Thiago Ferreira Covões

Possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Católica de Santos (2007), mestrado (2010) e doutorado (2014) em Ciências da Computação e Matemática Computacional pela Universidade de São Paulo. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Mineração de Dados. Atualmente é Professor Adjunto na UFABC desde 03/2017.

Informações coletadas do Lattes em 31/10/2019

Acadêmico

Seção coletada automaticamente pelo Escavador

Formação acadêmica

Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional

2010 - 2014

Universidade de São Paulo
Título: Algoritmos Evolutivos para Problemas de Agrupamento de Dados com Restrições
Orientador: em University of Texas at Austin ( Joydeep Ghosh)
com Eduardo Raul Hruschka. Bolsista do(a): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo, FAPESP, Brasil. Palavras-chave: Agrupamento; Algoritmos Evolutivos.Grande área: Ciências Exatas e da Terra

Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional

2008 - 2010

Universidade de São Paulo
Título: Seleção de Atributos via Agrupamento,Ano de Obtenção: 2010
Eduardo Raul Hruschka.Bolsista do(a): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo, FAPESP, Brasil. Palavras-chave: Seleção de Atributos; Agrupamento; Classificação.Grande área: Ciências Exatas e da Terra

Graduação em Ciência da Computação

2004 - 2007

Universidade Católica de Santos
Título: Um filtro para seleção de atributos em problemas de mineração de dados
Orientador: Leandro Nunes de Castro

Seção coletada automaticamente pelo Escavador

Pós-doutorado

2015

Pós-Doutorado. , Universidade de São Paulo, USP, Brasil. , Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil. , Grande área: Ciências Exatas e da Terra, Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Redes Complexas.

Seção coletada automaticamente pelo Escavador

Formação complementar

2005 - 2005

Curso básico de Apache. , Universidade Católica de Santos, UNISANTOS, Brasil.

2004 - 2004

Curso Básico de Java. , Universidade Católica de Santos, UNISANTOS, Brasil.

2002 - 2004

Curso de inglês completo. , CNA, CNA, Brasil.

Seção coletada automaticamente pelo Escavador

Idiomas

Inglês

Compreende Bem, Fala Razoavelmente, Lê Bem, Escreve Bem.

Seção coletada automaticamente pelo Escavador

Áreas de atuação

    Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Mineração de Dados.

Seção coletada automaticamente pelo Escavador

Participação em eventos

2018 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC). Classification with Multi-Modal Classes Using Evolutionary Algorithms and Constrained Clustering. 2018. (Congresso).

Concurso de Teses e Dissertações do Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional.Algoritmos evolutivos para modelos de mistura de gaussianas em problemas com e sem restrições. 2015. (Outra).

Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional. 2015. (Congresso).

Simpósio Brasileiro de Banco de Dados.Hierarchical Bottom-Up Safe Semi-Supervised Support Vector Machines for Multi-Class Transductive Learning. 2013. (Simpósio).

2012 Brazilian Symposium on Neural Networks (SBRN 2012).A Semi-Supervised Approach to Estimate the Number of Clusters per Class. 2012. (Simpósio).

Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS. 2012. (Congresso).

Concurso de Teses e Dissertações em Inteligência Artificial.Seleção de Atributos via Agrupamento. 2010. (Outra).

Joint Conference 2010 - SBIA - SBRN - JRI. 2010. (Congresso).

V Workshop do Programa de Aperfeiçoamento de Ensino PAE. 2009. (Outra).

IV Workshop do Programa de Aperfeiçoamento de Ensino PAE. 2008. (Outra).

IV Workshop em Algoritmos e Aplicações de Mineração de Dados.Seleção de Atributos Para Classificação de Grãos. 2008. (Outra).

I Jornada de Iniciação Científica.Seleção de atributos para agrupamento de dados. 2005. (Outra).

Seção coletada automaticamente pelo Escavador

Participação em bancas

Aluno: Airton Bordin Junior

SILVA, N. F. F.; CAMILO JUNIOR, C. G.; ROSA, T. C.;COVÕES, T. F.. Aplicação de Programação Genética na Análise de Sentimentos. 2018. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Goiás.

Aluno: Julia Botan Machado

FRANÇA, F. O; PEREIRA, A. L. V.;COVÕES, T. F.. Detecção de Eventos Offline no Twitter por Agrupamento de Termos. 2018. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC.

Aluno: Charles Henrique Porto Ferreira

PRATI, R. C.;COVÕES, T. F.; FRANÇA, F. O. Extração e Combinação de Multiplas Visões para Classificação de Textos. 2018. Exame de qualificação (Doutorando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC.

