Carlos Eduardo Beluzo

Formação complementar

Idiomas

Áreas de atuação

Organização de eventos

Participação em eventos

Participação em bancas

Orientou

Produções bibliográficas

• BELUZO, C. E. ; ARRUDA, NATALIA MARTINS ; MAIA, V. S. ; ALVES, L. C. . Data Visualization for Epidemiological and Demographic Data for Malaria Surveillance in the Brazilian Amazon, 2007-2019. JOURNAL OF CLINICAL TRIALS , v. 11, p. 1, 2021.

• BELUZOS, CARLOS EDUARDO ; SILVA, EVERTON ; ALVES, LUCIANA CORREIA ; BRESANQ, RODRIGO CAMPOS ; ARRUDA, NATÁLIA MARTINS ; SOVAT, RICARDO ; CARVALHO, TIAGO . Towards neonatal mortality risk classification: A data-driven approach using neonatal, maternal, and social factors. Informatics in Medicine Unloked , v. 1, p. 100398, 2020.

• COSTA, PEDRO HENRIQUE ; ALVES, LUCIANA CORREIA ; BELUZO, CARLOS EDUARDO ; ARRUDA, NATALIA MARTINS ; BRESAN, RODRIGO CAMPOS ; CARVALHO, TIAGO . Maternal characteristics and the risk of neonatal mortality in Brazil between 2006 and 2016. International Journal of Population Studies , v. 5, p. 24, 2020.

• BELUZO, CARLOS EDUARDO ; SILVA, EVERTON ; ALVES, LUCIANA CORREIA ; BRESAN, RODRIGO CAMPOS ; ARRUDA, NATÁLIA MARTINS ; SOVAT, RICARDO ; CARVALHO, TIAGO . SPNeoDeath: A Demographic and Epidemiological Dataset having infant, mother, prenatal care and childbirth data related to Births and Neonatal Deaths in São Paulo city Brazil - 2012-2018. DATA IN BRIEF , v. 1, p. 106093, 2020.

• BELUZO, C. E. ; SANTOS, D. C. ; CUZNER, D. G. ; SANTOS, E. C. M. ; BARBOSA, E. S. ; BARCELOS, T. S. . AVALIAÇÃO DA USABILIDADE DE SOFTWARE DE DISPOSITIVO DE NAVEGAÇÃO POR GPS. SINERGIA (IFSP. ONLINE) , v. 15, p. 99, 2013.

• SOUZA, L. F. R. ; BELUZO, C. E. ; BELO, E. M. ; MARQUES, F. D. . SIMULATION AND IDENTIFICATION OF A FLIGHT ENVELOPE USING NEURAL NETWORKS. 18th International Congress of Mechanical Engineering - COBEM 2005 , Ouro Preto - MG, v. 0313, p. 1-8, 2005.

• Bresan, Rodrigo ; Beluzo, Carlos ; CARVALHO, TIAGO . Exposing Presentation Attacks by a Combination of Multi-intrinsic Image Properties, Convolutional Networks and Transfer Learning. Lecture Notes in Computer Science. 1ed.: Springer International Publishing, 2020, v. , p. 153-165.

• BRESAN, R. C. ; BELUZO, C. E. ; CARVALHO, T. J. . Um Método Para Detecção de Ataques a Sistemas Biométricos Faciais Baseado em Deep Learning. In: Paulo Nazareno Maia Sampaio; Israel Florentino dos Santos. (Org.). Workshop Latino-Americano de Trabalhos em Andamento em Computação (WLATAC). 1ed.São Paulo: , 2018, v. 1, p. 29-34.

• BELUZO, C. E. ; CARVALHO, T. J. ; ALVES, L. C. . Maternal and Assistance Profile Associated With Neonatal Mortality Preventable Underlying Causes of Death Using Machine Learning and Administrative Health Data.. In: Population Association of America 2023 Annual Meeting, 2023, New Orleans, LA. Population Association of America 2023 Annual Meeting, 2023.

