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Publicado: - 19:41 | Última modificação: 3 agosto 2021 - 17:16
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ESCOLA REGIONAL DE BANCO DE DADOS 2021

TÉCNICO-CIENTÍFICOS

EVENTO ONLINE - UFSM - Santa Maria

13/09/2021 08:00 - 15/09/2021 21:00

Descrição

Realização
Logo da SBC

A Escola Regional de Banco de Dados (ERBD) é um evento anual, sem fins lucrativos, promovido pela Sociedade Brasileira de Computação (SBC) e organizado por uma Instituição de Ensino Superior da Região Sul do Brasil. O seu objetivo é integrar os participantes, oportunizando a divulgação e discussão de trabalhos em um fórum regional sobre bancos de dados e áreas afins. Esta será a 16ª Edição da ERBD.

O evento será online. Cabe destacar que a ERBD ocorre normalmente no primeiro semestre do ano, mas em 2021 optou-se pela sua realização em setembro de 2021, na esperança de que o cenário permitisse a realização do evento na forma presencial. Porém, em função do cenário da pandemia, foi feita a opção pela realização online.

O tema da ERBD 2021 será Aplicações em Análise de Dados que está relacionado à necessidade existente em diversas áreas do conhecimento, tais como Gestão de organizações, Finanças, Análises de mercado, Vendas/Marketing, Bioinformática, Saúde, IoT, Agricultura de Precisão, dentre outras.

PATROCÍNIOS

Logo da Anota AI
Logo da Jetimob
Logo da Nodo
Logo da TOTVS

CHAMADA DE TRABALHOS

DATAS IMPORTANTES

  • Submissão de artigos: até 14/06/2021 28/06/2021 05/07/2021 PRAZO FINAL
  • Comunicação dos resultados: até 19/07/2021 30/07/2021
  • Envio da versão final: até 02/08/2021 07/08/2021

A ERBD aceita artigos em duas categorias: Pesquisa e Aplicações/Experiências.

Artigos submetidos na categoria Pesquisa são limitados a 10 (dez) páginas, incluindo resumo, figuras, tabelas, bibliografia e anexos. Estes artigos devem descrever trabalhos de investigação científica, resenhas (surveys) de tópicos atuais de pesquisa, resultados experimentais ou em desenvolvimento, que apresentem contribuições científicas na área de banco de dados. Trabalhos nesta categoria terão apresentação oral em sessão técnica virtual com o uso de slides, em horário e local a serem definidos posteriormente.

Artigos submetidos na categoria Aplicações/Experiências são limitados a 4 (quatro) páginas e podem descrever soluções de problemas, aplicações, ferramentas ou trabalhos em desenvolvimento na área de bancos de dados. Trabalhos nesta categoria também terão apresentação oral em sessão técnica virtual com o uso de slides, em horário e local a serem definidos posteriormente, sendo reservado um tempo menor do que o reservado para artigos na categoria Pesquisa.

INSTRUÇÕES DE SUBMISSÃO

Os artigos devem ser escritos em português e submetidos exclusivamente no formato PDF. A formatação do texto deve seguir o Modelo para Publicação de Artigos da SBC. (http://tinyurl.com/sbc-template-artigos) Os artigos que não seguirem o estilo estão sujeitos a rejeição automática por parte dos revisores.

As submissões para ambas as categorias devem ser feitas pelo Sistema JEMS no endereço https://submissoes.sbc.org.br/erbd2021, e serão avaliadas pelo Comitê de Programa da ERBD com base na relevância do tema e das contribuições do trabalho, clareza da proposta e qualidade da apresentação. Na elaboração de suas submissões, os autores deverão seguir as recomendações do Código de Conduta para Autores em Publicações da SBC (versão preliminar).