Aluno: Detecção de Eventos offline no Twitter por Agrupamento

PRATI, R. C.;COVÕES, T. F.; FRANÇA, F. O. Julia Botan Machado. 2017. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC.

Aluno: Maira Zabuscha de Lima

FRANÇA, F. O; FANTINATO, D. G.;COVÕES, T. F.. Gerando Expressões Interação-Transformação com Perceptron de Múltiplas Camadas. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC.

Aluno: Alex Palmeira Fragoso

OLIVEIRA, M. C. F.;COVÕES, T. F.. Desenvolvimento de um sistema evolutivo para o cálculo de rotas de navegação de robôs. 2013. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciências de Computação) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Sebastião Giacheto Ferreira Júnior

PONTI JUNIOR, M. P.;COVÕES, T. F.. Sobreposição de mapas utilizando algoritmos genéticos. 2013. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo.

Aluno: João Vitor Tornisiello Trevisan

TRINDADE JUNIOR, O.;COVÕES, T. F.. Desenvolvimento de Sistemas Web: Aplicação da Metodologia Scrum. 2010. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Informática) - Universidade de São Paulo.

Seção coletada automaticamente pelo Escavador

Comissão julgadora das bancas

André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho

Von Zuben, F.;Rezende, S.de Carvalho, A. C. P. L. F.. Algoritmos evolutivos para problemas de agrupamento de dados com restrições. 2011. Exame de qualificação (Doutorando em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

Maria Carolina Monard

HRUSCHKA, E. R.; EBECKEN, Nelson Francisco Favilla;MONARD, M. C.. Seleção de Atributos via Agrupamento. 2010. Dissertação (Mestrado em Ciências de Computação e Matemática Computacional) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.

Ana Carolina Lorena

Hruschka, E. R.; Rezende, S. O.; ZUBEN, F. J. V.; EBECKEN, N. F. F.;LORENA, A. C.. Algoritmos evolutivos para modelos de mistura de gaussianas em problemas com e sem restrições. 2014. Tese (Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

Solange Oliveira Rezende

HRUSCHKA, E. R.; ZUBEN, F. J. V.; EBECKEN, Nelson Francisco Favilla;REZENDE, S. O.; LORENA, A. C.. Algoritmos Evolutivos para modelos de mistura de Gaussianas em problemas com e sem restrições. 2014. Tese (Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.

Eduardo Raul Hruschka

EBECKEN, Nelson Francisco Favilla; MONARD, M. C.;HRUSCHKA, E. R.. Seleção de Atributos Via Agrupamento. 2010. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

Eduardo Raul Hruschka

Hruschka, E.R.; Ebecken, Nelson F. F.; ZUBEN, Fernando José Von;REZENDE, S. O.; Lorena, A. C.. Algoritmos evolutivos para modelos de mistura de gaussianas em problemas com e sem restrições. 2014. Tese (Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

Seção coletada automaticamente pelo Escavador

Orientou

Matheus Campos Fernandes

Aprendizado ativo para agrupamento de dados com restrições; Início: 2018; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; (Orientador);

Pedro Henrique Arruda Faustini

Detecção de notícias falsas via aprendizado supervisionado; Início: 2018; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; (Orientador);

Vinícius Veronese Gonçalves

Análise comparativa de classificadores para identificação de vírus em bases de dados metagenômicas; Início: 2018; Iniciação científica (Graduando em Ciência e Tecnologia) - Universidade Federal do ABC; (Orientador);

ALAN DE AGUIAR

Otimização de ensembles de classificadores por meio de algoritmos evolutivos com busca por diversidade; 2018; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC; Orientador: Thiago Ferreira Covões;

Estevão Crippa da Veiga

Classificação Automática de Gêneros Musicais baseada em Agrupamento de Dados com Restrições; 2018; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência e Tecnologia) - Universidade Federal do ABC, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: Thiago Ferreira Covões;

Seção coletada automaticamente pelo Escavador

Foi orientado por

Zhao Liang

2015; Universidade de São Paulo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Zhao Liang;

Leandro Nunes de Castro Silva

Um Filtro para Seleção de Atributos em Problemas de Mineração de Dados; 2007; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Católica de Santos; Orientador: Leandro Nunes de Castro Silva;

Eduardo Raul Hruschka

Seleção de Atributos via Agrupamento; 2010; Dissertação (Mestrado em Mestrado em Ciências de Computação) - Universidade de São Paulo, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: Eduardo Raul Hruschka;