• BRESAN, R. C. ; REZENDE, E. R. S. ; BELUZO, C. E. ; CARVALHO, T. J. . Presentation Attack Detection by a Combination of Intrinsic Image Properties and a CNN.. In: Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI 2018), 2018, Foz do Iguaçu - RS. Workshop of Undergraduate Works (WUW), 2018.

• MOTA, C. A. S. ; BELUZO, C. E. ; CARVALHO, T. J. ; ALVES, L. C. . Uma Plataforma Web para Apoio à Ciência De Dados Aplicada à Saúde Materno Infantil. In: VII CONGRESSO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA DO IFSP ITAPETININGA, 2019, Itapetininga/SP. Anais do VII CONGRESSO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA DO IFSP ITAPETININGA, 2019.

• SANTOS, L. R. C. ; DIAS, J. V. A. ; LOPONI, A. C. B. ; BELUZO, C. E. . Mapeamento de Estabelecimentos Acessíveis à Pessoas com Deficiência na Cidade de Campinas. In: VII Congresso De Iniciação Científica do IFSP Itapetininga, 2019, Itapetininga/SP. Anais do VII CONGRESSO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA DO IFSP ITAPETININGA, 2019.

• SANTOS, L. R. C. ; BELUZO, C. E. . Ferramenta para Detecção de Notícias Falsas Utilizando Aprendizado De Máquina. In: VII Congresso De Iniciação Científica do IFSP Itapetininga, 2019, Itapetininga/SP. Anais do VII Congresso de Iniciação Científica do IFSP Itapetininga, 2019.

• JESUS, L. H. F. ; TREVISAN, L. M. R. ; ANDRADE, N. S. ; BELUZO, C. E. . Ferramenta de Visualização para Análise De Dados de Deslizamentos na Região Metropolitana De São Paulo. In: VII Congresso De Iniciação Científica do IFSP Itapetininga, 2019, Itapetininga/SP. Anais do VII Congresso de Iniciação Científica do IFSP Itapetininga, 2019.

• JESUS, L. H. F. ; TREVISAN, L. M. R. ; ANDRADE, N. S. ; ROCHA, H. F. ; BELUZO, C. E. . Desenvolvimento Do Banco De Dados Sobre Deslizamento De Terra. In: 9 BRAGANTEC - FEIRA DE CIÊNCIA E TECNOLOGIA, 2019, Bragança Paulista/SP. Resumos da Bragantec 2019, 2019. v. 9.

• LIMA, I. M. G. de ; BELUZO, C. E. . Resgata Bichos - Sistema Web. In: OpenCon 2017 Campinas, 2017, Campinas/SP. Anais da OpenCon Campinas, 2017. v. 2.

• MAFRA, I. H. S. ; LOPES, C. O. ; BELUZO, C. E. . Coaching em técnicas para solução de problemas de maratona programação. In: OpenCon 2017 Campinas, 2017, Campinas/SP. Anais da OpenCon Campinas, 2017. v. 2.

• NASCIMENTO, P. S. ; BELUZO, C. E. . Aplicativo android geolocalizador para defcientes visuais. In: OpenCon 2017 Campinas, 2017, Campinas/SP. Anais da OpenCon Campinas, 2017. v. 2.

• FERREIRA, M. K. ; BELUZO, C. E. . Definição de uma Arquitetura para Aplicativo de Emissão de Documento de Identificação Estudantil Digital utilizando Blockchains. In: 8º Congresso de Iniciação Científica e Tecnológica do IFSP, 2017, Cubatão/SP. Anais do 8º Congresso de Iniciação Científica e Tecnológica do IFSP, 2017.

• BELUZO, C. E. . Oficinas de programação com foco em maratonas: práticas preparatórias para Olimpíadas Brasileira de Informática. In: II ENCONTRO DE PRÁTICAS PEDAGÓGICAS, 2016, Itapetininga/SP. Anais do II ENCONTRO DE PRÁTICAS PEDAGÓGICAS, 2016. v. 2.

