sociedade, mas há como fazê-lo de maneira eficaz e eficiente por meio da Mineração de Dados.

A Mineração de Dados, elemento central de todo sistema Big Data, contrui-se, basicamente, pelas seguintes tarefas: predição, agrupamento e associação de dados. E em cada uma destas tarefas há conjuntos específicos de algoritmos usando técncias de Aprendizagem de Máquina e Redes Neurais Artficiais.

Exemplos de Aplicação: Toda aplicação que envolve predizer um valor desconhecido, seja numérico ou categórcio é exemplo de mineração de dados. Exemplos típicos e a predição de doenças em caso da saúde, polaridade de uma notícia publicada em rede social e etc. Também é exemplo tarefas que buscam similardade entre objetos de análise como o perfil de consumo, estilo de aprendizado de um estudante entre outros. E, finalmente, toda aplicação que procura associações em transações de um repositíro de dados que gera regras de associação do tipo quem consome um produto tem a probabilidade de fazê-lo o mesmo com outro produto de um sistema.

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Governança de Dados


Prof. Dr. Fábio Silva Lopes

Governança de Dadosclose

O uso mais efetivo e apropriado dos dados em negócios ou em propósitos científicos pode aumentar significativamente a eficiência dos produtos e serviços envolvidos. Esta agregação de valor aos dados está condicionada a uma cadeia que envolve a coleta, processamento, armazenamento, análise e visualização de grandes conjuntos de dados, oriundos de diversas fontes, em diferentes formatos. Os estudos relacionados à Cadeia de Valor de Dados (Data Value Chain ou DVC) objetivam subsidiar a construção de ecosssitemas de informação interoperáveis, com dados compartilhados por diferentes stakeholders, em plataformas governáveis e seguras, com infraestrutura, padrões, políticas e níveis de qualidade adequados, apoiadas pela pesquisa e inovação a partir do uso inteligente dos dados.

Exemplo de Aplicação: Um ecossistema acadêmico é apoiado por diversos sistemas que vão melhorar níveis de qualidade na universidade. Sistemas como matrícula, financeiro, biblioteca e AVA (Ambiente Virtual de Aprendizagem) operam as transações acadêmicas isoladamente. Cada um desses sistemas pode contribuir com dados que, quando processados e analisados em conjunto, permitem novos insights para gestores acadêmicos. Por exemplo, associando dados de uso da biblioteca aos dados de desempenho acadêmico, podemos observar correlações positivas do tipo: maiores notas, mais visitas a biblioteca. O mesmo poder ser observado pela frequencia de uso do AVA. Aspectos como estes podem contribuir para estudos de predição de evasão de alunos em cursos de graduação.

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Formação de Pessoal


Prof. Dr. Vivaldo José Breternitz

Formação de Pessoalclose

O advento de tecnologias como as que vem sendo trabalhadas no BigMAAp, especialmente Big Data/Analytics, fez surgir novas necessidades em termos de gestão/governança de sistemas e tecnologia da informação, bem como de formação de pessoal técnico, temas que são objeto de nossas pesquisas.

Exemplos de Aplicação: Necessidade de formação de Data Scientists.

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Aprendizagem de Máquina


Prof. Msc. Orlando Bisacchi Coelho

Aprendizagem de Máquinaclose

Constitui-se de uma área da Inteligência Artificial onde se estuda técnicas para fazer os computadores aprenderem a resolver problemas autonomamente, sem que os detalhes da solução de cada problema sejam explicitamente programados. Uma série de técnicas foram desenvolvidas para tal, como Algoritmos Genéticos, Aprendizagem por Reforço, Árvores de Decisão, Deep Learning e Redes Bayesianas, entre outras. Aprendizagem de Máquina é um dos pilares teóricos da Mineração de Dados.

Exemplos de Aplicação: algumas das principais aplicações de Aprendizagem de Máquina, que mostram que as grandes empresas estão usando essa abordagem para alterar o nosso dia-a-dia, sāo: Reconhecimento de Face (Facebook), Reconhecimento de Fala (Apple Siri, Microsoft Cortana), Tradução Automática em tempo real (Google Translator, Skype Translator) e Jogos (Google). .

Simulaçãomore_vert

Sistemas Contínuos


Prof. Dr. Arnaldo de Aguiar Vallim Filho

Simulação de sistemas contínuosclose

Trata-se de pesquisa que se aplica a processos que variam seu estado continuamente, de forma ininterrupta, numa simulação contínua o sistema se altera a cada fração de tempo pois seu estado é definido em todos os instantes.

Exemplos de Aplicaçãosimulação de um avião voando, a passagem de água por uma barragem, entre outros.

Metaheurísticamore_vert

Otimização de Sistemas Complexos


Prof. Dr. Arnaldo de Aguiar Vallim Filho

Metaheurísticasclose

São técnicas indicadas para problemas que apresentam uma multiplicidade de alternativas de soluções, gerando alta complexidade, e cuja solução por métodos exatos demandaria um tempo tendendo a infinito. As Metaheurísticas fazem uso de procedimentos matemáticos, lógicos e de uma alguma dose de bom senso. Avaliam as soluções com base em algum critério pré-definido e interrompem o processo quando um critério de parada foi alcançado. Não é um método pronto para solucionar um problema, e pode ser considerada como uma estratégia geral de solução (um framework) de uma classe de problemas.

Exemplo de Aplicação: definir as melhores rotas para entregas de encomendas em 1500 clientes localizados na região metropolitana de SP.

Simulaçãomore_vert

Sistemas Discretos


Prof. Dr. Arnaldo de Aguiar Vallim Filho

Simulação de sistemas discretosclose

Em elaboração.

Exemplos de AplicaçãoEm elaboração.

Métodos Quantitativos more_vert

Análise Estatística


Prof. Dr. Leandro Augusto da Silva

Análise estatística close

Caracteriza-se pelo tratamento de dados em estado bruto, de forma a possibilitar a sua descrição e análise. Para a descrição dos dados há uma série de procedimentos e índices estatísticos que permitem interpretar seu padrão de comportamento. Sobre a análise, há técnicas específicas de inferência que permitem, entre outros, definir agrupamentos, correlações e estimativas de comportamentos futuros.

Exemplo de Aplicação: identificar grupos de clientes de um hipermercado que tenham características semelhantes de consumo.


Líderes do BigMAAp

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Prof. Dr. Arnaldo Rabello de Aguiar Vallim Filho
aavallim@gmail.com

Prof. Dr. Leandro Augusto da Silva
leandroaugusto.silva@mackenzie.br


MEMBROS

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Prof. Msc. Dirceu Matheus Júnior
dirceu.matheus@mackenzie.br

Prof. Dr. Fábio Silva Lopes
fabio.lopes@mackenzie.br

Prof. Dr. Jamilson Bispo dos Santos
jamilson.santos@mackenzie.br

Prof. Msc. Orlando Bisachi Coelho
orlandobc@gmail.com

Prof. Dr. Vivaldo José Breternitz
vivaldojose.breternitz@mackenzie.br