Os melhores trabalhos de cada categoria receberão menção honrosa, e o melhor de cada categoria o “Prêmio Prof. Dr. Cristiano Roberto Cervi”. Este prêmio é uma homenagem ao Prof. Cristiano Cervi, falecido em 2020, muito atuante na comunidade de banco de dados, sendo inclusive responsável pela Coordenação Geral da ERBD de 2017 na Universidade de Passo Fundo (UPF).

Independentemente da categoria de submissão, é exigido que pelo menos 1 (um) dos autores de cada artigo aceito se inscreva e apresente o trabalho virtualmente no evento para que seja incluído nos anais.

TÓPICOS DE INTERESSE

Os artigos submetidos para a ERBD devem ser relacionados a tópicos da área de banco de dados e gerência de informações, incluindo mas não se restringindo aos seguintes:

–  Administração, Segurança e Integridade em Banco de Dados
– Análise de Big Data
– Aplicações de Banco de Dados
– Aplicações de Data Warehouse e OLAP
– Aplicações de Inteligência de Negócios (Business Intelligence)
– Aplicações de Mineração de Dados
– Aplicações em Análise de Dados
– Arquiteturas de Banco de Dados
– Bancos de Dados na Nuvem (Cloud Databases)
– Bancos de Dados NoSQL
– Bases de Conhecimento
– Ciência de Dados
– Coleta, Extração e Indexação de Dados
– Distribuição e Replicação de Dados
– Gerência de Dados Complexos e Multimídia
– Gerência de Dados Espaciais e Temporais
– Gerência de Dados na Web
– Gerência de Dados Semi-Estruturados/XML
– Integração de Informações e Interoperabilidade
– Linguagens de Consulta
– Mobilidade e Banco de Dados
– Processamento e Otimização de Consultas
– Recuperação de Informações
– Semântica de Dados
– Sintonia (Tuning) de Banco de Dados
– Sistemas de Recomendação
– Técnicas de Implementação de Banco de Dados
– Técnicas de Modelagem de Banco de Dados
– Visualização de Dados
– Workflows e Gerência de Dados

COMITÊ DE PROGRAMA

– Ana Marilza Pernas Fleischmann (UFPel)
– André Luis Schwerz (UTFPR)
– Angelo Frozza (IFC)
– Carina F. Dorneles (UFSC)
– Carlos Pires (UnB)
– Carmem Satie Hara (UFPR)
– Daniel Kaster (UEL)
– Daniel Lichtnow (UFSM)
– Daniel Notari (UCS)
– Deborah Ribeiro Carvalho (PUCPR)
– Deise Brum Saccol (UFSM)
– Denio Duarte (UFFS)
– Edimar Manica (IFRS)
– Eduardo Borges (FURG)
– Fernando José Braz (IFC)
– Flavio Rogério Uber (UEM)
– Geomar Schreiner (UFSC)
– Guilherme dal Bianco (UFFS)
– Guillermo Nudelman Hess (FEEVALE)
– Helena Graziottin Ribeiro (UCS)
– João Eugenio Marynowski (UFPR)
– Karina Machado (FURG)
– Luiz Celso Gomes Jr (UTFPR)
– Nadia Kozievitch (UTFPR)
– Raquel Kolitski Stasiu (PUCPR)
– Raqueline Penteado (UEM)
– Rebeca Schroeder (UDESC)
– Renata Galante (UFRGS)
– Renato Fileto (UFSC)
– Ronaldo Mello (UFSC)
– Sandro da Silva Camargo (UNIPAMPA)
– Scheila de Ávila e Silva (UCS)
– Sergio Luís Sardi Mergen (UFSM)
– Solange de Lurdes Pertile (UFSM)
– Vania Bogorny (UFSC)