• CORTINA, L. E. S. ; CASTRO, M. J. ; BORDIGNON, J. F. ; BELUZO, C. E. ; SOVAT, R. B. ; CORREA, A. S. ; OLIVEIRA, F. F. ; SALASAR, Z. C. . Projeto Hora do Show ? O Jogo. In: OpenCon 2016 Campinas, 2016, Campinas/SP. Anais da OpenCon Campinas, 2016. v. 1.

• SILVA, A. G. ; NAKAMURA, A. ; OLIVEIRA, L. E. ; CORREA, A. S. ; BELUZO, C. E. . Sistema de Ordem de Serviço para Manutenção de Equipamentos de Informática. In: OpenCon 2016 Campinas, 2016, Campinas/SP. Anais da OpenCon Campinas, 2016. v. 1.

• LUIZ, B. A. ; GOMES, L. H. ; BELUZO, C. E. ; SALASAR, Z. C. ; SOVAT, R. B. . Sysdesk ? Sistema de Gestão. In: OpenCon 2016 Campinas, 2016, Campinas/SP. Anais da OpenCon Campinas, 2016. v. 1.

• BUENO, A. F. ; ANTONIETI, G. N. ; BELUZO, C. E. ; CORREA, A. S. . Análise de Builds para League of Legends. In: OpenCon 2016 Campinas, 2016, Campinas/SP. Anais da OpenCon Campinas, 2016. v. 1.

• CASTRO, D. ; FERNANDES, E. ; JACIMBERTT, R. ; BELUZO, C. E. ; CORREA, A. S. . Manifesto.Click: sistema para comunicação entre a população e os órgãos públicos. In: OpenCon 2016 Campinas, 2016, Campinas/SP. Anais da OpenCon Campinas, 2016. v. 1.

• RIBEIRO, M. ; LIMEIRA, P. ; BELUZO, C. E. ; CORREA, A. S. . Banco de Dados de PetShop. In: OpenCon 2016 Campinas, 2016, Campinas/SP. Anais da OpenCon Campinas, 2016. v. 1.

• ROSA, D. D. S. ; SILVA, H. C. F. ; OLIVEIRA, H. G. T. ; BELUZO, C. E. ; CORREA, A. S. . Literatodos: plataforma gratuita para compartilhamento de livros. In: OpenCon 2016 Campinas, 2016, Campinas/SP. Anais da OpenCon Campinas, 2016. v. 1.

• HING, C. ; DIAS, L. ; NASCIMENTO, P. S. ; CORREA, A. S. ; BELUZO, C. E. . TripMate: Sistema para integração de turistas em eventos ou pontos turísticos. In: OpenCon 2016 Campinas, 2016, Campinas/SP. Anais da OpenCon Campinas, 2016. v. 1.

