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G = PG uma releitura de

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Academic year: 2021

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(1)

G = PG

uma releitura de

P = NP

P = NP

Mirella M. Moro

mirella@dcc.ufmg.br

PPGCC/UFMG, 2014

Observações

• Muuuuuita info em pooooouco tempo

• Slides estão online, não precisa copiar

• Já que estou aqui, preste atenção em mim

• Slides numerados: perguntas no final

• Turn off your “f#35ing” mobile

mirella@dcc.ufmg.br 2

w w w. d c c . u f m g . b r / ~ m i r e l l a

mirella@dcc.ufmg.br 3

INTRODUÇÃO

PARTE 1

P

NP

5 mirella@dcc.ufmg.br mirella@dcc.ufmg.br 6

(2)

PG

PAA

PG

mirella@dcc.ufmg.br 7

PG

PAA

English

PG

English

mirella@dcc.ufmg.br 8

Por quê?

“Feeling” sobre o salário de estudante…

$ BSc $ MSc PhD Tempo Trabalho direto BSc Tempo Pós-Graduação BSc MSc 9 mirella@dcc.ufmg.br

Dados sobre o salário

Escolaridade - Salário Escolaridade (maior grau)

N o . d e r e sp o st as Média salário Programadores Região SE 2.553 1.843 3.207 3.568 5.226

Nenhuma Técnico Graduação MestradoPós-Grad

(latu sensu) A vg . S al ár io Fonte: http://micosderealejo.blogspot.com 24 de março de 2010 10 mirella@dcc.ufmg.br mirella@dcc.ufmg.br 11 mirella@dcc.ufmg.br 12

Os salários, por áreas de atuação, também sobem na medida da qualificação do profissional. Além da experiência, ditada por anos de trabalho no setor, a formação acadêmica também pode significar um incremento importante no salário. Um profissional Um profissional de Arquitetura da Informação com com mestrado ou doutorado pode ganhar até 74,7% mais do mestrado ou doutorado pode ganhar até 74,7% mais do que um que possui apenas formação superior.

que um que possui apenas formação superior.

15 de

(3)

Internships at Silicon Valley

mirella@dcc.ufmg.br 13

MARÇO 2014

MARÇO 2014

http://www.slate.com/blogs/future_tense/2014/03/04/glassdoor_survey_ranks_the_20_companies_that_pay_their_interns_the_most.html http://www.cnbc.com/id/101458010

Highest Paid Internships

2012 • Google • Twitter • Facebook • Yahoo 2014 • US$ 7,0 Palantir • US$ 6,9 VMware • US$ 6,8 Twitter • US$ 6,2 LinkedIn • Yahoo • Microsoft • Zynga • Amazon • Apple • Oracle • LinkedIn • IBM • Cisco • US$ 6,2 LinkedIn • US$ 6,2 Facebook • US$ 6,1 Microsoft • US$ 6,1 eBay • US$ 5,9 Google • US$ 5,7 Apple • US$ 5,6 Amazon • US$ 5,0 Yahoo • US$ 4,6 Intel mirella@dcc.ufmg.br 14

Cuidado

mirella@dcc.ufmg.br 15

Investimento

16 mirella@dcc.ufmg.br

PG

PAA

English

PG

English

Investir

mirella@dcc.ufmg.br 17

P R E P A R A

18 mirella@dcc.ufmg.br

(4)

Grad – MSc – PhD

mirella@dcc.ufmg.br 19

Várias Variáveis

Organização

Disciplina

Independência

Independência

Responsabilidade

Comprometimento

mirella@dcc.ufmg.br 20

Pensamento

mirella@dcc.ufmg.br 21

Motivação & Reflexão

mirella@dcc.ufmg.br 22

PG

PAA

English

Difícil

PG

English

Investir

Difícil

mirella@dcc.ufmg.br 23

Conhecimento

PG

PG

Habilidades

Habilidades

PG

PG

mirella@dcc.ufmg.br 24

(5)

IMHO: vantagens

mirella@dcc.ufmg.br 25

IMHO: vantagens

Trabalho

Evento

mirella@dcc.ufmg.br 26

Viagem

Evento

Científico

SBBD’09 J.Pessoa ICDE’04 Boston SIGMOD’10 SIGMOD’10 Indianápolis Indianápolis VLDB’08

N.Zelandia SIGMOD’09SIGMOD’09

Providence Providence (NYC)(NYC)

SIGMOD’11 SIGMOD’11 Atenas Atenas SIGCSE’11 Dallas SIGMOD’12 Phoenix SIGCSE’13 Denver SBBD 2013 SBBD 2013 SIGMOD’13 SIGMOD’13 NYC