EQUIPE
Comitê Diretivo
Prof. Dr. Guilherme Dal Bianco (UFFS) – Presidente
Prof. Dr. Eduardo Nunes Borges (FURG)
Profa. Dra. Nádia Puchalski Kozievitch (UTFPR)
Coordenador Geral
Prof. Dr. Daniel Lichtnow (UFSM)
Coordenação Local
Profa. Dra. Deise de Brum Saccol (UFSM) 
Prof. Dr. Sérgio Luís Sardi Mergen (UFSM) 
Coordenadores do Comitê de Programa
Prof. Dr. Eduardo Nunes Borges (FURG)
Prof. Dr. Guilherme Dal Bianco (UFFS)
Coordenação de Palestras
Profa. Dra. Deise de Brum Saccol (UFSM)
Profa. Dra. Giseli Rabello Lopes (UFRJ)
Coordenação de Minicursos
Profa. Dra. Helena Graziottin Ribeiro (UCS)
Coordenação de Oficinas
Prof, Dr. Edimar Manica (IFRS)
Prof. Dr. Gustavo Zanini Kantorski (UFSM)
Coordenação de Infraestrutura e Logística
Prof. Dr. Rafael Teodósio Pereira (UFSM)
Coordenação Financeira
Prof. Dr. Sérgio Luís Sardi Mergen (UFSM)
Comissão de Premiação
À definir
Coordenação de Sessões Técnicas
Prof. Dr. Eduardo Nunes Borges (FURG)
Prof. Dr. Guilherme Dal Bianco (UFFS)
*Outras pessoas serão acrescentadas
Comitê de Apoio Local 
Prof. Dr. Bruno Augusti Mozzaquatro (UFSM)
Prof. Dr. Giani Petri (UFSM)
Prof. Dr. Giovani Rubert Librelotto (UFSM)
Profa. Dra. Juçara Salete Gubiani (UFSM)
Prof. Dr. Marcos Alexandre Rose Silva (UFSM)
Prof. Dr. Marcos Luis Cassal (UFSM)
Profa. Dra. Patrícia Pitthan de Araújo Barcelos (UFSM)
Profa. Dra. Solange Pertile (UFSM)
PET-CC – PET Ciência da Computação (UFSM)
PET-SI – PET Sistemas de Informação (UFSM)*Outras pessoas poderão ser acrescentadas
Programação

PROGRAMAÇÃO *** PRELIMINAR ***

Dia 13/09/2021

Horário Atividade
08:15 – 08:45 Credenciamento Recepção
08:45 – 10:15 Oficina. Self-service BI na prática
Marcelo Lopes Kroth
08:45 – 10:15 Oficina. Emíli@s no País de Banco de Dados (Apenas alunos do Ensino Médio Poli e CTISM)
Nádia Puchalski Kozievitch / Sílvia Amélia Bim
10:15 – 10:30 Coffee Break (virtual)
10:30 – 12:00 Oficina. Extraindo dados da Web com Python
Rogers Prates de Pelle
12:00 – 14:00 Almoço
14:00 – 15:10 Palestra. AutoML: a nova fronteira do aprendizado de máquina
André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
15:20 – 16:30 Sessão Técnica 1
16:30 – 17:00 Abertura e Coffee Break (virtual)
17:00 – 18:30 Minicurso. Análise das features disponibilizadas por uma equipe comercial na conversão de novos clientes.
Michael Lemos da Costa
Diego Silva dos Santos

Dia 14/09/2021

Horário Atividade
08:15 – 08:45 Credenciamento Recepção
08:45 – 10:15 Minicurso. Escrita Científica para a ERBD e Além
Mirella M. Moro
10:15 – 10:30 Coffee Break (virtual)
10:30 – 12:00 Oficina 2
12:00 – 14:00 Almoço
14:00 – 15:10 Palestra principal. Mãe, quando crescer quero ser um cientista de dados!
Karin Becker
15:20 – 16:30 Sessão Técnica 2
16:40 – 16:50 Coffee Break (virtual)
17:00 – 18:30 Sessão Técnica 3
18:30 – 19:30 Painel – Aplicações em Análise de Dados
19:40 – 20:20 Reunião Comunidade BD