• BELUZO, C. E. ; ALVES, L. C. . Demografia, saúde e ciência de dados. 2023. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• BELUZO, C. E. ; ALVES, L. C. . Apresentação do grupo de pesquisa LADDEM. 2022. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• BELUZO, C. E. ; CARVALHO, T. J. ; ALVES, L. C. . Data Visualization for Epidemiological and Demographic Data for Malaria Surveillance in the Brazilian Amazon,2007-2019. 2021. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• BELUZO, C. E. . Ciência de Dados como ferramenta de Vigilância Epidemiológica para Malária. 2021. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• BELUZO, C. E. ; SILVA, E. J. ; ARRUDA, NATÁLIA MARTINS ; MAIA, V. S. ; CARLOS, B. C. ; CARVALHO, T. J. ; ALVES, L. C. . Machine Learning for malaria treatment schema recommendation using routine surveillance data. 2021. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• MAIA, V. S. ; ARRUDA, NATÁLIA MARTINS ; BELUZO, C. E. ; CARLOS, B. C. ; ALVES, L. C. . Age structure and malaria rates in the Legal Amazon: a demographic perspective. 2021. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• BELUZO, C. E. ; SEPETAUSKAS, C. ; ARRUDA, NATÁLIA MARTINS ; ALVES, L. C. ; CARVALHO, T. J. . Machine Learning for Neonatal Mortality Rate Forecasting Using Public Health Data From Sao Paulo City, 2006-2016. 2021. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• BELUZO, C. E. ; CARVALHO, T. J. . #8 Trilha da Ciência - Captação de Recursos no Exterior. 2020. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• CARVALHO, T. J. ; BELUZO, C. E. . Submissão e Tramitação de Projetos de Pesquisa com Fomento Externo. 2018. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• BELUZO, C. E. ; CARVALHO, T. J. . Projetos de Pesquisa com Parceria Publico Privada. 2018. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• BELUZO, C. E. ; CARVALHO, T. J. ; BRESAN, RODRIGO CAMPOS . UM MÉTODO PARA DETECÇÃO DE ATAQUES A SISTEMAS BIOMÉTRICOS FACIAIS BASEADO EM DEEP LEARNING. 2018. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• ARRUDA, NATÁLIA MARTINS ; MAIA, V. S. ; CARLOS, B. C. ; BELUZO, C. E. ; ALVES, L. C. . Analysis of the malaria profiles in high-risk incidence municipalities in the Brazilian Amazon using Principal Component Analysis in the period 2011-2013 and 2017-2019. MedRxiv, 2023 (Preprint).

• BELUZO, C. E. ; ZANIBONI, M. Z. ; CARVALHO, T. J. ; ALVES, L. C. . Insights on neonatal mortality: differences between public and private health access at São Paulo city between 2012 and 2017. MedRxiv, 2022 (Preprint).

• BELUZO, C. E. ; CARVALHO, T. J. ; ALVES, L. C. . The maternal profile associated with the underlying root cause of neonatal mortality using machine learning and administrative health data. MedRxiv, 2022 (Preprint).

• BELUZO, C. E. ; ARRUDA, NATÁLIA MARTINS ; MAIA, V. S. ; ALVES, L. C. . Data Visualization for Epidemiological and Demographic Data for Malaria Surveillance in the Brazilian Amazon, 2007-2019. MedRxiv, 2021 (Preprint).

• BELUZO, C. E. ; ALVES, L. C. ; ARRUDA, NATÁLIA MARTINS ; SEPETAUSKAS, C. ; SILVA, E. J. ; CARVALHO, T. J. . NeMoR: a New Method Based on Data-Driven for Neonatal Mortality Rate Forecasting. MedRxiv, 2021 (Preprint).

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2018 - 2020

  Desenvolvendo e Disseminando Métodos e Ferramentas Para a Análise Forense de Documentos Digitais, Descrição: A Computação Forense, especificamente a Análise Forense de Documentos Digitais (AFD), trata da subárea da Ciência da Computação que desenvolve métodos e ferramentas utilizados na análise e validação de documentos digitais, em especial vídeos, imagens, textos e áudios. Tais métodos são de vital importância para órgãos como a Polícia Federal e o Poder Judiciário, dado que cada vez mais estes tipos de mídias são apresentados como provas e indícios em diversos tipos de investigações policiais. Ao mesmo tempo, muita pesquisa e desenvolvimento na área de AFD tem sido feita na academia e publicada em veículos científicos mas que não chega ao estágio de estar disponível para o profissional de investigação, necessitando de um considerável esforço para levar a técnica do texto científico ao dia-a-dia do profissional de investigação policial. Este projeto tem como objetivo o desenvolvimento de um software a partir do levantamento, comparação e aperfeiçoamento de métodos da literatura para tratar os problemas da AFD, tais como, a identificação de falsificações em fotos, a detecção de imagens de pessoas geradas por computador e a identificação de tentativas de ataques em sistemas biométricos. Utilizando técnicas avançadas de Processamento de Imagens, Aprendizado de Máquina e Reconhecimento de Padrões (incluindo o "Aprendizado Profundo" -- Deep Learning), este projeto tem como objetivo melhorar e disponibilizar técnicas da literatura de AFD. Como resultado final esperado para este projeto, pretendemos produzir uma ferramenta (software) para disseminar e simplificar a operacionalização de técnicas AFD pelos setores e órgãos interessados.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Carlos Eduardo Beluzo - Integrante / Andreiwid Sheffer Corrêa - Integrante / Tiago José Carvalho - Coordenador / Antônio Carlos Theóphilo Costa Júnior - Integrante / Fábio A. Faria - Integrante / Anderson Rocha - Integrante / Helio Pedrini - Integrante / Danillo Roberto Pereira - Integrante., Número de produções C, T & A: 5