NYC CSBC’13CSBC’13MaceióMaceió

code.org

27 SIGMOD’07 - Beijing

Boston IndianápolisIndianápolis

SBBD’01 Rio VLDB’04 Toronto CLEI’00 México CSBC’97 Brasília IDEAS’04 Coimbra (Lisboa) VLDB’05 Noruega CLEI’02 - Uruguai SIGMOD’07 (Amsterdam) mirella@dcc.ufmg.br

Conquista

Conquista

PAA

PAA

English

English

Difícil

Difícil

Conquista

Conquista

English

English

Investir

Investir

Difícil

Difícil

mirella@dcc.ufmg.br 28 mirella@dcc.ufmg.br 29

G = PG ↔ P = NP

É impossível se

arrepender de ter

estudado mais

estudado mais

mirella@dcc.ufmg.br 30

(6)

FAZER PESQUISA

EM MEIA DÚZIA DE SLIDES

PARTE 2

Fazer Pesquisa

Prepara para decorar o próximo slide

mirella@dcc.ufmg.br 32

Contexto

Contexto

Problema

Problema

Enquanto estiver

• Pensando • Planejando • Escrevendo • Apresentando

Solução

Solução

Avaliação

Avaliação

• Apresentando • Discutindo • Reunindo • Argumentando

CON

CON--PROSA:

PROSA:

mirella@dcc.ufmg.br 33

• Contribuição

• O que *não* funciona?

• O que pode melhorar?

• Contexto geral

• Contexto específico

[estado da arte]

Contexto

Contexto

Problema

Problema

• É bom? É melhor?

• [Nem] Sempre: Quando? Por quê?

• Contribuição

• Como resolver o problema

Solução

Solução

Avaliação

Avaliação

34 mirella@dcc.ufmg.br

Contribuições por TUDO!!!!

• X atual > novo problema

• X atual > novo contexto

Contexto

Contexto

Problema

Problema

mirella@dcc.ufmg.br 35

• Diferentes avaliações > X atual

• X atual > nova solução

• Solução atual > melhorias

Problema

Problema

Solução

Solução

Avaliação

Avaliação

36 mirella@dcc.ufmg.br

(7)

Contribuições por TUDO!!!!

• Dados relacionais > semiestruturado • Dados relacionais > big data analysis • Dados relacionais > streams

• Dados relacionais > móveis

Contexto

Contexto

Problema

Problema

mirella@dcc.ufmg.br 37

• Escolha qualquer um e avalie em: map-reduce, novos hardwares, ... • Escolha qualquer um e avalie em: paralelo, distribuído, grandes volumes, map-reduce, novos hardwares, ... • Mais comum

• Dados relacionais > big data analysis

Problema

Problema

Solução

Solução

Avaliação

Avaliação

Example

[ ZHANG et al @ SIGMOD 1996 ]

Finding useful patterns in large datasets has attracted considerable interest recently,

and one of the most widely studied problems in this area is the identification of clusters, or densely populated regions, in a multi-dimensional dataset. Prior work does not adequately address the problem of large datasets and minimization of I/O costs.

This paper presents a data clustering method named BIRCH (Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies), and demonstrates that it is especially suitable for very large databases.

BIRCH incrementally and dynamically clusters incoming multi-dimensional

Context Problem

Solution

(Details) BIRCH incrementally and dynamically clusters incoming multi-dimensional

metric data points to try to produce the best quality clustering with the available resources (i.e., available memory and time constraints). BIRCH can typically find a good clustering with a single scan of the data, and improve the quality further with a few additional scans. BIRCH is also the first clustering algorithm proposed in the database area to handle “noise” (data points that are not part of the underlying pattern) effectively. We evaluate BIRCH’s time/space efficiency, data input order sensitivity, and clustering quality through several experiments. We also present a performance comparison of BIRCH versus CLARANS, a clustering method proposed recently for laerge datasets, and show that BIRCH is

consistently superior.

mirella@dcc.ufmg.br 38

(Details)

Evaluation

Today’s cloud-based services integrate globally distributed resources into seamless computing platforms.

Provisioning and accounting for the resource usage of these Internet-scale applications presents a challenging technical problem.

This paper presents the design and implementation of distributed rate limiters, which work together to enforce a global rate limit across traffic aggregates at multiple sites, enabling the coordinated policing of a cloud-based service’s network traffic.