Dia 15/09/2021

Horário Atividade
08:15 – 08:45 Credenciamento Recepção
08:45 – 10:15 Sessão Técnica 4
10:15 – 10:30 Coffee Break (virtual)
10:30 – 12:00 Minicurso. Machine Learning
Henrique Dias
12:00 – 14:00 Almoço
14:00 – 15:10 Palestra. Modelagem de Dados, a evolução até a representação semântica
José Palazzo Moreira de Oliveira.
15:20 – 16:50 Reservado
17:00 – 17:30 Encerramento e premiação

PALESTRAS

Palestra. AutoML: a nova fronteira do aprendizado de máquina

Resumo: Com a expansão da demanda pelo uso de Inteligência Artificial (IA), muitas vezes Aprendizado de Máquina (AM), em diferentes setores, em particular no setor privado, cresce a demanda por especialistas nessas áreas. Apesar do aumento de oportunidades de formação, estudos realizados em vários países concluem, no mundo inteiro, que a demanda por profissionais cresce mais rápido do que a quantidade de profissionais formados, e a diferença aumenta a cada ano. Uma alternativa para lidar com este problema é automatizar o uso da IA. Várias abordagens têm sido propostas para automatizar a aplicação de algoritmos de AM (AutoML) utilizando para isso algoritmos de AM. Por isso, AutoML é muitas vezes definido como o AM do AM. Algumas dessas abordagens usam AutoML para AM de ponta a ponta, englobando o uso de técnicas de pré-processamento e o ajuste de hiperparâmetros. Nesta palestra apresentarei os principais aspectos de AutoML e exemplos bem-sucedidos de como tem sido usado.

André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho

É Professor Titular do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo (ICMC-USP), campus São Carlos, Bolsista de Produtividade em Pesquisa 1A do CNPq e Vice-Presidente da Sociedade Brasileira de Computação (SBC). É vice-diretor do ICMC-USP e do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria da USP. É membro do Comitê de Assessoramento de Ciência da Computação do CNPq (CA-CC), de 2018 a 2021, do Conselho Consultivo da Rede MCTI-EMBRAPII de Inovação em Inteligência Artificial (IA), da Rede Ciência para Educação (CpE), do Comitê Diretivo para América Latina e Caribe da International Network for Government Science Advice (INGSA), e do Comitê Científico do Advanced Institute for Artificial Intelligence (AI2), do Strategy and Partnerships Board of the UKRI Centre for Doctoral Training in Accountable, Responsible and Transparent AI (ART-AI), at University of Bath, UK.

Palestra. Mãe, quando crescer quero ser um cientista de dados!

Resumo: O valor de conhecimento derivado de dados faz do profissional de ciência de dados um dos mais requisitados no mundo em nível mundial. Extrair conhecimento de grandes volumes de dados, contudo, é um processo complexo. Por um lado, exige o domínio de técnicas computacionais que vem se tornando cada vez mais complexas. Por outro, a aplicação destas técnicas só faz sentido quando contextualizada em questões de negócio bem identificados, a definição de objetivos de mineração compatíveis e a existência de dados que podem responder às perguntas de forma consistente. Nesta palestra discuto e ilustro projetos de ciência de dados com um processo complexo composto de várias etapas, e que exigem um time de ciência de dados que congrega diferentes especialidades.

Karin Becker

Atua como professora adjunta no Instituto de Informática da UFRGS, onde é orientadora credenciada (mestrado e doutorado) no Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. Possui ampla experiência de pesquisa tanto na academia quanto na indústria, sobretudo nas áreas de banco de dados, mineração de dados e engenharia de software. Possui graduação pela UFRGS (1984), mestrado em Ciências da Computação pela UFRGS (1989) e doutorado no Institut D’informatique – Facultés Universitaires Notre-Dame de la Paix – Bélgica (1993). Entre Agosto/2014 e Julho/2015 realizou estágio pós-doutoral sênior na University of Southern California (USC) em Los Angeles com bolsa financiada pela agência CAPES.

