[agradecemos divulgação] [as nossas desculpas por eventuais repetições]

Universidade de Lisboa
*Doutoramento e Mestrado em Ciência Cognitiva* Edição 2021-22

Estão abertas as candidaturas aos programas de pós-graduação em Ciência Cognitiva da Universidade de Lisboa para o próximo ano letivo, 2021/2022.
Para mais informações:
Doutoramento: www.dout_ciencia_cognitiva.ul.pt *Candidaturas até 13 de agosto de 2021 (fase única)*
Mestrado: www.mest_ciencia_cognitiva.di.fc.ul.pt *Candidaturas até 9 de julho de 2021 (primeira fase)*

A Ciência Cognitiva ocupa-se do estudo científico da cognição — cérebro, mente e comportamento — integrando e expandindo conceitos e contribuições de várias áreas da Psicologia, Neurociência, Inteligência Artificial, Filosofia, Linguística, Biologia evolutiva, Antropologia e outras ciências sociais, através da aplicação de métodos da Ciência da Computação, Matemática e Física.
Os Programas de Doutoramento e de Mestrado em Ciência Cognitiva da Universidade de Lisboa são uma inciativa inovadora no panorama académico português. Têm como objetivo a formação de uma nova geração de diplomados na ciência da cognição preparados para fazer avançar o conhecimento nesta área e tirar partido da sua aplicação.
Estes Programas são cursos interfaculdades, organizados conjuntamente pelas Faculdades de Ciências (Computação, Física), Letras (Filosofia, Linguística), Medicina (Neurociência) e Psicologia da Universidade de Lisboa.

Para o Mestrado, existirá uma segunda fase de candidaturas de 9 a 20 de agosto de 2021 apenas se houver vagas sobrantes da primeira fase.

DaSSWeb – Data Science and Statistics Webinar
Tuesday 1 June, 14:30
Speaker: José G. Dias ISCTE Business School
Title: Model-based clustering of time series data
Zoom link: videoconf-colibri.zoom.us/j/84508964379
Abstract: In the digital age, data streams have been produced at an increasing pace from different sources for instance from biometric devices (sensors) and stock market (high frequency) data to digital platforms (feeds, audio, video). This type of data, measured on one or more variables over time (or sequence), is called time series, panel, or more generally longitudinal data. Time-dependent modeling has been applied in many contexts not only forecasting, but also outlier detection, matching, clustering, indexing, etc. This talk discusses the use of finite mixture models in time series clustering. First, I present the overall finite mixture framework. Then, a second level of analysis is added to model sequences within each observation. An application to COVID time series data illustrates the main concepts. The talk concludes with a brief discussion in the context of cross-sectional, dynamic clustering, and biclusteringwith implications for density estimation, outlier detection, and measurement error modeling.
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DaSSWeb_JoseGDias.pdf