Our abstraction not only enforces a global limit, but also ensures that

Contexto Problema Solução

Exemplo em Redes

[ RAGHAVAN et al @ SIGCOMM 2007]

39

Our abstraction not only enforces a global limit, but also ensures that congestion-responsive transport-layer flows behave as if they traversed a single, shared limiter. We present two designs—one general purpose, and one optimized for TCP—that allow service operators to explicitly trade off between communication costs and system accuracy, efficiency, and scalability.

Both designs are capable of rate limiting thousands of flows with negligible overhead (less than 3% in the tested configuration). We demonstrate that our TCP-centric design is scalable to hundreds of nodes while robust to both loss and communication delay, making it practical for deployment in nationwide service providers.

(detalhes)

Avaliação

NA PRÁTICA

(SLIDES CHEIOS DE TEXTO)

PARTE 3

COMEÇANDO O CURSO

Conhecer colegas e Conhecer colegas e professores é fundamental para o seu curso assim como para a vida “após curso”

41 mirella@dcc.ufmg.br

Começando o Curso

1. Orientador e seus orientados

2. Bookmarks

– http://www.lbd.dcc.ufmg.br/bdbcomp – http://www.informatik.uni-trier.de/~ley/db – http://www.periodicos.capes.gov.br – http://www.periodicos.capes.gov.br – http://dl.acm.org – http://ieeexplore.ieee.org

3. Lattes

4. Associe-se:

mirella@dcc.ufmg.br 42

(8)

COMO SE FAZ PESQUISA

Resultados

43 mirella@dcc.ufmg.br

Orientador/a

Tema

Trabalho

Resultados

Algoritmo em Detalhes

• Afinidade + Responsabilidades

Orientador/a

• Atual + Interessante + Futuro

Tema

• Sentar + Trabalhar

• Individualmente + Grupo

Trabalho

• Artigos + Conferências + Defesa

Resultados

mirella@dcc.ufmg.br 44

ESCOLHA DO TEMA

É a decisão mais importante

afetará todo o decorrer do seu curso

45 mirella@dcc.ufmg.br

Ler é a ÚNICA solução

• Seus artigos recentes • Dissertações/Teses recentes

Orientador

• A partir das referências • A partir de buscas

Relacionados

• Principais (VLDB, SIGMOD, SBBD) • De 2014, 2013, …

Eventos

Periódicos

mirella@dcc.ufmg.br 46

Idealmente

2

artigos

MSc

1

artigo

PhD

artigos

por

semana

artigo

por

DIA

mirella@dcc.ufmg.br 47 manter-se atualizado

Escolha do Tema

O tema • Interessante e atual: extrair artigos a respeito de sua tese/dissertação Com orientador • Tem um histórico de pesquisa maior do que o

seu (por isso que ele é

orientador)

• Tem uma experiência na

tese/dissertação • Com impacto por um

bom tempo, por exemplo 2/4 anos • Estado-da-arte!!!!

– Área já muito explorada? – Ultrapassada, irrelevante?

• Tem uma experiência na área para emitir opinião sobre o que pode ser interessante como uma dissertação/tese

• E o que é mais adequado como um trabalho de disciplina ou relatório técnico

(9)

Escolha do Tema

Você

passará um bom

tempo trabalhando

Interessante e encorajador para você!

mirella@dcc.ufmg.br 49

tempo trabalhando

nele,

e se não estiver

motivado, a pesquisa

nunca terminará

Falando em motivação

... Motivação...

• Não espere que outras

pessoas o motivem a trabalhar

• Você deve procurar se motivar para

terminar o SEU trabalho

terminar o SEU trabalho

• Por isso uma empatia com o tema

escolhido é fundamental

(mas às vezes vai a contra-gosto mesmo,

o que não quer dizer que não será um

sucesso...)

mirella@dcc.ufmg.br 50

1. Tema escolhido

2. Orientador aprovou

3. Trabalho

mirella@dcc.ufmg.br 51

TRABALHO a partir da leitura

• Leia, analise, critique,

discuta, implemente

• Tente analisar o assunto que está sendo descrito que está sendo descrito • Tente identificar pontos

falhos e possíveis melhorias no artigo • Como fazer melhor?

mirella@dcc.ufmg.br 52

Porém a mais difícil

ESCRITA E APRESENTAÇÃO

DE ARTIGOS

Porém a mais difícil

parece ser RESULTADOS

Escrita & Apresentação: Difícil?!

