As capacidades da pesquisa astronômica no domínio temporal estão se aprimorando em todos os comprimentos de onda, enquanto melhores resolução e cobertura temporal prometem descobertas inesperadas. A amostragem no tempo está sendo incorporada aos cubos de dados produzidos nas facilidades astronômicas atuais e futuras, levando a uma quantidade de dados sem precedentes e projetos instrumentais inovadores. Métodos numéricos avançados, assim como técnicas em big data e machine learning, são cruciais para a exploração das vastas bases de dados temporais já disponíveis. Este workshop visa a discussão sobre métodos de análise de fenômenos variáveis, periódicos ou transientes em séries temporais astronômicas, fomentando a interação entre pesquisadores, predominantemente do Estado de São Paulo, que trabalhem com séries temporais ou que tenham interesse nessa área. O workshop terá duração de um dia, ao longo do qual espera-se: 1. promover o conhecimento mútuo das pessoas, principalmente entre os pesquisadores mais jovens, 2. difundir o que está sendo feito na área e 3. discutir eventuais ações que podem ser tomadas para impulsionar o desenvolvimento e visibilidade desta área. A organização deste workshop é feita sob os auspícios da SPAnet e será realizado nas dependências do IAG-USP, na cidade de São Paulo, no dia 25 de outubro de 2018. Os participantes terão oportunidade de apresentar seus trabalhos em forma de apresentação oral ou pôster. Também aceitaremos inscrições daqueles que desejem participar apenas como ouvintes. O formato simples e rápido do workshop foi pensado para que a reunião seja dinâmica e de fácil organização. Esperamos, também, que este seja apenas um primeiro encontro da comunidade. Ao fim do workshop, discutiremos a possibilidade de organizarmos mais encontros como este para manter ativa a colaboração na comunidade de séries temporais.

A transmissão ao vivo poderá ser acompanhada pelos seguintes links: https://iptv.usp.br/portal/transmission.action?idItem=39208 e https://www.youtube.com/channel/UC7ZR08hTt2-J5WJURzJ-ZzQ/live