• 2018 - 2020

  Decision-Making Support Platform Based on Visual Analytics and Machine Learning to Subsidize Public Politics Focused on Gestational Health, Descrição: O projeto propõe a criação de uma plataforma de apoio à decisão, baseada em técnicas de visualização de informações e aprendizado de máquina, que subsidie a tomada de decisões para criação políticas públicas voltadas à saúde gestacional#8203;. Métodos de aprendizado de máquina possuem um grande potencial para este tipo de análise, mas são raramente utilizados neste tipo de estudo de mortalidade neonatal no Brasil. A aplicação de técnicas de visualização de informações e de aprendizado de máquina a este contexto são inovadoras à realidade brasileira. Com modelos que tornem tais análises mais eficientes e eficazes, além de prevenir mortes neonatais, pretende-se também melhorar a assistência prestada à mulher, pois, há fragilidade na integração entre os cuidados pré-natal e a assistência ao parto. Nossa proposta é desenvolver três serviços nesta Plataforma: (1) Visualização de Dados da Coorte para apoio à decisão por análise humana visual comparativa; (2) Predição de riscos de morte neonatal baseado em modelos de Aprendizado de Máquina; e (3)#8203; Simulador de impacto de políticas públicas influenciadoras no risco de morte neonatal. O pprojeto conta uma equipe de pesquisadores das áreas de ciências da computação, demografia e saúde pública de três instituições (IFSP-Campinas, da UNICAMP e FIOCRUZ). Os PI deste projeto são: Tiago José de Carvalho, Carlos Eduardo Beluzo e Luciana Correia Alves. O projeto conta com financiamento do Grand Challenges Explorations Brazil ? Ciência de Dados Para Melhorar a Saúde Materno-Infantil da Fundação Bill Melinda Gates, Ministério da Saúde e CNPq.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Carlos Eduardo Beluzo - Integrante / Rodrigo Campos Bresan - Integrante / Tiago José Carvalho - Coordenador / Everton josué da silva - Integrante / Luciana correia alves - Integrante / ARRUDA, NATÁLIA MARTINS - Integrante / SOVAT, RICARDO - Integrante., Financiador(es): Fundação Bill & Melinda Gates - Auxílio financeiro / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 13

Projetos de desenvolvimento

• 2016 - 2016

  DESENVOLVIMENTO DE UM SISTEMA DE SOFTWARE CÓDIGO LIVRE PARA PROCESSAMENTO DE TRANSAÇÕES FINANCEIRAS UTILIZANDO ARQUITETURA DE BIG DATA EM NUVEM, Descrição: O presente projeto visa construir um sistema de software de código-livre para processamento e faturamento de transações financeiras, utilizando arquitetura de Big Data para gerenciamento do ciclo de vida dos dados, e sob uma plataforma de hardware em Nuvem do tipo Infraestrutura como Serviço (IaaS). A pesquisa será realizada em três fases: a primeira fase visa definir e implementar um computador, do tipo servidor, para prover uma plataforma de Infraestrutura como Serviço em Nuvem; a segunda fase visa definir e implementar uma plataforma de Big Data, usando o ecossistema Apache Hadoop, que também é código livre, permitindo que diferentes aplicações façam uso desta plataforma, ou seja, os recursos de hardware e software, deste projeto poderão ser compartilhados com outros grupos de pesquisas, para aplicações de Big Data, independente do domínio do negócio; por fim, a terceira fase, visa construir um sistema de software de código-livre para processamento e faturamento de transações financeiras, o qual será usado como aplicação piloto para teste da plataforma Big Data. Além disto, a implementação de um sistema de software para processamento de transações financeiras, pode favorecer e estimular o desenvolvimento de novos projetos de pesquisa na área de pagamentos eletrônicos como por exemplo: autorizações em tempo real, segurança de dados, pagamentos por dispositivos móveis (com tecnologia NFC), implementação de algoritmos ou sistemas para criptografia, sistemas de detecção de fraudes, sistemas de Mineração de Dados, sistemas para avaliação de perfil de clientes, entre outros. Assim, os principais resultados esperados são: 1) Uma plataforma de ?Infraestrutura como Serviço? compartilhada; 2) Ecossistema Hadoop, implementado em um servidor e disponível para receber aplicações de Big Data; 3) Um sistema de software, de código-livre, para processamento e faturamento de transações financeira.. , Situação: Desativado; Natureza: Desenvolvimento.