Eduardo Raul Hruschka

Algoritmos evolutivos para modelos de mistura de gaussianas em problemas com e sem restrições; 2014; Tese (Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: Eduardo Raul Hruschka;

Eduardo Raul Hruschka

Seleção de Atributos para Agrupamento de Dados (2004-2007); 2007; 0 f; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Católica de Santos, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Eduardo Raul Hruschka;

Eduardo Raul Hruschka

Supervisão de Estágio para Capacitação Docente, Tópicos Especiais em Bancos de Dados (SCC0542); 2013; Orientação de outra natureza - Universidade de São Paulo; Orientador: Eduardo Raul Hruschka;

Eduardo Raul Hruschka

Supervisão de Estágio para Capacitação Docente ( Tópicos Especiais em Bancos de Dados - SCC-542); 2009; Orientação de outra natureza; (Bacharelado em Informática) - Universidade de São Paulo; Orientador: Eduardo Raul Hruschka;

Seção coletada automaticamente pelo Escavador

Produções bibliográficas

  • Covões, Thiago F. ; Hruschka, Eduardo R. ; Ghosh, J. . Evolving Gaussian Mixture Models with Splitting and Merging Mutation Operators. Evolutionary Computation , v. 24, p. 293-317, 2015.

  • COVOES, THIAGO F. ; Hruschka, Eduardo R. ; GHOSH, JOYDEEP . Competitive Learning With Pairwise Constraints. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems , v. 24, p. 164-169, 2013.

  • COVÕES, T. F. ; BARROS, R. C. ; SILVA, T. S. ; de Carvalho, A. C. P. L. F. . Hierarchical Bottom-Up Safe Semi-Supervised Support Vector Machines for Multi-Class Transductive Learning. Journal of Information and Data Management - JIDM , v. 4, p. 357-372, 2013.

  • COVÕES, T. F. ; Hruschka, E.R. ; Ghosh, J. . A study of K-Means-based algorithms for constrained clustering. Intelligent Data Analysis , v. 17, p. 485-505, 2013.

  • COVÕES, T. F. ; Hruschka, E.R. . Towards improving cluster-based feature selection with a simplified silhouette filter. INFORMATION SCIENCES , v. 181, p. 3766-3782, 2011.

  • Hruschka, E.R. ; HRUSCHKA JR., Estevam Rafael ; COVÕES, T. F. ; EBECKEN, Nelson Francisco Favilla . Bayesian Feature Selection for Clustering Problems. Journal of Information & Knowledge Management , v. 05, p. 315-327, 2006.

  • COVOES, THIAGO F. ; Hruschka, Eduardo R. . Classification with Multi-Modal Classes Using Evolutionary Algorithms and Constrained Clustering. In: 2018 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), 2018, Rio de Janeiro. 2018 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), 2018. p. 1-10.

  • COVOES, THIAGO FERREIRA ; LIANG, ZHAO . Low and high level classification using stacking. In: 2017 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2017, Anchorage. 2017 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2017. p. 2525.

  • COVOES, THIAGO F. ; Hruschka, Eduardo R. . Unsupervised learning of Gaussian Mixture Models: Evolutionary Create and Eliminate for Expectation Maximization algorithm. In: 2013 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), 2013, Cancun. 2013 IEEE Congress on Evolutionary Computation. p. 3206-3213.

  • SESTARO, DAVIDSON M. ; COVOES, THIAGO F. ; Hruschka, Eduardo R. . A Semi-supervised Approach to Estimate the Number of Clusters per Class. In: 2012 Brazilian Symposium on Neural Networks (SBRN), 2012, Curitiba. 2012 Brazilian Symposium on Neural Networks, 2012. v. 1. p. 73-78.

  • Covões, Thiago F. ; Hruschka, Eduardo R. . Splitting and Merging Gaussian Mixture Model Components: An Evolutionary Approach. In: 2011 Tenth International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA), 2011, Honolulu. 2011 10th International Conference on Machine Learning and Applications and Workshops. v. 1. p. 1-8.

  • Coletta, L. F. S. ; Hruschka, E.R. ; COVÕES, T. F. ; Campello, R.J.G.B. . Fuzzy Clustering-Based Filter. In: International Conference on Information Processing and Management of Uncertainty in Knowledge-Based Systems (IPMU 2010), 2010, Dortmund. Communications in Computer and Information Science. Berlin: Springer, 2010. v. 80. p. 406-415.

  • Jaskowiak, P. A. ; Campello, R.J.G.B. ; COVÕES, T. F. ; Hruschka, E.R. . A Comparative Study on the Use of Correlation Coefficients for Redundant Feature Elimination. In: Simpósio Brasileiro de Redes Neurais, 2010, São Bernardo do Campo. Proceedings of the Brazilian Symposium on Artificial Neural Networks, 2010. p. 13-18.

