DOU 13/09/2024 - Diário Oficial da União - Brasil

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Lógica e linguagem de programação (R ou Python) com aplicações em ciência de dados 2. Análise exploratória de dados e visualizações com R ou Python 3. Técnicas de análise de regressão e suas aplicações em Ciências da Natureza 4. Métodos numéricos para interpolação e ajuste de modelos lineares e não-lineares e aplicações computacionais 5. Aprendizado de máquina e validação de modelos em ciência de dados 6. Métodos computacionais e estatística bayesiana com aplicações em ciências da natureza 7. Redução da dimensionalidade dos dados e análise de clusters 8. Práticas em engenharia de dados: engenharia de feature, construção de pipelines e automação do workflow analítico com R ou Python 9. Inteligência artificial e aplicações em ciências da natureza Bibliografia Recomendada McKinney, Wes. Python for Data Analysis. 2ª ed. Sebastopol: O'Reilly Media, 2017. Wickham, Hadley; Grolemund, Garrett. R for Data Science. Sebastopol: O'Reilly Media, 2016. Peng, Roger D. Exploratory Data Analysis with R. [S.l.]: Leanpub, 2016. VanderPlas, Jake. Python Data Science Handbook. Sebastopol: O'Reilly Media, 2016. Goldmeier, Jordan. Dashboards for Excel. Nova York: Apress, 2015.7. Kuhn, Max; Johnson, Kjell. Applied Predictive Modeling. Nova York: Springer, 2013. Géron, Aurélien. Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow.2ª ed. Sebastopol: O'Reilly Media, 2019. James, Gareth; Witten, Daniela; Hastie, Trevor; Tibshirani, Robert. An Introduction to Statistical Learning. Nova York: Springer, 2013. Gelman, Andrew; Carlin, John B.; Stern, Hal S.; Dunson, David B.; Vehtari, Aki; Rubin, Donald B. Bayesian Data Analysis. 3ª ed. Boca Raton: Chapman and Hall/CRC, 2013. Kruschke, John K. Doing Bayesian Data Analysis: A Tutorial with R, JAGS, and Stan. 2ª ed. Boston: Academic Press, 2014. Bishop, Christopher M. Pattern Recognition and Machine Learning. Nova York: Springer, 2006. Aggarwal, Charu C.; Reddy, Chandan K. Data Clustering: Algorithms and Applications. Boca Raton: Chapman and Hall/CRC, 2013. Patil, DJ. Building Data Science Teams. Sebastopol: O'Reilly Media, 2011. Densmore, James. Data Pipelines Pocket Reference. Sebastopol: O'Reilly Media, 2021. Murphy, Kevin P. 2012. Machine learning: a probabilistic perspective. Adaptive computation and machine learning series. Cambridge, MA: MIT Press. Pearl, Judea. 2000. Causality: models, reasoning, and inference. Cambridge, U.K. ; New York: Cambridge University Press. Pearl, Judea. 2008. Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems: Networks of Plausible Inference. Rev. 2. print., 12. [Dr.]. The Morgan Kaufmann Series in Representation and Reasoning. San Francisco, Calif: Kaufmann Russell, Stuart J.; Norvig, Peter; Davis, Ernest. Artificial Intelligence: A Modern Approach. 3rd ed. Prentice Hall Series in Artificial Intelligence. Upper Saddle River: Prentice Hall, 2010 Código de cargo: 031/24.36 - Anexo II Concurso Público de Provas e Títulos para Professor Adjunto A - DE Centro de Ciências da Natureza Área: Probabilidade e Estatística; Subárea: Linguagem de Programação e Ciência de Dados Tabela de Pontuação para a Prova escrita . .Descrição .Pontuação Máxima (10) Grupo I - Apresentação (no máximo 2 pontos) . .Introdução .0.5 . .Desenvolvimento .1 . .Conclusão .0.5 Grupo II - Conteúdo (no máximo 6 pontos) . .Desenvolvimento do tema .2 . .Coerência e clareza de ideias .2 . .Abrangência e aprofundamento .2 Grupo III - Linguagem (no máximo 2 pontos) . .Uso adequado da terminologia técnica .1 . .Clareza .0.5 . .Precisão e correção gramatical .0.5 Código de cargo: 031/24.36 - Anexo III Concurso Público de Provas e Títulos para Professor Adjunto A - DE Centro de Ciências da Natureza Área: Probabilidade e Estatística; Subárea: Linguagem de Programação e Ciência de Dados Tabela de Pontuação para a Análise