Gustavo Jota Resende

Mestrando em Ciência da Computação na Universidade Federal de Minas Gerais. Possui graduação em Ciência da Computação pela Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais (2016). Participou do Programa Ciências Sem Fronteiras onde fez graduação sanduíche na Rochester Institute of Technology, como bolsista CAPES. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Análise Formal de Conceitos e Computação Social, incluindo Inteligência Artificial, Mineração de Dados.

Informações coletadas do Lattes em 30/06/2020

Acadêmico

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Formação acadêmica

Mestrado em andamento em Ciências da Computação

2017 - Atual

Universidade Federal de Minas Gerais
Orientador: Jussara Marques de Almeida;

Graduação em Ciência da Computação

2011 - 2016

Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais, PUC Minas
Título: Análise de Redes Sociais por meio de Implicações via Análise Formal de Conceitos
Orientador: Luis Enrique Zárate

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Formação complementar

2014 - 2015

Extensão universitária em Computer Science. (Carga horária: 20h). , Rochester Institute of Technology, RIT, Estados Unidos.

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Idiomas

Bandeira representando o idioma Inglês

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

Bandeira representando o idioma Português

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

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Áreas de atuação

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Análise Formal de Conceitos.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Computação Social.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Redes Sociais.

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Participação em eventos

Simpósio Brasileiro de Sistemas Multimídia e Web.A System for Monitoring Public Political Groups in WhatsApp. 2018. (Simpósio).

2015 IEEE International Conference on Web Services (ICWS). Canonical Computational Models Based on Formal Concept Analysis for Social Network Analysis and Representation. 2015. (Congresso).

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Comissão julgadora das bancas

Humberto Torres Marques Neto

ALMEIDA, Jussara M.; VASCONCELOS, Marisa Affonso; MELO, Pedro Olmo Stancioli Vaz de;MARQUES-NETO, Humberto Torres. Analyzing Information Dissemination In Publicly Accessible Politically Oriented WhatsApp Groups. 2019. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Pedro Olmo Stancioli Vaz de Melo

ALMEIDA, JUSSARA; VASCONCELOS, M. A.; MARQUES, H. T.;VAZ DE MELO, PEDRO O.S.. Analyzing Information Dissemination in Publicly Accessible Politically Oriented WhatsApp Groups. 2019. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Cristiane Neri Nobre

Zárate, Luis;NOBRE, Cristiane Neri; ALVES, Dorirley Rodrigo. Análise de Redes Sociais por meio de Implicações via Análise Formal de Conceitos. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais.

Luis Enrique Zárate

ZÁRATE, L. E.NOBRE, Cristiane Neri. Análise de redes sociais por meio de implicações via Análise Formal de Conceitos. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais.

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Foi orientado por

Marisa Affonso Vasconcelos

Analyzing Information Dissemination in Publicly Acessible Politically Oriented Whatsapp Groups; 2019; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais,; Coorientador: Marisa Affonso Vasconcelos;

Jussara Marques de Almeida

Analyzing Information Dissemination in Publicly Accessible Politically Oriented WhatsApp Groups; 2019; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais,; Orientador: Jussara Marques de Almeida;

Luis Enrique Zárate

Análise de Redes Sociais por meio da Análise Formal de Conceitos; 2014; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Luis Enrique Zárate Gálvez;

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Produções bibliográficas

  • RESENDE, G. J. ; MELO, P. ; SOUZA, H. ; MESSIAS, J. ; VASCONCELOS, M. ; ALMEIDA, J. ; BENEVENUTO, F. . (Mis)Information Dissemination in WhatsApp: Gathering, Analyzing and Countermeasures. In: Proceedings of the 2019 World Wide Web Conference, 2019, San Francisco. Proceedings of the 2019 World Wide Web Conference (WWW '19), 2019.

  • RESENDE, GUSTAVO JOTA ; DIAS, SERGIO M. ; NETO, HUMBERTO T. MARQUES ; ZARATE, LUIS E. . Canonical Computational Models Based on Formal Concept Analysis for Social Network Analysis and Representation. In: 2015 IEEE International Conference on Web Services (ICWS), 2015, New York. 2015 IEEE International Conference on Web Services. p. 717.

  • RESENDE, GUSTAVO ; MESSIAS, JOHNNATAN ; SILVA, MÁRCIO ; ALMEIDA, JUSSARA ; VASCONCELOS, MARISA ; BENEVENUTO, FABRÍCIO . A System for Monitoring Public Political Groups in WhatsApp. In: the 24th Brazilian Symposium, 2018, Salvador. Proceedings of the 24th Brazilian Symposium on Multimedia and the Web - WebMedia '18, 2018. p. 387.