• 2016 - 2016

  DESENVOLVIMENTO DE UM SISTEMA DE SOFTWARE CÓDIGO LIVRE PARA PROCESSAMENTO DE TRANSAÇÕES FINANCEIRAS UTILIZANDO ARQUITETURA DE BIG DATA EM NUVEM, Descrição: O presente projeto visa construir um sistema de software de código-livre para processamento e faturamento de transações financeiras, utilizando arquitetura de Big Data para gerenciamento do ciclo de vida dos dados, e sob uma plataforma de hardware em Nuvem do tipo Infraestrutura como Serviço (IaaS). A pesquisa será realizada em três fases: a primeira fase visa definir e implementar um computador, do tipo servidor, para prover uma plataforma de Infraestrutura como Serviço em Nuvem; a segunda fase visa definir e implementar uma plataforma de Big Data, usando o ecossistema Apache Hadoop, que também é código livre, permitindo que diferentes aplicações façam uso desta plataforma, ou seja, os recursos de hardware e software, deste projeto poderão ser compartilhados com outros grupos de pesquisas, para aplicações de Big Data, independente do domínio do negócio; por fim, a terceira fase, visa construir um sistema de software de código-livre para processamento e faturamento de transações financeiras, o qual será usado como aplicação piloto para teste da plataforma Big Data. Além disto, a implementação de um sistema de software para processamento de transações financeiras, pode favorecer e estimular o desenvolvimento de novos projetos de pesquisa na área de pagamentos eletrônicos como por exemplo: autorizações em tempo real, segurança de dados, pagamentos por dispositivos móveis (com tecnologia NFC), implementação de algoritmos ou sistemas para criptografia, sistemas de detecção de fraudes, sistemas de Mineração de Dados, sistemas para avaliação de perfil de clientes, entre outros. Assim, os principais resultados esperados são: 1) Uma plataforma de ?Infraestrutura como Serviço? compartilhada; 2) Ecossistema Hadoop, implementado em um servidor e disponível para receber aplicações de Big Data; 3) Um sistema de software, de código-livre, para processamento e faturamento de transações financeira.. , Situação: Desativado; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Carlos Eduardo Beluzo - Coordenador.