• Atividade inédita

• Escrever longamente

• Falar em público

Difícil

• Falar em público

• “Receitas clássicas”

• Fazer de novo

• Prática leva à perfeição

Fácil

(10)

ESCREVENDO

• Nunca viu uma dissertação ou tese na vida?!?!?! • Pegue uma na biblioteca do DCC biblioteca do DCC – Recente – Do seu orientador – Estrutura – Divisão de capítulos – Linguagem – Abordagens… 55 mirella@dcc.ufmg.br

Escrevendo

Assim que

definir o tópico da

dissertação/tese:

• Comece a trabalhar no documento final 1. Capas 2. Catalogação 3. Aprovação 4. Dedicatória 5. Agradecimentos 6. Resumo 7. Abstract 8. Resumo Estendido documento final • Formato??? na página da pós na MINHA página • Comece com as páginas obrigatórias mirella@dcc.ufmg.br 56 Referências Bibliográficas 9. Sumário 10. Lista de figuras 11. Lista de tabelas 12. Corpo do texto 13. Apêndice 14. Referências Bibliográficas

Conectar as Ideias: *não* é fácil

Título: keyword1 keyword2 Resumo:linha1 linha2 linha3 Intro: par1 par2 par3 par4

Contexto &

Relacionados

Problema

Intro: par1 par2 par3 par4

Avaliação

Solução 1

Solução 2

Conclusão: par1 par2 par3

Problema

mirella@dcc.ufmg.br 57

*Um* livro que pode

mudar sua vida

mirella@dcc.ufmg.br 58

Escrevendo

• À medida que define o seu trabalho, adicione conteúdo ao texto

• Não precisa ser na forma final “linda e perfeita”, escreva rascunhos mesmo

escreva rascunhos mesmo

• Qualquer decisão importante escrita em detalhes no texto à medida em que elas acontecem

• No final do trabalho será muito complicado se lembrar de tudo nos mínimos detalhes

• Estabeleça um cronograma e tente segui-lo

mirella@dcc.ufmg.br 59

A VIDA DE ALUNO

• A vida de mestrando/doutorando é um pouco diferente da vida normal

• Ainda vai chegar aquele • Ainda vai chegar aquele dia/noite no qual tudo o que consegue pensar é a dissertação, a proposta, a tese, a defesa, o artigo para revista

• Isso é normal ☺

60 mirella@dcc.ufmg.br

(11)

A Vida de Aluno

Algumas sugestões

• A prioridade tem de ser o curso

– Aproveite “horas vagas”

• Escreva e submeta artigos

• Escreva e submeta artigos

– Na pior das hipóteses, as revisões ainda serão extremamente proveitosas

– Em que outro lugar você conseguiria a opinião dos maiores especialistas no assunto de graça??

– Cuidado: não envie qualquer bobagem!

mirella@dcc.ufmg.br 61

A Vida de Aluno

Dúvidas

– Quando estiver cheio de dúvidas, sem saber qual rumo tomar, convoque uma reunião com seu orientador (ou com o grupo de pesquisa) – Organize seus pensamentos

– Discuta com os colegas

– E não se acanhe não, porque discutir faz parte e às vezes rende muito mais do que semanas trabalhando sozinho

mirella@dcc.ufmg.br 62

A Vida de Aluno

Crise

– Como assim crise?

– Na hora da “crise”, uma conversinha com os colegas sempre ajuda

– Ainda há de chegar a manhã na qual você acorda e pensa: mas o que eu estou fazendo

Acredite, vida de mestrando/doutorando é tudo meio parecida mesmo,

principalmente as aflições

acorda e pensa: mas o que eu estou fazendo nesse curso mesmo? Pra onde vou? O que eu quero? Como termino? Vou largar?

mirella@dcc.ufmg.br 63

A Vida de Aluno

Orientador

– Seu melhor parceiro durante o curso

– Antes de tomar qualquer decisão importante, fale com ele e “peça a benção”

– Decisão importante = disciplinas a cursar, decisão de projeto, viagens, férias (como assim férias?),

submissão de artigos, intercâmbios e estágios (?)

absolutamente qualquer questão que se refira ao seu curso

– “Peça a benção” = pergunte a opinião do seu orientador, se ele concorda com sua decisão, se existem outras opções, etc

mirella@dcc.ufmg.br 64

CONSIDERAÇÕES FINAIS

Revise esses

slides no

slides no

decorrer do

curso

65 mirella@dcc.ufmg.br

Você

Você

Conhecimento

Conhecimento

Visão

Visão

Estudo

Experiência

Resolução

Problemas

Você nunca irá se arrepender de

Você nunca irá se arrepender de

investir em você e nos seus estudos

investir em você e nos seus estudos

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