07/06/2026 –, Fernão Auditório
Nesta palestra apresento como usar Python e Análise Topológica de Dados para identificar padrões em redes complexas, explorando a extração e interpretação de estruturas topológicas.
A análise de redes complexas, apresenta desafios que vão além das abordagens tradicionais baseadas em grafos. Estruturas de alta dimensão e padrões sutis muitas vezes não são capturados por métodos clássicos.
Nesta palestra, apresento como a Análise Topológica de Dados (Topological Data Analysis - TDA) pode ser utilizada para identificar padrões estruturais em redes biológicas, com foco em mostrar como implementar essas ideias em Python.
Serão explorados conceitos como construção de complexos simpliciais, cálculo de homologia persistente e interpretação de barcodes e diagramas de persistência.
Além da base teórica intuitiva, a apresentação mostrará exemplos práticos com dados reais, incluindo etapas de modelagem, visualização e análise.
Ao final, espera-se que os participantes compreendam como aplicar TDA em Python para extrair e interpretar padrões em dados complexos, mesmo sem formação aprofundada em topologia.
Para acompanhar bem a atividade, é recomendado ter familiaridade básica com Python e estruturas de dados.
Também é desejável conhecimento introdutório em análise de dados, como leitura de tabelas, noções de visualização e interpretação de gráficos.
NÃO é necessário conhecimento prévio em topologia ou Análise Topológica de Dados, pois os conceitos serão apresentados de forma intuitiva ao longo da palestra.
Familiaridade com conceitos básicos de grafos ou redes pode ajudar na compreensão do problema, mas não é obrigatória.
O que as pessoas que participarem podem esperar aprender na sua atividade?:Poem esperar aprender e compreender como a Análise Topológica de Dados pode ser aplicada para identificar padrões em redes complexas. Também será possível entender, de forma intuitiva, conceitos como complexos simpliciais e homologia persistente (ferramentas da topologia algébrica), bem como sua utilidade na análise de dados reais.
Escolha uma ou mais áreas em que essa proposta se encaixa: Ciência e Análise de Dados
Doutoranda em Matemática Computacional no ICMC-USP, sua pesquisa concentra-se no estudo da análise topológica de dados aplicada a redes associadas ao câncer.