DOU 06/02/2025 - Diário Oficial da União - Brasil

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Revisor de periódico científico (0.05 por artigo). Participação em bancas de trabalho de conclusão de curso (0.1 por participação), monografia . .lato sensu (0.15 por participação), mestrado (0.2 por participação) ou doutorado (0.3 por participação). Todas as atividades devem abordar Vertebrados. . Grupo V - Apresentação de trabalho em congressos e reuniões científicas (no máximo 1.5 pontos) . .Resumo expandido publicado em anais de Congressos e Reuniões Científicas (0.15 por atividade). Resumo simples publicado em anais de Congressos e Reuniões Científicas (0.1 por atividade). Apresentação de palestra ou participação em mesa-redonda em Congressos e Reuniões Científicas (0.15 por atividade). Ministrar curso de curta duração em Congressos e Reuniões Científicas (0.2 por atividade). Todas as atividades devem abordar Vertebrados. .1.5 Grupo VI - Participação em congressos e reuniões científicas (no máximo 0.5 pontos) . .Organização de Eventos Científicos (0.2 por evento). Participação em congresso ou reunião científica internacional (0.15 por participação). Participação em congresso ou reunião científica nacional (0.1 por participação). Participação em congresso ou reunião científica regional ou local (0.05 por participação). .0.5 Código de cargo: 001/25.39 - Anexo IV Concurso Público de Provas e Títulos para Professor do Magistério Superior (Doutorado) - DE Centro de Ciências da Natureza Área: Ciências Biológicas; Subárea: Zoologia de Vertebrados, Evolução e Genética Tabela de Pontuação para a Prova didática . .Descrição .Pontuação Máxima (10) Grupo I - Desempenho didático-pedagógico (no máximo 2 pontos) . .Criatividade. .0.5 . .Adequação de métodos e técnicas de ensino aprendizagem e habilidade na utilização dos recursos didáticos selecionados. .1 . .Organização (introdução, objetivos, desenvolvimento e conclusão). .0.5 Grupo II - Capacidade de planejamento de aula (no máximo 1 pontos) . .Arranjo didático e sequencial do conteúdo. .0.5 . .Integração do tema abordado com outros conteúdos da área. .0.5 Grupo III - Conteúdo e conhecimento na área (no máximo 5.5 pontos) . .Domínio do conteúdo, com precisão conceitual. .3 . .Conteúdo atual, relevante e adequado ao tema sorteado. .1.5 . .Relação do conteúdo abordado com os projetos pedagógicos dos cursos do campus Lagoa do Sino da UFSCar. .1 Grupo IV - Comunicação e síntese do assunto (no máximo 1.5 pontos) . .Capacidade de síntese. .0.5 . .Postura e capacidade de despertar o interesse da plateia. .0.5 . .Naturalidade e dinamismo. .0.5 Código de cargo: 001/25.39 - Anexo V Concurso Público de Provas e Títulos para Professor do Magistério Superior (Doutorado) - DE Centro de Ciências da Natureza Área: Ciências Biológicas; Subárea: Zoologia de Vertebrados, Evolução e Genética Tabela de Pontuação para a Análise do Plano de Trabalho em Ensino, Pesquisa e Extensão . .Descrição .Pontuação Máxima (10) Grupo I - Relevância do Plano de Ensino na Graduação para o Curso (no máximo 2.5 pontos) . .Relação da proposta de ensino com o PPC dos cursos de Ciências Biológicas da UFSCar, campus Lagoa do Sino (disponível no endereço: https://www.lagoadosino.ufscar.br/cursos) .2.5 Grupo II - Relevância e atualidade do tema do Plano de Pesquisa, bem como conhecimento, metodologia, produção técnica e científica na área (no máximo 2.5 pontos) . .Relevância e atualidade do tema. .1 . .Definição e pertinência dos objetivos e sua relação com a realidade do campus Lagoa do Sino (documento norteador disponível no endereço: https://www.ufscar.br/documentos/projeto_lagoadosino.pdf). .1 . .Exequibilidade na instituição e experiência na área do projeto proposto. .0.5 Grupo III - Viabilidade do Plano de Extensão e de seu impacto técnico e social em nível local, regional, nacional e internacional (no máximo 2.5 pontos) . .Aderência da proposta considerando o contexto do território do Campus Lagoa do Sino (documento norteador disponível no endereço: https://www.ufscar.br/documentos/projeto_lagoadosino.pdf) .1 . .Impacto técnico-social-ambiental da proposta de extensão. .1 . .Viabilidade do plano de extensão. .0.5 Grupo IV - Projeção e qualidade dos resultados esperados (no máximo 2.5 pontos) . .Indissociabilidade das propostas de ensino, pesquisa e extensão. .1 . .Coerência dos planos com a subárea do concurso. .1 . .Avaliação conjunta dos impactos potenciais dos planos. .0.5 Código de cargo: 001/25.40 - Anexo I Concurso Público de Provas e Títulos para Professor do Magistério Superior (Doutorado) - DE Centro de Ciências da Natureza Área: Probabilidade e Estatística; Subárea: Linguagem de Programação e Ciência de Dados Relação de Temas da Prova escrita e Prova didática/Bibliografia Sugerida Lista de Temas da Prova escrita e Prova didática: 1. 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. Oz, Talha. Interactive Dashboards and Data Apps with Plotly and Dash. Hoboken: Wiley, 2021. Goldmeier, Jordan. Dashboards for Excel. Nova York: Apress, 2015. 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., Peter Norvig, e Ernest Davis. 2010. Artificial intelligence: a modern approach. 3rd ed. Prentice Hall series in artificial intelligence. Upper Saddle River: Prentice Hall. Código de cargo: 001/25.40 - Anexo II Concurso Público de Provas e Títulos para Professor do Magistério Superior (Doutorado) - DE Centro de Ciências da Natureza Área: Probabilidade e Estatística; Subárea: Linguagem de Programação e Ciência de Dados