• 2016 - 2016

  DESENVOLVIMENTO DE UM SISTEMA DE SOFTWARE CÓDIGO LIVRE PARA PROCESSAMENTO DE TRANSAÇÕES FINANCEIRAS UTILIZANDO ARQUITETURA DE BIG DATA EM NUVEM, Descrição: O presente projeto visa construir um sistema de software de código-livre para processamento e faturamento de transações financeiras, utilizando arquitetura de Big Data para gerenciamento do ciclo de vida dos dados, e sob uma plataforma de hardware em Nuvem do tipo Infraestrutura como Serviço (IaaS). A pesquisa será realizada em três fases: a primeira fase visa definir e implementar um computador, do tipo servidor, para prover uma plataforma de Infraestrutura como Serviço em Nuvem; a segunda fase visa definir e implementar uma plataforma de Big Data, usando o ecossistema Apache Hadoop, que também é código livre, permitindo que diferentes aplicações façam uso desta plataforma, ou seja, os recursos de hardware e software, deste projeto poderão ser compartilhados com outros grupos de pesquisas, para aplicações de Big Data, independente do domínio do negócio; por fim, a terceira fase, visa construir um sistema de software de código-livre para processamento e faturamento de transações financeiras, o qual será usado como aplicação piloto para teste da plataforma Big Data. Além disto, a implementação de um sistema de software para processamento de transações financeiras, pode favorecer e estimular o desenvolvimento de novos projetos de pesquisa na área de pagamentos eletrônicos como por exemplo: autorizações em tempo real, segurança de dados, pagamentos por dispositivos móveis (com tecnologia NFC), implementação de algoritmos ou sistemas para criptografia, sistemas de detecção de fraudes, sistemas de Mineração de Dados, sistemas para avaliação de perfil de clientes, entre outros. Assim, os principais resultados esperados são: 1) Uma plataforma de ?Infraestrutura como Serviço? compartilhada; 2) Ecossistema Hadoop, implementado em um servidor e disponível para receber aplicações de Big Data; 3) Um sistema de software, de código-livre, para processamento e faturamento de transações financeira.. , Situação: Desativado; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Carlos Eduardo Beluzo - Coordenador.

• 2016 - 2016

  DESENVOLVIMENTO DE UM SISTEMA DE SOFTWARE CÓDIGO LIVRE PARA PROCESSAMENTO DE TRANSAÇÕES FINANCEIRAS UTILIZANDO ARQUITETURA DE BIG DATA EM NUVEM, Descrição: O presente projeto visa construir um sistema de software de código-livre para processamento e faturamento de transações financeiras, utilizando arquitetura de Big Data para gerenciamento do ciclo de vida dos dados, e sob uma plataforma de hardware em Nuvem do tipo Infraestrutura como Serviço (IaaS). A pesquisa será realizada em três fases: a primeira fase visa definir e implementar um computador, do tipo servidor, para prover uma plataforma de Infraestrutura como Serviço em Nuvem; a segunda fase visa definir e implementar uma plataforma de Big Data, usando o ecossistema Apache Hadoop, que também é código livre, permitindo que diferentes aplicações façam uso desta plataforma, ou seja, os recursos de hardware e software, deste projeto poderão ser compartilhados com outros grupos de pesquisas, para aplicações de Big Data, independente do domínio do negócio; por fim, a terceira fase, visa construir um sistema de software de código-livre para processamento e faturamento de transações financeiras, o qual será usado como aplicação piloto para teste da plataforma Big Data. Além disto, a implementação de um sistema de software para processamento de transações financeiras, pode favorecer e estimular o desenvolvimento de novos projetos de pesquisa na área de pagamentos eletrônicos como por exemplo: autorizações em tempo real, segurança de dados, pagamentos por dispositivos móveis (com tecnologia NFC), implementação de algoritmos ou sistemas para criptografia, sistemas de detecção de fraudes, sistemas de Mineração de Dados, sistemas para avaliação de perfil de clientes, entre outros. Assim, os principais resultados esperados são: 1) Uma plataforma de ?Infraestrutura como Serviço? compartilhada; 2) Ecossistema Hadoop, implementado em um servidor e disponível para receber aplicações de Big Data; 3) Um sistema de software, de código-livre, para processamento e faturamento de transações financeira.. , Situação: Desativado; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Carlos Eduardo Beluzo - Coordenador.