Palestra. Modelagem de Dados, a evolução até a representação semântica

Os sistemas computacionais evoluíram muito desde aplicações de contabilidade, controle de bibliotecas, folhas de pagamento até os atuais sistemas de 5G integrando múltiplas dimensões. A Modelagem Conceitual avançou desde uma representação simples até os atuais modelos semânticos associados com ontologias. Nesta palestra mostro a evolução das metodologias de modelagem conceitual e seus modelos desde o início simples até a representação semântica complexa com a modelagem de dados e sistemas de informação utilizando-se ontologias. Em Ciência da Computação uma ontologia é um modelo de dados que representa um conjunto de conceitos dentro de um domínio e os relacionamentos entre estes bem como suas propriedades. Uma ontologia é utilizada para realizar inferência sobre os objetos do domínio. Em uma disciplina de CC estudar ontologia como ferramenta para a modelagem conceitual é essencial para a representação mais detalhada de sistemas complexos. Desenvolver habilidades na utilização de ferramentas para modelagem de sistemas de informação, em seus níveis intermediários até a criação de ontologias é uma necessidade para trabalharmos em um mundo interconectado e abrangendo múltiplas dimensões.

José Palazzo Moreira de Oliveira

É Professor Titular do Instituto de Informática da UFRGS (aposentado) atuando como Professor Convidado e é credenciado como orientador de mestrado e doutorado no PPGC da UFRGS. Possui Graduação em Engenharia Elétrica e Mestrado em Ciências da Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) e Doutorado em Informática pelo Instituto Nacional Politécnico de Grenoble (INPG). Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Sistemas de Informação, atuando principalmente nos seguintes temas: ontologia, modelagem conceitual, ensino a distância, banco de dados, sistemas de informação e sistemas na Web.

MINICURSOS

Minicurso. Análise das features disponibilizadas por uma equipe comercial na conversão de novos clientes

Resumo. Quais são as demandas reais do dia a dia de um analista de dados, desafios, ferramentas e técnicas implementadas? Dentre os assuntos abordados estarão: entendimento de uma base de dados, utilização da ferramenta Colaboratory do Google, da linguagem Python, pré-processamento e análise exploratória.

Diego Silva dos Santos

Head de Inteligência Artificial na Anota Ai Anota AI (https://anota.ai/), atualmente cursando Ciência de Dados e Decisão no Inpser e formado em Sistemas de Informação na Universidade Federal do Rio Grande

Michael Lemos da Costa

Atualmente Growth Hacker na Anota AI (https://anota.ai/). Bacharel em Sistemas de Informação pela Universidade Federal do Rio Grande.

Minicurso. Machine Learning

Resumo. O minicurso de Machine Learning se propõe a introduzir o conceito utilizando ferramentas gratuitas e bibliotecas open-source. O curso é mais voltado para desenvolvedores, mas não tem conceitos muitos profundos de programação, então curiosos pela área também são bem-vindos. Os participantes podem usar seu notebook para fazer os experimentos usando o Google Colab. Pra quem não quer programar, deve instalar o aplicativo Orange Data Mining. Os temas abordados no minicurso são: conceitos de descoberta do conhecimento; ciência de dados; inteligência artificial; aprendizado supervisionado; aprendizado não-supervisionado; métricas de avaliação dos modelos; processamento da linguagem natural; e redes neurais.

Henrique Dias

É doutor pela PUCRS com seu projeto focado em Inteligência Artificial na Saúde, em colaboração com o Hospital Conceição de Porto Alegre. Seu doutorado já recebeu três prêmios do Google Research Awards e foi destaque no Prêmio Empreenda Saúde. Atualmente o pesquisador se dedica à NoHarm (https://noharm.ai), startup sem fins lucrativos que tem como objetivo usar a tecnologia para trazer mais segurança para o paciente.