  • COVÕES, T. F. ; Hruschka, E.R. ; de Castro, L. N. ; dos Santos, A. M. . A Cluster-Based Feature Selection Approach. In: The 4th International Conference on Hybrid Artificial Intelligence Systems (HAIS'09), 2009, Salamanca. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Berlin: Springer, 2009. v. 5572. p. 169-176.

  • COVÕES, T. F. ; Hruschka, E.R. . An Experimental Study on Unsupervised Clustering-based Feature Selection Methods. In: 9th International Conference on Intelligent Systems Design and Applications (ISDA'09), 2009, Pisa. Proceedings of The 9th International Conference on Intelligent Systems Design and Applications, 2009. p. 993-1000.

  • COVÕES, T. F. ; Hruschka, E.R. ; de Castro, L. N. ; de Carvalho, A. C. P. L. F. . Seleção de Atributos Para Classificação de Grãos. In: IV Workshop em Algoritmos e Aplicações de Mineração de Dados, 2008, Campinas. IV Workshop em Algoritmos e Aplicações de Mineração de Dados - WAAMD 2008 (em conjunto com o XXIII Simpósio Brasileiro de Banco de Dados - SBBD 2008), 2008. p. 64-69.

  • Hruschka, E.R. ; COVÕES, T. F. ; HRUSCHKA JR., Estevam Rafael ; EBECKEN, Nelson Francisco Favilla . Adapting Supervised Feature Selection Methods for Clustering Tasks. In: Resources Management Association (IRMA) International Conference, 2007, Vancouver. Managing Worldwide Operations and Communications with Information Technology (IRMA 2007 Proceedings). Hershey: Idea Group Publishing, 2007. p. 99-102.

  • Hruschka, E.R. ; HRUSCHKA JR., Estevam Rafael ; COVÕES, T. F. ; EBECKEN, Nelson Francisco Favilla . Feature Selection for Clustering Problems: a Hybrid Algorithm that Iterates Between k-means and a Bayesian Filter. In: The Fifth International conference on Hybrid Intelligent Systems (HIS'05), 2005, Rio de Janeiro. Proceedings of The Fifth International conference on Hybrid Intelligent Systems (HIS'05). Los Alamitos, CA, USA: IEEE Computer Society. v. 1. p. 405-410.

  • Hruschka, E.R. ; COVÕES, T. F. . Feature Selection for Cluster Analysis: an Approach Based on the Simplified Silhouette Criterion. In: International Conference on Computational Intelligence for Modelling Control and Automation - CIMCA'2005, 2005, Vienna. Proceedings of the International Conference on Computational Intelligence for Modelling Control and Automation - CIMCA'2005. Piscataway, New Jersey: IEEE Computer Society Press. v. I. p. 32-38.

  • COVÕES, T. F. ; Hruschka, E.R. . Classification with Multi-Modal Classes Using Evolutionary Algorithms and Constrained Clustering. 2018. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

  • COVÕES, T. F. . Mineração de Dados. 2009. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

Seção coletada automaticamente pelo Escavador

Outras produções

COVÕES, T. F. . Revisor de artigo para Brazilian Conference on Intelligent Systems. 2018.

COVÕES, T. F. . Revisor de artigo para Brazilian Conference on Intelligent Systems. 2017.

COVÕES, T. F. . Revisor de artigo para o Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional. 2015.

COVÕES, T. F. . Revisor de artigo para o IEEE International Conference on Industrial Informatics. 2015.

Covões, Thiago F. . Revisor de artigo para o Encontro Nacional de Inteligência Artificial (ENIA 2012). 2012.

Covões, Thiago F. . Revisor de artigo para International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods (ICPRAM 2012). 2012.

Covões, Thiago F. . Revisor de artigo para o Simpósio Brasileiro de Redes Neurais (SBRN 2012). 2012.

Covões, Thiago F. . Revisor de artigo para International Conference on Intelligent Systems Design and Applications (ISDA 2011). 2011.

COVÕES, T. F. . Revisor de artigos para International Conference on Frontier of Computer Science and Technology. 2010.

COVÕES, T. F. . Revisor de artigo submetido ao XXXV Conferência Latino-Americana de Informática (CLEI - 2009). 2009.

