Sobre o projeto TSViz

O projeto TSViz (sigla oriunda do termo Time Series Visualization) visa a análise online de conteúdo textual publicado por usuários na Internet. Deve-se ressaltar que contamos com o apoio do CNPq (Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico), Brasil, sob processo número 441583/2014-8 e com a FAPESP (Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo) por meio do CEPID-CEMEAI - Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria, São Carlos, SP. Abaixo são listados os envolvidos neste projeto.


Grupo Atual

Rodrigo Fernandes de Mello

Professor Associado da Universidade de São Paulo, São Carlos, SP. Membro do projeto TSViz desde seu início e interessado na área de Aprendizado de Máquina, Séries Temporais e Data Streams. Principal responsabilidade: análise de dados e geração de séries temporais.

Ricardo Araújo Rios

Professor Doutor da Universidade Federal da Bahia, Salvador, BA. Membro do projeto TSViz desde seu início e interessado na área de Séries Temporais e Aprendizado de Máquina. Principal responsabilidade: desenvolvimento e manutenção da coleta de Tweets.

Caio de Sá Lopes

Estudante de Engenharia de Computação da Universidade de São Paulo, São Carlos, SP. Principal responsabilidade: principal desenvolvedor da interface gráfica.

Paulo Aristarco Pagliosa

Professor Associado da Universidade Federal do Mato Grosso do Sul, Campo Grande, MS. Membro do projeto TSViz desde seu início e interessado na área de Visualização de Grandes Volumes de Dados. Principal responsabilidade: camada de persistência de dados.

Marcello Pagano Silva

Estudante de Ciência da Computação da Universidade de São Paulo, São Carlo, SP. Principal responsabilidade: desenvolvedor full stack.

Colaboradores anteriores

Fábio Henrique Sikansi

Mestre em Ciências de Computação pela Universidade de São Paulo, São Carlos, SP, na área de Visualização Computacional e Computação Gráfica. Principal responsabilidade: cooperou com o mapa para geolocalização e alguns itens da interface.

Renato Porfírio Ishii

Professor da Universidade Federal do Mato Grosso do Sul, Campo Grande, MS. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Computação de Alto Desempenho e Computação Bioinspirada, atuando principalmente nos seguintes temas: computação distribuída, agentes móveis inteligentes, computação colaborativa, análise de séries temporais e otimização de acesso a dados. Principal responsabilidade: atuou diretamente em produtores de séries temporais.

Anderson Caio Santos Silva

Bacharel em Ciências da Computação pela Universidade de São Paulo, São Carlos, SP. Durante a graduação atuou em projetos de Análise de Séries Temporais e Mineração de Texto, atualmente tem interesse em Big Data. Principal responsabilidade: cooperou com a construção da Java2R API.