Minicurso. Escrita Científica para a ERBD e Além

Resumo. Escrita científica requer bem mais do que saber gramática e regras ortográficas. Seja em português ou inglês, a escrita científica possui regras e formas claras que precisam ser seguidas. Este minicurso apresenta várias delas na perspectiva de trabalhos publicados na ERBD. Também vai além ao discutir exemplos de eventos internacionais e de outras áreas da Computação.

Mirella M. Moro

É professora associada do Departamento de Ciência da Computação (DCC) da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG). Possui doutorado em Ciência da Computação pela University of California in Riverside (2007), e graduação e mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS). Teve diferentes cargos de Educação na Sociedade Brasileira de Computação (SBC) e na Association for Computing Machinery (ACM), e é atualmente conselheira da SBC. Ensina sobre escrita e apresentação de trabalhos científicos há mais de 10 anos.

OFICINAS

Oficina. Self-service BI na prática

Resumo: Segundo o Gartner, “self-service business intelligence” é o conceito de que o usuário não técnico possa criar e implantar suas próprias análises apoiado na estruturação de uma arquitetura corporativa e de ferramentas que entreguem autonomia na concepção e modelagem para a implementação de relatórios e dashboards. Nesta oficina prática será discutido o conceito de autosserviço no mundo real. Será construido um relatório do início ao fim, baseado em dados abertos com a ferramenta Microsoft Power BI.

Marcelo Lopes Kroth

É graduado e mestre em Informática (UFSM), possui especialização em Ciência da Computação (UFRGS), MBA em Gestão Empresarial (FGV). Foi Diretor da Divisão de Sistemas e atualmente é Coordenador de Planejamento Informacional na UFSM

Oficina. Extraindo dados da Web com Python

Resumo: “Os dados são o novo petróleo”, afirmou o CEO da Mastercard. Nesta oficina, vamos aprender como extrair esse petróleo da internet. Web scrapers são ferramentas para fazer extração de dados de sites na web, com eles é possível minerar dados sobre um conjunto de produtos, obter uma grande massa de texto, dados quantitativos ou apenas obter dados de um site sem uma API oficial. Também, aprenderemos na prática como construir estas poderosas ferramentas com poucas linhas de código em Python utilizando o framework Scrapy e colocar este código em produção com apenas poucos cliques na Zyte Scrapy Cloud..

Rogers Prates de Pelle

Bacharel em Ciência da Computação pela Universidade Estadual do Mato Grosso do Sul (UEMS) e mestre pelo Programa de Pós Graduação em Computação da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS). Atualmente, é professor na UEMS e desenvolvedor Python na Zyte, onde atua com a extração de dados da Web.

Oficina. Emíli@s no País de Banco de Dados****

**** Oficina direcionada apenas para alunos do Ensino Médio do Colégio Politécnico e do CTISM da UFSM.

Resumo: O Projeto Emíli@s – Armação em Bits da UTFPR-Curitiba (http://emilias.dainf.ct.utfpr.edu.br/) através do incentivo e parceria com o Programa Meninas Digitais da SBC (http://meninas.sbc.org.br/), apresenta, desde 2016, uma oficina na área de Banco de Dados, proporcionando a comunidade curiosidades sobre este conteúdo (O que é Banco de Dados, Tipos de Dados, Índices) dentro dos cursos da área de Computação. Além disso, apresentaremos como este tipo de pesquisa na Universidade é utilizada para resolver problemas atuais (como nas redes sociais ou em sua cidade). E quem são as mulheres que trabalham nessa aérea? Apresentaremos o perfil de algumas brasileiras que vem se destacando em Banco de Dados.

Sílvia Amélia Bim

Professora do Departamento Acadêmico de Informática da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR), no campus de Curitiba. Tem graduação (Universidade Estadual de Maringá), mestrado (UNICAMP) e doutorado (PUC-Rio) na área de Computação. Autora do livro infanto juvenil “Ada Lovelace: a condessa curiosa”. Integrante da Comissão de Educação da Sociedade Brasileira de Computação, Consultora do Programa Meninas Digitais (SBC). Na UTFPR Curitiba também é coordenadora do Projeto de Extensão TIChers e é uma das coordenadoras do Laboratório de Práticas Integrativas e Complementares. Suas áreas de interesse são Interação Humano-Computador, Educação em Computação, Gênero e Tecnologia e seu desafio mais recente é montar o mosaico da Linguagem Altruísta.

