<div dir="ltr">Prezados, espero que estejam todos bem.<div>É um prazer anunciar um minicurso de dois dias que será ofertado pelo programa de Pós-Graduação em Estatística da UFPE, no formato presencial. Mais informações podem ser encontradas abaixo.</div><div><br></div><div><b>Data/Horário:</b> 03/11 e 4/11, 13:00 às 17:00 em ambos os dias</div><div><b>Formato: </b>PRESENCIAL</div><div><b>Local:</b> Auditório do Departamento de Estatística</div><div><b>Palestrantes: </b>Leandro Rêgo e Pablo Fierens - (UFC)</div><div><b>Título: </b>

Análise de Redes Complexas</div><div><b>Resumo: </b>

<span style="font-family:Arial;background-color:transparent;font-variant-numeric:normal;font-variant-east-asian:normal;vertical-align:baseline;white-space:pre-wrap">As redes complexas são modelos utilizados para representar relações entre pares de elementos de um certo grupo de interesse. O grupo de interesse está fortemente ligado às aplicações. Por exemplo, a Internet é uma rede em que o grupo de interesse são computadores ligados por conexões de dados; a World Wide Web é uma rede em que o grupo de interesse são as páginas da internet e as ligações entre as páginas são feitas por meio dos links que direcionam uma página a outras; uma rede de comércio internacional, o grupo de interesse são países e as relações entre esses países está ligada às transações comerciais entre eles durante um certo período; em uma rede de amizades no Facebook ou de seguidores no Instagram, o grupo de interesse são os perfis da plataforma da rede social e as relações entre os perfis se dão por serem amigos (Facebook) ou seguidores (Instagram) na plataforma; em uma rede de cadeia alimentar ecológica, o grupo de interesse são as espécies de animais e as relações estão relacionadas a quais espécies se alimentam uma das outras; em uma rede neural os elementos de interesse são os neurônios e as ligações estão relacionadas a como os neurônios se conectam entre si. O estudo de redes complexas consiste no estudo do padrão em que os elementos do grupo de interesse se conectam entre si. As redes complexas se caracterizam pelo conjunto das relações não apresentarem um padrão simples como o que ocorre no caso em que todos os pares de elementos se relacionam entre si, nem também se assemelham a relações que sejam formadas aleatoriamente. Neste minicurso, apresentaremos as principais métricas globais e locais de análise de redes complexas, bem como os principais métodos para detecção de comunidades em redes complexas. Utilizaremos o pacote Networkx do Python para o cálculo computacional das métricas, bem como para aplicação dos algoritmos.</span><span style="font-family:Arial;color:rgb(0,0,0);background-color:transparent;font-variant-numeric:normal;font-variant-east-asian:normal;vertical-align:baseline;white-space:pre-wrap"> </span></div><div><font color="#000000" face="Arial"><span style="white-space:pre-wrap"><br></span></font></div><div><font color="#000000" face="Arial"><span style="white-space:pre-wrap">Atenciosamente,<br clear="all"></span></font><div><br></div>-- <br><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr">Maria do Carmo Soares de Lima<div>Professora Adjunta C- UFPE</div></div></div></div></div></div></div>