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Alunos da Especialização em Ciência de Dados têm artigos aceitos no SBSI

Da esquerda para a direita: Ney Barchilon, José Douglas Nascimento e Márcio Afonso. Foto: Arquivo pessoal

Curso lato sensu do DI se destaca por promover produção científica em suas turmas

Na pós-graduação stricto sensu – ou seja, no mestrado e no doutorado em Informática do Departamento de Informática (DI) da PUC-Rio, faz parte da formação dos alunos atuar em pesquisas de ponta e relatar os resultados em artigos científicos. Apesar desse tipo de produção não ser comum em cursos lato sensu, o DI incentiva a produção científica também de seus alunos de especialização, o que trouxe notícias muito positivas: três artigos da turma de 2019 da Especialização em Ciência de Dados foram aceitos para publicação no Simpósio Brasileiro de Sistemas de Informação (SBSI). Detalhe: nenhum dos alunos havia submetido um artigo científico antes. 

Os trabalhos “Machine Learning Aplicado ao Resultado de Pedido de Concessão de Benefícios do INSS”, de Ney Barchilon; “Construção de Tábuas de Mortalidade com a utilização de Redes Neurais LSTM”, de José Douglas Nascimento; e “Clusters of Brazilian municipalities and the relationship with their fiscal management”, de Márcio Afonso, serão apresentados na conferência em junho, que será online por conta da pandemia de Covid-19.

A coordenadora da especialização e orientadora dos trabalhos, Tatiana Escovedo, destacou a taxa de aceitação rigorosa do SBSI. “As conferências mais prestigiadas têm uma seletiva taxa de aceitação. Esta edição do SBSI, por exemplo, teve em torno de 30%”, disse. No total, foram 179 artigos submetidos e 59 aceitos. Dentre os aceitos, três são dos nossos alunos da pós lato sensu em Ciência de Dados. 

Orgulhosa, Tatiana espera que o fato inspire não só as atuais turmas de 2020 e 2021, mas também os futuros alunos do curso. “Participar de produções científicas pode estimular e abrir oportunidade para que os alunos ingressem no mestrado e no doutorado”, contou a professora, também destacando um potencial da pesquisa lato sensu. “Como muitos alunos atuam no mercado, é possível haver uma colaboração forte entre indústria e academia.”

Conheça os trabalhos

O artigo “Machine Learning Aplicado ao Resultado de Pedido de Concessão de Benefícios do INSS”, de Ney Barchilon, propõe um modelo de machine learning para agilizar os processos de concessão de benefícios no INSS. Segundo Barchilon, essa aplicação ajudaria a prever se determinado pedido seria concedido ou não, possibilitando a redução do tempo de espera. “Eu percebi que podia montar um algoritmo para fazer essa previsão a partir dos dados abertos do INSS, disponíveis no site do Governo Federal”, disse. 

Já o trabalho “Construção de Tábuas de Mortalidade com a utilização de Redes Neurais LSTM”, de José Douglas Nascimento, consiste em um modelo específico de machine learning (no caso, as aplicações de redes neurais LSTM) para estimar a taxa de mortalidade da população brasileira nos próximos 10 anos, de forma que os estados possam mensurar riscos na área de previdência e de seguros. Essa técnica poderia facilitar o atual formato calculado e divulgado pelo IBGE. 

Por fim, o artigo “Clusters of Brazilian municipalities and the relationship with their fiscal management”, de Márcio Afonso, analisa os municípios brasileiros e suas características socioeconômicas para propor um modelo estatístico capaz de agrupá-los em diferentes combinações, percebendo se existem influências sobre como as prefeituras estão gerindo os recursos públicos. 

Essa foi a primeira vez em que os três autores submeteram artigos científicos para publicação, e o sentimento de orgulho foi grande para todos. Tanto Barchilon, formado em Estatística, quanto Márcio Afonso, economista de formação, acharam que não teriam chances. “Ter sido aprovado na minha primeira tentativa foi bastante surpreendente e positivo”, disse Afonso. 

José Douglas Nascimento, que é atuário, também se surpreendeu com a experiência. “Escrever um artigo foi um grande alcance, valeu por tudo que eu fiz”, disse emocionado. Durante o curso, Nascimento contraiu Covid-19, foi internado na UTI e, mesmo assim, acompanhou as aulas por se identificar com o que estava aprendendo. “A pós foi muito importante para eu receber a denominação de cientista de dados. Não era só uma realização profissional, eu também precisava desse ganho na minha vida”, contou. 

Mais sobre a pós em Ciência de Dados

A pós-graduação lato sensu em Ciência de Dados do DI inclui possui uma ementa abrangente e diferenciada, fornecendo a formação ideal para um cientista de dados. São abordados tópicos como Machine Learning, Inteligência Artificial, Banco de Dados, Big Data, Cloud Computing, LGPD e Gestão de Dados. 

A próxima turma iniciará em Março de 2022 e, assim como as turmas atuais, adotará o formato online. Para Barchilon, Afonso e Nascimento, o curso fez toda a diferença em suas carreiras. Eles elogiaram o corpo docente, a ementa proposta e as aplicações teóricas e práticas ao longo das aulas. 

De acordo com Tatiana, os próximos passos são estreitar laços entre a pós-graduação lato sensu e a stricto sensu da PUC-Rio. “Planejamos envolver professores do mestrado e doutorado na produção destes artigos, promovendo um intercâmbio de experiências com os pesquisadores de referência nessas áreas”, contou.