Nádia Puchalski Kozievitch

Possui graduação e mestrado em Ciências da Computação pela UFPR, e doutorado em Ciências da Computação pela Universidade Estadual de Campinas. No período de fevereiro/2010 a setembro/2010 fez doutorando sanduíche, na Virginia Polytechnic Institute and State University (EUA). Trabalhou em projetos de P&D na área de telefonia na IBM; e na Compania Paranaense de Energia (Copel/Simepar), na área de meteorologia. Atualmente é professora associada da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR), campus Curitiba. Atua como professor permanente no Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada (PPGCA, UTFPR). Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Banco de Dados. Seus interesses englobam cidades inteligentes, Dados Abertos, Bibliotecas Digitais e GIS. Atua como voluntária em prol do incentivo do ensino de computação para meninas de segundo grau.

Inscrição

INSCRIÇÕES

Para realizar sua inscrição na ERBD, acesse o formulário de inscrição on-line da SBC.

A inscrição na ERBD dá direito à participação em todos minicursos, palestras, oficinas e sessões técnicas, não sendo necessário realizar a inscrição em cada um deles.

Os valores de inscrição para a ERBD estão listados abaixo. Destacamos que alunos e profissionais não associados à SBC podem se associar (ou renovar a associação) no processo de inscrição. Inscrever-se com associação à SBC é a opção mais vantajosa para os não associados à SBC. Confira os benefícios de se associar à SBC.

Será exigido no momento da inscrição para as categorias que necessitam comprovação, fazer upload do comprovante que ateste a categoria escolhida. A verificação desse documento pode levar até 1 dia útil para ser processada pela SBC. Somente após a validação pela equipe da SBC, as formas de pagamento serão liberadas. O inscrito receberá e-mails informativos de todas as etapas da evolução da inscrição dele na ERBD.

 

