Navegando por Autor "Oliveira, Gisliany Lillian Alves de"
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Dissertação Uma abordagem orientada a dados para a criação de um indicador de habitabilidade baseado na API da UBER(2020-01-24) Oliveira, Gisliany Lillian Alves de; Silva, Ivanovitch Medeiros Dantas da; ; ; Lima, Luciana Conceição de; ; Oliveira, Luiz Affonso Henderson Guedes de; ; Endo, Patricia Takako;Um dos dilemas globais refere-se à acelerada transição urbana vivida nas últimas décadas. Por isso, é de suma importância a promoção de um desenvolvimento urbano sustentável para acomodar esse crescimento populacional. Nesse sentido, surge o conceito de habitabilidade, um princípio que combina atributos econômicos, sociais e ambientais a fim de promover a qualidade de vida e o bem-estar, e que é amplamente tratado na Nova Agenda Urbana (NAU) adotada pela Organização das Nações Unidas (ONU) em 2016. A NAU define políticas para promover a consolidação dos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS), particularmente o Objetivo 11, focado em um futuro pró-urbano. Para efetivar tais objetivos é preciso acompanhar o andamento da sua implementação através de indicadores, contexto em que a habitabilidade pode se enquadrar como um indicador para esse propósito. Todavia, há um impasse relacionado à indisponibilidade, má qualidade e agregação dos dados existentes, dificultando esse monitoramento. Nesse cenário, este trabalho propõe a criação de um indicador de habitabilidade que, além dos dados tradicionais dos censos e de outros estudos oficiais, também utilize fontes de dados alternativas, como as disponibilizadas pela Uber, um serviço popular de viagens. Presumindo que o comportamento do serviço da Uber possa refletir a dimensão da habitabilidade, uma abordagem orientada à dados (ciência de dados) baseada na análise exploratória e espacial dos dados foi então conduzida, utilizando as Estimativas de Tempo até o Embarque (ETE) da Uber coletadas para o município brasileiro de Natal (RN). Uma estrutura própria de coleta contínua foi utilizada e uma análise do mecanismo de ausências dos dados foi feita para posterior tratamento por meio de uma técnica de imputação múltipla. A abordagem orientada a dados objetiva, por fim, a criação de um indicador composto, de tal modo que esse indicador possa representar, em algum nível, a habitabilidade para a cidade natalense. Em linhas gerais, para criar o indicador mencionado, efetuou-se uma análise multivariada seguida da aplicação de técnicas de ponderação e agregação sobre os dados da Uber e os dados das pesquisas tradicionais. A metodologia proposta foi aplicada em dois diferentes níveis de agregação espacial: Bairros e Unidades de Desenvolvimento Humano (UDH). Os resultados das análises mostraram como o serviço da Uber varia espacialmente e como ele reage a mudanças climáticas, festividades e outros eventos, além de apresentarem as relações desses dados com indicadores sociais e infraestruturais. Observou-se também que diferentes níveis de agregação espacial causam influências sobre as ETE da Uber e seu relacionamento com as variáveis socioeconômicas. Por fim, o indicador proposto foi criado para as UDH, podendo ser aplicado no monitoramento do desenvolvimento sustentável. Concluiu-se ainda que nas regiões administrativas Oeste e Norte de Natal há uma predominância de localidades com os piores indicadores de habitabilidade.TCC Análise de dados para geração de indicadores de um sistema de produção de água purificada na indústria farmacêutica(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2022-02-11) Fernandes, Ítalo Oliveira; Florêncio, Heitor Medeiros; http://lattes.cnpq.br/6422930980833254; 0000-0003-1318-0584; http://lattes.cnpq.br/2017125105414102; Fernandes, Jefferson Doolan; http://lattes.cnpq.br/9721169496369295; Oliveira, Gisliany Lillian Alves deEste trabalho tem como objetivo gerar indicadores para monitorar os processos da estação de tratamento de água de uma indústria farmacêutica a partir da criação de um modelo de análise de dados, que inclui desde a coleta até a visualização de dados. A água purificada é uma matéria-prima central na indústria farmacêutica e sua produção precisa seguir normas de qualidade estabelecidas por órgãos sanitários reguladores. Com isso, é essencial monitorar essa produção e extrair informações através de ferramentas inteligentes de dados. A metodologia utilizada inclui compreender o processo e definir objetivos de análise, coletar dados dos controladores dos processos, prepará-los no pré-processamento para que possam ser considerados de qualidade ao estudo e então explorar e visualizar informações extraídas desses dados. O resultado esperado é a melhoria no acompanhamento da unidade de tratamento de água através da visualização de dados e criação de indicadores.TCC Extração, transformação & carregamento melhorado: estudo de caso em aplicações financeiras(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2022-05-18) Barca, Gabriel Neto Varela; Silva, Ivanovitch