do Curriculum Vitae . .Descrição .Pontuação Máxima (10) Grupo I - Titulação (no máximo 1.5 pontos) . .Graduação em uma das seguintes áreas: Estatística, Matemática Aplicada, Ciências da Computação ou Matemática .1.5 Grupo II - Produção Científica, Artística, Técnica, Cultural na área do concurso (no máximo 4 pontos) . Artigos correlatos à Linguagem de Programação e Ciência de Dados publicados em qualquer área de avaliação da CAPES (1,0 ponto por artigo nos estratos A1 e A2; 0,5 pontos por artigos nos estratos A3 e A4; 0,3 ponto por artigo nos estratos B1 e B2; e 0,2 ponto por artigos nos estratos B3 e B4 ou inferior). Artigos não correlatos à 4 . Linguagem de Programação e Ciência de Dados publicados em qualquer área de avaliação da CAPES (0,4 ponto por artigo nos estratos A1 e A2; 0,2 pontos por artigos nos estratos A3 e A4; 0,1 ponto por artigo nos estratos B1 ou inferior). Trabalhos completos publicados em anais de eventos nacionais e internacionais (0,1 . ponto por trabalho). Resumos expandidos publicados em anais de eventos (0,05 ponto por resumo expandido). Registro de patentes e propriedade intelectual relacionados à área de Ciência de dados (até 1,0 por registro, de acordo com o julgamento da banca examinadora). Registro de softwares e outras produções técnicas . .(até 0,5 por registro, de acordo com o julgamento da banca examinadora) . Grupo III - Atividade Didática (no máximo 2 pontos) . Para cada turma de disciplina com 60 (sessenta) horas, pela qual o docente foi responsável, ministrada na graduação, pós- graduação ou extensão universitária em áreas correlatas (0,5 ponto por semestre). Estágio em docência (0,3 ponto por semestre). Minicursos e/ou oficinas ministrados (0,2 ponto por 2 . minicurso/oficina realizados na área do concurso). Participação em bancas de concursos públicos na área do concurso ou em áreas afins (0,2 ponto por banca). Participação em bancas de defesa de trabalho de conclusão de curso de graduação (0,1 ponto por banca). Participação em bancas de defesa de trabalhos de . pós-graduação: mestrado (0,2 ponto por banca) e doutorado (0,4 ponto por banca). Orientação concluída de trabalho de conclusão de curso de graduação (0,1 ponto por orientação concluída). Coorientação concluída de trabalho de conclusão de curso de graduação (0,1 ponto por coorientação). Orientação concluída de . .pós-graduação: mestrado (0,3 ponto por orientação concluída) e doutorado (0,5 ponto por orientação concluída). . Grupo IV - Atividades Técnico-Profissionais (no máximo 1 pontos) . Projetos de pesquisa na área deste concurso com financiamento de órgãos de fomento: 1,0 ponto por projeto coordenado; 0,5 ponto por participação em projeto. Pós-doutorado finalizado na área deste processo seletivo: 0,5 ponto por semestre. Curso de extensão universitária ministrado: 0,3 ponto por curso. Coordenação de 1 . projeto de extensão concluído: 0,3 ponto por projeto. Membro participante de projeto de extensão: 0,2 ponto por projeto. Atividades administrativas acadêmicas (coordenações, chefias, direção, representações em órgãos colegiados): 0,3 ponto por atividade/por ano (metade da pontuação em caso de ser vice ou . suplente). Atuação profissional não acadêmica na área deste processo seletivo, comprovada por registro em carteira de trabalho ou cópia do contrato de trabalho ou serviço: 0,3 ponto por semestre ou proporcional. Organização de eventos científicos: 0,2 ponto por evento. Revisão de periódicos indexados: 0,1 ponto por . .artigo revisado. Participação de comitês científicos: 0,1 ponto por ano. . Grupo V - Apresentação de trabalho em congressos e reuniões científicas (no máximo 1 pontos) . .Apresentação de trabalho em Reunião Científica: a) Nacional: 0,1 ponto por trabalho; b) Internacional: 0,2 ponto por trabalho. Palestra ministrada em Reunião Científica: a) Nacional: 0,3 ponto por palestra; b) Internacional: 0,5 ponto por palestra. .1