Eduardo Pena 

Ciência da Computação

Eduardo Pena é um cientista de dados que planeja automatizar a busca por metadados relevantes. Considerando que grande parte da ciência da informação ainda depende de uma classificação manual dos dados, seu projeto tem enorme potencial para lidar com a crescente complexidade e demanda da gestão de informações. Graduado e mestre em ciência da computação pela Universidade Estadual de Londrina, Pena também alcançou o doutorado na Universidade Federal do Paraná. Neste período, teve a oportunidade de colaborar no prestigiado Hasso Plattner Institute, na Alemanha. 

Professor na Universidade Tecnológica Federal do Paraná, persegue nos finais de semana uma segunda paixão, também com árduo rigor investigativo: vasculhar a internet pelos melhores chefs e suas receitas, para surpreender a esposa e os amigos na cozinha.  E suas virtudes ultrapassam a culinária, já que garante que também cuida da louça assim que terminam os jantares. É que, segundo o cientista, lavar louça é o momento ideal para ter insights sobre seus projetos científicos. Além da paixão pela boa mesa e a ciência de dados, Pena é apaixonado por música e arrisca vários acordes na sua Fender telecaster.

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Projetos

Como descobrir metadados relevantes para o gerenciamento de dados?
Ciência / Ciência da Computação

Metadados são dados descritivos sobre conjuntos de dados. Podem ser simples, como nomes de atributos e estatísticas, ou complexos, como restrições semânticas entre diferentes registros. O gerenciamento e a ciência de dados fornecem aplicações poderosíssimas aos usuários; mas essas aplicações dependem de metadados complexos para funcionarem. A maioria dos conjuntos de dados manipulados por cientistas incluem, quando muito, metadados simples. Isso limita o potencial entregue pelas aplicações. A identificação manual desses dados descritivos é uma tarefa propensa a erros, dificultada pela complexidade dos dados e aplicações modernas. O objetivo desse projeto é desenvolver soluções automatizadas para descoberta de metadados. Para lidar com o gigantesco espaço de possíveis resultados, propomos caracterizar e explorar a sinergia entre dados e aplicações a fim de convergir ao espaço que melhor auxilie usuários em aplicações de interesse.

Recursos investidos

Grant 2023: R$ 200.000,00
Grant Fundação Araucária 2023: R$ 300.000,00

Instituições

  • Universidade Tecnológica Federal do Paraná