• 2016 - 2016

  DESENVOLVIMENTO DE UM SISTEMA DE SOFTWARE CÓDIGO LIVRE PARA PROCESSAMENTO DE TRANSAÇÕES FINANCEIRAS UTILIZANDO ARQUITETURA DE BIG DATA EM NUVEM, Descrição: O presente projeto visa construir um sistema de software de código-livre para processamento e faturamento de transações financeiras, utilizando arquitetura de Big Data para gerenciamento do ciclo de vida dos dados, e sob uma plataforma de hardware em Nuvem do tipo Infraestrutura como Serviço (IaaS). A pesquisa será realizada em três fases: a primeira fase visa definir e implementar um computador, do tipo servidor, para prover uma plataforma de Infraestrutura como Serviço em Nuvem; a segunda fase visa definir e implementar uma plataforma de Big Data, usando o ecossistema Apache Hadoop, que também é código livre, permitindo que diferentes aplicações façam uso desta plataforma, ou seja, os recursos de hardware e software, deste projeto poderão ser compartilhados com outros grupos de pesquisas, para aplicações de Big Data, independente do domínio do negócio; por fim, a terceira fase, visa construir um sistema de software de código-livre para processamento e faturamento de transações financeiras, o qual será usado como aplicação piloto para teste da plataforma Big Data. Além disto, a implementação de um sistema de software para processamento de transações financeiras, pode favorecer e estimular o desenvolvimento de novos projetos de pesquisa na área de pagamentos eletrônicos como por exemplo: autorizações em tempo real, segurança de dados, pagamentos por dispositivos móveis (com tecnologia NFC), implementação de algoritmos ou sistemas para criptografia, sistemas de detecção de fraudes, sistemas de Mineração de Dados, sistemas para avaliação de perfil de clientes, entre outros. Assim, os principais resultados esperados são: 1) Uma plataforma de ?Infraestrutura como Serviço? compartilhada; 2) Ecossistema Hadoop, implementado em um servidor e disponível para receber aplicações de Big Data; 3) Um sistema de software, de código-livre, para processamento e faturamento de transações financeira.. , Situação: Desativado; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Carlos Eduardo Beluzo - Coordenador.

• 2016 - 2016

  DESENVOLVIMENTO DE UM SISTEMA DE SOFTWARE CÓDIGO LIVRE PARA PROCESSAMENTO DE TRANSAÇÕES FINANCEIRAS UTILIZANDO ARQUITETURA DE BIG DATA EM NUVEM, Descrição: O presente projeto visa construir um sistema de software de código-livre para processamento e faturamento de transações financeiras, utilizando arquitetura de Big Data para gerenciamento do ciclo de vida dos dados, e sob uma plataforma de hardware em Nuvem do tipo Infraestrutura como Serviço (IaaS). A pesquisa será realizada em três fases: a primeira fase visa definir e implementar um computador, do tipo servidor, para prover uma plataforma de Infraestrutura como Serviço em Nuvem; a segunda fase visa definir e implementar uma plataforma de Big Data, usando o ecossistema Apache Hadoop, que também é código livre, permitindo que diferentes aplicações façam uso desta plataforma, ou seja, os recursos de hardware e software, deste projeto poderão ser compartilhados com outros grupos de pesquisas, para aplicações de Big Data, independente do domínio do negócio; por fim, a terceira fase, visa construir um sistema de software de código-livre para processamento e faturamento de transações financeiras, o qual será usado como aplicação piloto para teste da plataforma Big Data. Além disto, a implementação de um sistema de software para processamento de transações financeiras, pode favorecer e estimular o desenvolvimento de novos projetos de pesquisa na área de pagamentos eletrônicos como por exemplo: autorizações em tempo real, segurança de dados, pagamentos por dispositivos móveis (com tecnologia NFC), implementação de algoritmos ou sistemas para criptografia, sistemas de detecção de fraudes, sistemas de Mineração de Dados, sistemas para avaliação de perfil de clientes, entre outros. Assim, os principais resultados esperados são: 1) Uma plataforma de ?Infraestrutura como Serviço? compartilhada; 2) Ecossistema Hadoop, implementado em um servidor e disponível para receber aplicações de Big Data; 3) Um sistema de software, de código-livre, para processamento e faturamento de transações financeira.. , Situação: Desativado; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Carlos Eduardo Beluzo - Coordenador.