VALORES DE INSCRIÇÃO
Estudantes do ensino Médio/Técnico
Categorias Períodos
de 21/06 até 01/08 de 02/08 até 26/08 de 27/08 até 15/09
Estudantes do Ensino Médio/Técnico R$ 10,00 R$ 12,00 R$ 17,00
Estudantes de Graduação
Categorias Períodos
de 21/06 até 01/08 de 02/08 até 26/08 de 27/08 até 15/09
Estudante associado à SBC com anuidade vigente R$ 10,00 R$ 12,00 R$ 17,00
Estudante associado à SBC com anuidade vencendo em até 90 dias (COMBO: inscrição no evento + renovação da associação à SBC) R$ 34,00 R$ 36,00 R$ 41,00
Estudante não associado ou com associação não vigente à SBC (COMBO: inscrição no evento + associação à SBC) R$ 34,00 R$ 36,00 R$ 41,00
Estudante não associado ou com associação não vigente à SBC (COMBO QUADRIMESTRAL: inscrição no evento + associação quadrimestral à SBC) R$ 18,00 R$ 20,00 R$ 25,00
Estudante não associado à SBC (Somente inscrição no evento) R$ 35,00 R$ 38,00 R$ 43,00
Estudantes de Pós-Graduação
Categorias Períodos
de 21/06 até 01/08 de 02/08 até 26/08 de 27/08 até 15/09
Estudante de pós-graduação associado à SBC com anuidade vigente R$ 17,00 R$ 21,00 R$ 24,00
Estudante de pós-graduação associado à SBC com anuidade vencendo em até 90 dias (COMBO: inscrição no evento + renovação da associação à SBC) R$ 115,00 R$ 119,00 R$ 122,00
Estudante de pós-graduação não associado ou com associação não vigente à SBC (COMBO inscrição no evento + associação à SBC) R$ 115,00 R$ 119,00 R$ 122,00
Estudante de pós-graduação não associado ou com associação não vigente à SBC (COMBO QUADRIMESTRAL: inscrição no evento + associação quadrimestral à SBC) R$ 49,67 R$ 53,67 R$ 56,67
Estudante de pós-graduação não associado à SBC (Somente inscrição no evento) R$ 55,00 R$ 66,00 R$ 81,00
Profissionais/Efetivos
Categorias Períodos
de 21/06 até 01/08 de 02/08 até 26/08 de 27/08 até 15/09
Profissional associado à SBC com anuidade vigente R$ 31,00 R$ 38,00 R$ 45,00
Profissional associado à SBC com anuidade vencendo em até 90 dias (COMBO: inscrição no evento + renovação da associação à SBC) R$ 310,00 R$ 317,00 R$ 324,00
Profissional não associado ou com associação não vigente à SBC (COMBO: inscrição no evento + associação à SBC) R$ 310,00 R$ 317,00 R$ 324,00
Profissional não associado ou com associação não vigente à SBC (COMBO QUADRIMESTRAL: inscrição no evento + associação quadrimestral à SBC) R$ 124,00 R$ 131,00 R$ 138,00
Profissional não associado à SBC (Somente inscrição no evento) R$ 92,00 R$ 108,00 R$ 130,00
Professores de Educação Básica
Categorias Períodos
de 21/06 até 01/08 de 02/08 até 26/08 de 27/08 até 15/09
Professor de educação básica associado à SBC com anuidade vigente R$ 14,00 R$ 17,00 R$ 21,00
Professor de educação básica associado à SBC com anuidade vencendo em até 90 dias (COMBO: inscrição no evento + renovação da associação à SBC) R$ 112,00 R$ 115,00 R$ 119,00
Professor de educação básica não associado ou com associação não vigente à SBC (COMBO: inscrição no evento + associação à SBC) R$ 112,00 R$ 115,00 R$ 119,00
Professor de Educação Básica não associado ou com associação não vigente à SBC (COMBO QUADRIMESTRAL: inscrição no evento + associação quadrimestral à SBC) R$ 46,67 R$ 49,67 R$ 53,67
Professor de educação básica não associado à SBC (Somente inscrição no evento) R$ 46,00 R$ 54,00 R$ 65,00

 

Formas de pagamento
O pagamento de inscrições poderá ser realizado por meio de boleto bancário, cartão de crédito, débito em conta do Banco do Brasil, nota de empenho ou faturamento, através do portal. As inscrições podem ser feitas até o último dia do evento, porém os pagamentos por débito e boleto serão fechados no dia 08/09/2021. Após essa data será possível pagar por cartão de crédito, nota de empenho ou faturamento.

Inscrições por nota de empenho e faturamento

O participante deverá acessar o sistema ECOSe realizar a inscrição, selecionando a forma de pagamento “nota de empenho” ou “faturamento”. Em seguida, o participante deverá clicar em “pagar”. O sistema fornecerá as informações necessárias que devem constar na nota de empenho ou o pedido de faturamento.

Inscrições para os autores
Independentemente da categoria de submissão do trabalho, é exigido que pelo menos 1 (um) dos autores de cada artigo aceito se inscreva e apresente o trabalho virtualmente no evento para que seja incluído nos anais.

Política de cancelamento
Até dia 01/09/2021 pode-se fazer uma devolução de 50% do valor pago pela inscrição na ERBD. Após esta data não haverá devolução de qualquer valor pago. Para solicitar o cancelamento, enviar um e-mail para: faturamento@sbc.org.br.

 

Contato

Comissão Organizadora

Daniel Lichtnow – dlichtnow@gmail.com
Deise de Brum Saccol – deise@inf.ufsm.br
Sérgio Luís Sardi Mergen – mergen@inf.ufsm.br

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