Propostas sem aluno atríbuido MEI 2013/2014

DEI - FCTUC
Gerado a 2024-12-18 02:16:24 (Europe/Lisbon).
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Titulo Estágio

Big Data applied to Asset Evaluation

Área Tecnológica

Sistemas Móvies e Ubíquos

Local do Estágio

Aveiro

Enquadramento

Nos dias de hoje, a quantidade de informação a que cada indivíduo ou instituição acedem e/ou têm em sua posse, cresce exponencialmente.
O preço do gigabyte está também cada vez mais acessível, permitindo assim a configuração e manutenção de sistemas commodity com dezenas de terabytes de espaço disponível. Logo, o problema que antes se punha a nível de capacidade de armazenamento já não se verifica.
No entanto, e paralelamente ao aumento do volume de dados, multiplica-se também a dificuldade em organizar e posteriormente aceder à informação, limitando desta forma o poder conferido pela mesma.
Este projecto visa o desenvolvimento de uma ferramenta de classificação e avaliação de ativos (a designar em conjunto com o estagiário) com base em informação existente em na internet, nomeadamente em plataformas online de comercialização e transacção dos activos em causa. Os outputs desta ferramenta seriam posteriormente disponibilizados através de uma API RESTful, a ser consumida por um cliente Web, no caso uma plataforma voltada para o consumidor final.
Pretende-se também que se investiguem técnicas de armazenamento de última geração, tais como NoSQL ou Hadoop, de forma a potenciar o acesso ubíquo à informação processada e claro, à informação em estado bruto, ou sejam os ficheiros que serviram de input.

Objetivo

- Conceptualização de um modelo de representação e desenvolvimento do mecanismo de armazenamento de informação de contexto;
- Definição da interface de serviços com o exterior e desenvolvimento de uma framework de integração de serviços de acesso (entrada de informação de contexto proveniente das fontes de informação em estado bruto);
- Implementação de um mecanismo de classificação e avaliação com base na informação de contexto.

Plano de Trabalhos - Semestre 1

T1 – Familiarização com os vários conceitos relacionados com aplicações de machine learning sobre texto;
T2 – Análise e Especificação dos Requisitos do Sistema e Definição da Arquitectura da Solução.

Plano de Trabalhos - Semestre 2

T3 – Desenvolvimento do sistema especificado;
T4 – Ensaio e Testes do Sistema desenvolvido;
T5 – Redacção de Documentação compatível com os procedimentos da Ubiwhere, sobre todos os passos anteriores.

Condições

Perfil requerido do candidato
• Espírito auto-didacta e crítico;
• Conhecimentos em Java e Linux;
• Enorme motivação e disponibilidade;
• Fluência em Inglês.

Orientador

Bruno Custódio
bcustodio@ubiwhere.com 📩