Aulas nas quartas às 8:00 no auditório do CCSL e sextas às 10:00 na sala 259A

Bibliografia principal:

. The Data Science Design Manual, Steven Skiena, Springer, 2017; Designing Data-Intensive Applications, Martin Kleppmann, O’Reilly, 2018;

. Learning from Data, AMLBook, Y. S. Abu-Mostafa, M. Magdon-Ismail, Hsuan-Tien Lin, 2012.

. J. F. Kurose, K. W. Ross, Computer Networking, A Top-Down Approach (7th edition), Pearson, 2016;

. W. Stallings, Cryptography and Network Security: Principles and Practice (7th Edition), Pearson, 2016;

. Raj Jain. The Art of Computer Systems Performance Analysis: Techniques for Experimental Design, Measurement, Simulation, and Modeling. Wiley, 1991.

. Raouf Boutaba, Mohammad A. Salahuddin, Noura Limam, Sara Ayoubi, Nashid Shahriar, Felipe Estrada-Solano, Oscar M. Caicedo, A comprehensive survey on machine learning for networking: evolution, applications and research opportunities. Journal of Internet Services and Applications, 2018, 9:16; (Leitura obrigatória)

Datas importantes:

13/3 - Primeira aula
19/6 - Última aula

15/3 - Não haverá aula
20/3 - Não haverá aula
22/3 - Não haverá aula
17/4 - Não haverá aula
19/4 - Não haverá aula
1/5 - Não haverá aula
22/5 - Não haverá aula
24/5 - Não haverá aula

. Análise de datasets - 9/4 (8:00). Apresentação 10/4 às 8:00
. Primeiro exercício programa - 2/5 (8:00)
. Proposta do artigo - 11/4 (8:00). Apresentação 12/4 às 10:00
. Artigo (alfa) - 23/4 (8:00). Apresentação 24/4 às 8:00
. Artigo (beta) -  5/6 (8:00). Apresentação 5/6 às 8:00
. Artigo (final) - 18/6 (8:00). Apresentação 19/6 às 8:00

Média final (MF):

MF=(datasets + ep1 + proposta + alfa + beta + final)/6

Os conceitos (A, B, C e R) serão definidos no fim do semestre

Qualquer tentativa de fraude nas avaliações implica em MF=0 e reprovação.