Daniel Rossetto de Souza

"Educai as crianças, para que não seja necessáio punir um adulto" Pitágoras

Informações coletadas do Lattes em 03/07/2020

Acadêmico

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Formação acadêmica

Graduação em andamento em Ciencia da Computação

2008 - Atual

Universidade Estadual de Maringá

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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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Participação em eventos

I Salão Nacional de Divulgação Científica.GINCAPET - GINCANA ELETRÔNICA DE PERGUNTAS E RESPOSTAS DO GRUPO PET-INFORMÁTICA DA UEM. 2009. (Simpósio).

XII SulPET. 2009. (Encontro).

IV Jornada Paranaense dos grupos PET. 2009. (Encontro).

I EPIC - Encontro Paranaense Integração Universidade-Empresa em Computação. 2009. (Encontro).

III Jornada Paranaense dos grupos PET. 2008. (Encontro).

VIII FITEM - Fórum de Informática e Tecnologia de Maringá. 2008. (Outra).

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Comissão julgadora das bancas

Marco Aurélio Lopes Barbosa

ROMAO, W.CONSTANTINO, A. A.BARBOSA, M. A. L.. Utilização de medidas de interesse em regras de classificação para mineração de dados. 2011. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Maringá.

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Foi orientado por

Wesley Romão

UTILIZAÇÃO DAS IMPRESSÕES GERAIS DO USUÁRIO EM UM ALGORITMO GENÉTICO MULTIOBJETIVO PARA MINERAÇÃO DE DADOS; Início: 2011; Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Maringá; (Orientador);

Wesley Romão

UM ALGORITMO GENÉTICO MULTIOBJETIVO PARA DESCOBERTA DE CONHECIMENTO EM DADOS SOBRE SAÚDE SUPLEMENTAR; 2010; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Maringá, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Wesley Romão;

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Projetos de pesquisa

  • 2009 - 2010

    UM ALGORITMO GENÉTICO MULTIOBJETIVO PARA DESCOBERTA DE CONHECIMENTO EM DADOS SOBRE SAÚDE SUPLEMENTAR, Descrição: A mineração de dados (Data Mining) é a principal etapa do processo de descoberta de conhecimento em bancos de dados, também chamado de KDD (knowledge discovery in databases). Este processo consiste na exploração de bancos de dados contendo grande quantidade de informações para extração de conhecimento válido, compreensível e útil. Entre as tarefas de mineração de dados destaca-se a tarefa de classificação capaz de descobrir conhecimentos com caráter de previsão, que podem auxiliar no planejamento e tomada de decisões. Empresas de planos de saúde suplementar possuem grandes quantidades de dados sobre beneficiários e procedimentos médicos realizados com os mesmos e necessitam descobrir conhecimento relevante sobre possíveis doenças que poderão acometer seus segurados. Dentro deste contexto, a classificação pode auxiliar as empresas de planos de saúde a prever beneficiários com maior probabilidade de contrair doenças crônicas que demandam alto custo, sendo uma importante ferramenta para auxílio na tomada de decisões. Será desenvolvido um algoritmo genético multiobjetivo para descoberta de conhecimento na área de saúde suplementar visando prever doenças e realizar ações de prevenção para evitar a instalação de doenças crônicas e consequente redução de custos. Para isto, será feito um estudo bibliográfico sobre KDD e sobre algoritmos genéticos multiobjetivos a fim de tornar possível a implementação do mesmo para descoberta de conhecimento relevante sobre beneficiários de planos de saúde suplementar.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Daniel Rossetto de Souza - Coordenador / Wesley Romão - Integrante.

Histórico profissional

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Endereço profissional

  • Universidade Estadual de Maringá. , Av Colombo, 5790, Jd Universitário, 87020-900 - Maringa, PR - Brasil, Telefone: (44) 32614040, URL da Homepage:

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Experiência profissional

2008 - Atual

Universidade Estadual de Maringá

Vínculo: Acadêmico, Enquadramento Funcional: Bolsista do PET Informática, Carga horária: 20