  • RESENDE, G. J. ; MESSIAS, J. ; SILVA, M. ; VASCONCELOS, M. ; ALMEIDA, J. ; BENEVENUTO, F. . A System for Monitoring Public Political Groups in WhatsApp. In: Simpósio Brasileiro de Sistemas Multimídia e Web. 2018. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

  • RESENDE, G. J. ; DIAS, S. M. ; NETO, HUMBERTO T. MARQUES ; ZARATE, LUIS E ; MORAES, N. R. . IEEE ICWS 2015 - International Conference on Web Services. 2015. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

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Projetos de pesquisa

  • 2013 - 2014

    Analise de Redes Complexas através da Análise Formal de Conceitos, Descrição: 2017 - Atual Desenvolvimento de Aplicações Paralelas para Big Data em Arquiteturas Manycore Não Convencionais: Escalabilidade, Desempenho e Energia Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Henrique Cota de Freitas em 24/04/2017. Descrição: Há uma lacuna ou oportunidade de pesquisa na seguinte direção: Como aumentar eficiência de aplicações para Big Data visando maior desempenho, escalabilidade e baixo consumo de energia? Não só as arquiteturas não convencionais podem ajudar a trilhar um novo caminho no processamento de Big Data, mas é necessário desenvolver aplicações paralelas para uso eficiente destas arquiteturas. Nesse contexto, o objetivo deste projeto é desenvolver aplicações paralelas que, como contribuição, possam escalar com alto desempenho e baixo consumo de energia, tornando a comunidade científica e indústria que trabalha com Big Data mais competitiva.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Doutorado: (1) . Integrantes: Luis Enrique Zárate Gálvez - Integrante / Mark A Song - Integrante / Carlos Augusto Paiva da Silva Martins - Integrante / Cristiane Neri Nobre - Integrante / Henrique Cota de Freitas - Coordenador / Luís Fabrício Wanderley Góes - Integrante / Matheus Alcântara Souza - Integrante / Gabriel Antunes Garcia e Garcia - Integrante / Bruna Mourão Arantes - Integrante.Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais - Auxílio financeiro. 2016 - Atual BIGDATAClima - Modelos neurais de cenários climáticos por meio de Big Data ? Estudo de caso para previsão de eventos extremos na região metropolitana de Belo Horizonte. Descrição: A ocorrência de eventos de precipitação intensa figura entre as principais causas deflagradoras de desastres naturais que atingem a população. Esses eventos requerem maior atenção nas áreas densamente povoadas, como as regiões metropolitanas. Diante disto, este projeto propõe identificar padrões nas condições atmosféricas associadas à ocorrência de eventos de vendavais e precipitação intensa, sobre a terceira maior aglomeração urbana do país, a Região Metropolitana de Belo Horizonte. Atualmente, por meio de uma variedade de sensores, estações meteorológicas, satélites e radares, milhares de variáveis atmosféricas estão disponíveis para serem utilizados dentro da área da meteorologia. Na prática, muitos desses dados não são utilizados de forma eficiente na tomada de decisão, principalmente devido à diversidade de informações que estes representam, assim como, pela ausência de uma base de dados integrada, e à carência de novos modelos ou representações computacionais que os integrem e os sintetizem. Seria então, importante a integração desses dados para a descoberta de padrões atmosféricos associados a eventos adversos fornecendo indicadores mais precisos em tempo hábil para auxiliar na tomada de decisão. É nesse contexto que o presente projeto propõe o uso da tecnologia Big Data para modelar e identificar padrões atmosféricos a partir de gigantescos volumes de dados, de fontes diversas, em tempos de processamento aceitáveis para seu uso. Esses modelos não convencionais são representações computacionais obtidos por meio de um processo de Descoberta de Conhecimento em bases de dados e de técnicas de mineração de dados baseado em Redes Neurais Artificiais. O novo sistema fornecerá ao usuário, tomador de decisão, um sistema semi-automático que integra informações meteorológicas de forma rápida e eficiente, contribuindo assim para minimizar os danos decorrentes de tais eventos. Edital FAPEMIG Universal 2015. Valor Financiado R$ 60.000,00. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Envolvimento como aluno de iniciação científica. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Gustavo Jota Resende - Integrante / Luis E. Zárate - Coordenador.

Histórico profissional

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Experiência profissional

2013 - 2014

Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais, PUC Minas

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Bolsista de Inciação Científica, Carga horária: 20

Outras informações:
Iniciação Científica Bolsista CNPq - PUC Minas. Tema: Análise de Redes Sociais por meio da Análise Formal de Conceitos. Orientador: Luis Enrique Zárate.

2016 - 2016

Empresa de Assistência Técnica e Extensão Rural do Estado de Minas Gerais

Vínculo: Estagiário, Enquadramento Funcional: Desenvoledor Mobile, Carga horária: 20