Seção coletada automaticamente pelo Escavador

Projetos de pesquisa

  • 2008 - 2009

    CIAC: Classificador Inteligente de Amostras de Café, Descrição: Atualmente, a definição da qualidade e, portanto, do valor do café é baseada na classificação manual, ou seja, uma pessoa exerce o papel de um classificador treinado (certificado) para qualificar as amostras de café. Assim, o processo atual de classificação de café sofre com a subjetividade dos classificadores e uma grande dificuldade de padronização do processo devido a possíveis inconsistências dos classificadores. Diante deste cenário, o presente projeto propõe desenvolver uma máquina (conjunto hardware + software), denominada Classificador Inteligente de Amostras de Café (CIAC), para classificar amostras de café considerando: i) forma e tamanho; e ii) tipo.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Thiago Ferreira Covões - Integrante / Leandro Nunes de Castro - Integrante / Andre Carvalho - Integrante / Helder Knidel - Coordenador / Ana Carolina Lorena - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa.

  • 2004 - 2007

    Mineração de Dados por meio de Inteligência Artificial - Processo CNPq 301.353/03-4, Descrição: O processo de descoberta de conhecimento em bancos de dados é útil em vários domínios da ciência, bem como em várias aplicações práticas, dentre as quais se destacam aquelas que envolvem os Sistemas de Informação. Nesse contexto, os bancos de dados representam depósitos de conhecimento em potencial, que podem ser explorados para descobrir relações, padrões e regras. O processo de descoberta de conhecimento é interativo e iterativo e tem ênfase na aplicação de técnicas de mineração de dados ("data mining"), as quais envolvem basicamente três etapas: preparação de dados, utilização de um algoritmo de mineração de dados e a análise das informações obtidas. Estas três etapas são interdependentes e, por este motivo, a abordagem ideal para extrair informações relevantes em bancos de dados consiste em considerar as inter-relações entre cada uma das etapas e sua influência no resultado final. Neste sentido, este projeto de pesquisa permitiu o desenvolvimento de metodologias que levam em consideração o processo de mineração de dados como um todo. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Thiago Ferreira Covões - Integrante / Eduardo Hruschka - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

Seção coletada automaticamente pelo Escavador

Prêmios

2015

Primeiro colocado no Concurso de Teses e Dissertações, Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional (CBIC).

2013

Melhor artigo completo do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD) de 2013: Hierarchical Bottom-Up Safe Semi-Supervised Support Vector Machines for Multi-Class Transductive Learning, Sociedade Brasileira de Computação.

2010

Menção honrosa no Concurso de Teses e Dissertações em Inteligência Artificial - CTDIA, Comissão Especial de Inteligência Artificial da Sociedade Brasileira de Computação..

Histórico profissional

Seção coletada automaticamente pelo Escavador

Endereço profissional

  • Universidade Federal do ABC, Centro de Matemática, Computação e Cognição. , Avenida dos Estados 5001, Santa Terezinha, 09210580 - Santo André, SP - Brasil, Telefone: (11) 49967950

Seção coletada automaticamente pelo Escavador

Experiência profissional

  • 2013 - 2015

    Big Data Brasil

    Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Analista de dados, Carga horária: 40

  • 2013 - 2013

    Universidade de São Paulo

    Vínculo: Estagiário PAE, Enquadramento Funcional: Estágio de Docência, Carga horária: 6

  • 2009 - 2009

    Universidade de São Paulo

    Vínculo: Estagiário PAE, Enquadramento Funcional: Estágio de Docência, Carga horária: 6

    Atividades

    • 01/2013 - 06/2013

      Estágios , Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Departamento de Ciências da Computação.,Estágio realizado, Estágio docência na disciplina SCC-0542 ? Tópicos Especiais em Banco de Dados ? Bacharelado em Informática..

    • 07/2009 - 12/2009

      Estágios , Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, .,Estágio realizado, Estágio docência na disciplina SCC-0542 ? Tópicos Especiais em Banco de Dados ? Bacharelado em Informática..

  • 2008 - 2009

    NatComp Informática e Equipamentos Eletrônicos, NatComp

    Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Pesquisador, Carga horária: 40

    Outras informações:
    Pesquisador financiado pela FAPESP

  • 2004 - 2007

    Universidade Católica de Santos

    Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Pesquisador, Carga horária: 20

    Outras informações:
    Pesquisador financiado pelo CNPq

  • 2017 - Atual

    Universidade Federal do ABC

    Vínculo: Servidor Público, Enquadramento Funcional: Professor Adjunto I, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

    Atividades

    • 09/2017

      Conselhos, Comissões e Consultoria, Centro de Matemática, Computação e Cognição, .,Cargo ou função, Representante docente da Coordenação do Bacharelado em Ciência da Computação.