Medeiros Dantas da; Oliveira, Gisliany Lillian Alves de; Dias, Alexandre Henrique SoaresExtração, Transformação e Carregamento (ETC), ou em inglês Extract, Transformation & Load (ETL), é um modelo de integração de dados em três etapas amplamente difundido pela comunidade de software. Essa arquitetura objetiva garantir uma melhor visualização para análise de dados. Nesse modelo, os dados são extraídos de uma ou mais fontes, transformados de uma forma que possam ser analisados em, por fim, armazenados ou carregados em um armazém de dados, em uma pasta local ou outro sistema. Com o grande crescimento nos últimos anos no número de investidores do tipo pessoa física na Bolsa de valores oficial do Brasil (B3), investimentos em renda variável se tornaram um tópico muito discutido pelos brasileiros e ao redor do mundo. Operações de compra e venda de ativos a curto prazo no mercado financeiro, também conhecidas como trades, ficaram muito populares entre os operadores na bolsa. Neste trabalho é proposta a construção de um algoritmo para auxiliar investidores de curto prazo a tomar melhores decisões entre compras e vendas de ativos no mercado de capitais. A aplicação apresentada contém análises quantitativas e qualitativas, que incluem a construção de gráficos de pizza representando os sentimentos dos usuários perante as empresas e/ou ao seu código de ação, além da elaboração de grafos relacionando citações no Twitter por usuários e se esses se seguem, nessa rede social. A ferramenta, então, provê uma visualização que facilite a análise de uma determinada companhia em estudo. Quanto a sua organização, este trabalho apresenta uma introdução ao modelo de ETC; em seguida, são explorados os conceitos relacionados a esse modelo e as tecnologias utilizadas na criação do algoritmo; por último, são apresentados a metodologia e o desenvolvimento, a ideia do algoritmo e os resultados obtidos a partir de estudos de caso para a validação do trabalhoTCC PatenteGEN: uma solução baseada em aprendizagem profunda para geração de patentes(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2021-04-26) Souza, Giovanna Severo de; Silva, Ivanovitch Medeiros Dantas da; Oliveira, Gisliany Lillian Alves de; Júnior, Silvan Ferreira da SilvaO avanço da tecnologia e a invenção de ferramentas e soluções que afetam diretamente a forma como a sociedade vive e vem se desenvolvendo, estão atreladas à capacidade do ser humano de inovar e usar a criatividade para resolver problemas. A proteção de propriedade intelectual pela aplicação de patentes, além de garantir os direitos dos inventores, é uma forma de estruturar a expressão de ideias e a aplicação de conhecimentos. Este trabalho aborda o desenvolvimento de uma ferramenta, para provocar insights e auxiliar a criação de ideias de patentes, por meio de modelos generativos, aplicando particularmente o modelo pré-treinado GPT-2 da OpenAI, utilizando como fonte de dados a base pública de patentes da United States Trademark Office (USPTO), e a metodologia elaborada foi estruturada em quatro etapas, sendo essas a coleta de dados, treinamento do modelo, criação da aplicação web e análise dos resultados gerados.TCC Sistema de recomendação baseado em análise de redes(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2022-11-28) Santos, Jonatas Rodolfo Pereira dos; Silva, Ivanovitch Medeiros Dantas da.; https://orcid.org/0000-0002-0116-6489; http://lattes.cnpq.br/3608440944832201; Batista Junior, Aguinaldo Bezerra; Oliveira, Gisliany Lillian Alves deSistemas de Recomendação são um subgrupo de conjuntos de algoritmos de filtragem e busca, cujo principal objetivo é encontrar ou predizer preferências de um usuário para um determinado objeto, como predizer as preferências de filmes ou seriados para cada usuário em uma plataforma de mídia audiovisual. Neste trabalho, propõe-se um sistema que recomenda filmes ou, em outras palavras, tem o intuito encontrar quais são as escolhas do usuário mais prováveis afim de prover-lhe uma experiência personalizada. Recomendar filmes nesse caso, em primeiro lugar, consiste em encontrar uma modelagem adequada para os filmes, de modo a possibilitar o estabelecimento de métricas de distância e o inter-relacionamento entre suas entidades constituintes, como atores, diretores e gênero. Para comportar melhor as características desse problema, a estrutura de dados que se sobressai como primeira escolha é o grafo e as subáreas da computação mais adequadas a engenharia e ciência de dados. Dispondo desse norte inicial, foi implementado um sistema de recomendação, cuja infraestrutura se vale de tecnologias e arquitetura da engenharia de dados, ou Machine Learning Operations (MLOps), como Weights & Biases (Wandb), MLflow, Hydra e Python, usadas no sentido de construir modelos replicáveis e versionar os artefatos necessários para a execução dos algoritmos e o Neo4j, um banco de dados em grafos para armazenar a rede que melhor representa os dados coletados e dispõe dos recursos necessários para alcançar um sistema de recomendação completo.