CONACD – Descritivo das palestras

🌐 Janete Ribeiro

Painel de Carreiras na Ciência de Dados: Vamos falar sobre os desafios da área, perfil dos profissionais demandados e sobre a experiência individual dos integrantes do Painel.

Metodologia Estatística: Escolha de modelos supervisionado e não supervisionado: Desvendando o que é machine learning e o processo de escolha do método mais assertivo para diferentes problemas de negócios.

🌐 Henrique Branco

Pandas: Tudo sobre o básico do pandas para quem nunca teve contato. Como criar tabelas (DataFrames), filtrar valores, selecionar campos, fazer sumarizações estatísticas, lidar com valores missing. Tudo bem básico e detalhado!

Algoritmos de ML: Falei sobre os algoritmos de ML de uma forma geral, como são divididos (supervisionado/não supervisionado, classificação/regressão) e trouxe um case real de classificação supervisionado, apresentando como são utilizados esses algoritmos na prática, dentro de um contexto de negócio.

Frameworks: Trouxe de uma forma abrangente os principais frameworks utilizados em ciência de dados, falando sobre as aplicações de cada um, posicionando-os no pipeline de ciência de dados (coleta – pré-processamento – modelagem – visualização)

🌐 Lucas Roberto

Modelos regressores: Técnicas baseadas em árvore para tratar de problemas com output real, no final um handsOn sobre essa técnica.

🌐 Cap. Marcos Santos

Conheça o novo método matemático – SAPEVO-M: O método SAPEVO-M (Simple Aggregation of Preferences Expressed by Ordinal Vectors –Multi Decision Makers], proposto por Gomes e Santos [2018] é uma nova versão do método original SAPEVO [Gomes e Gomes 1997], que possibilita a utilização de múltiplos decisores. Ademais, introduziu um processo de normalização das matrizes de avaliação, incrementando a sua consistência.

🌐 Bruno Silva

Inteligência Artificial para Resolução de Problemas na Agricultura: Estudos da FAO (Organização das Nações Unidas para Alimentação e Agricultura) estimam que em 2050 a população mundial será de 9.1 bilhões de pessoas. Para alimentar toda essa população, a produção de alimentos deve aumentar em 70%. Como a área produtiva do planeta é limitada, deve-se aumentar a produtividade agrícola para alimentar toda essa população.

Nessa apresentação, fazemos um levantamento das tecnologias para aumento de produtividade agrícola desenvolvidas no laboratório da IBM Research Brasil. Esses projetos incluem, um identificador de plantio utilizando sensoriamento remoto e reconhecimento de padrões. Um analisador de características de solo com base em amostragem de papel e reconhecimento de imagens. Duas soluções para previsão de produtividade agrícola com base em modelos de simulação agrícola e deep learning.

🌐 Felipe Alvarenga

Discriminação e algoritmos: origem dos vieses e como tratá-los

🌐 Henrique Portella

O ciclo virtuoso dos dados: A importancia da cultura de dados para as empresas. #dataliteracy

🌐 Fernando Amaury

A última novidade em segurança de data lakes: criptografia transparente

Veja como integrar segurança e criptografia no seu processo sem muito esforço, automatizado e com alta performance.

🌐 Fernando Amaral

Processamento massivo de dados com Elastichsearch: O Elasticsearch é um mecanismo de busca e análise de dados distribuído e open source para todos os tipos de dados, incluindo textuais, numéricos, geoespaciais, estruturados e não estruturados.

🌐 João Critis

Criando Data Products: Você acha que o papel de um Product Manager está em alta no mercado atual pelo mundo? Com certeza estão! As vagas vem crescendo exponencialmente e do outro lado continua difícil encontrar bons profissionais para preenchê-las (mesmo com salários exorbitantes), e se eu te falar que tem um papel que está ainda mais em alta? São o que chamo de Data Product Managers, profissionais que além de produto possuem um conhecimento avançado em Data Science — aqui há uma enorme oportunidade!

User Experience for Data Analytics: UX é a sigla utilizada para abreviar User Experience ou Experiência do Usuário, é basicamente a experiência que um usuário tem ao utilizar uma interface de dados e como tornar esta a melhor possivel.

🌐 Marcelo Machado

Dados – Instrumento Estratégico e de Diferencial Competitivo para os Negócios, uma visão estratégica do uso dos dados.

🌐 Meigarom

Como ser um Data Scientist: Um passo a passo para iniciantes nesta nova jornada junto aos dados.

🌐 Thales

Auto ML com Alteryx – uma abordagem prática: O Alteryx é uma solução para coletar, analisar, tratar e disponibilizar dados em um único workflow de forma intuitiva e com processamento rápido. O que antes eram necessários alguns softwares (um para coletar, outro para tratar os dados, outro para mesclar com outras bases de dados, etc) com o Alteryx você faz tudo isso em um lugar só, tornando o processo de análise mais simples, rápido e intuitivo.

🌐 Vinicius Caridá

MLOps: Continuous delivery and automation pipelines in machine learning, MLOps é a comunicação entre Cientistas de Dados e a equipe de operações ou produção, de natureza profundamente colaborativa, projetado para eliminar o desperdício, automatizar o máximo possível e produzir insights mais ricos e consistentes com o aprendizado de máquina. Machine Learning pode ser um divisor de águas para um negócio, mas sem alguma forma de sistematização, pode se tornar apenas um experimento científico.

🌐 Pablo Labbe

Qlik Sense – BI de ponta a ponta: O Qlik Sense revela conexões instantaneamente e mostra oportunidades de negócio sob todos os ângulos. Todos na companhia podem criar dashboards dinâmicos, análises complexas e relatórios personalizados.

🌐 Anderson Ara

Machine Learning via SVM: um caso para dados massivos, uma máquina de vetores de suporte (SVM, do inglês: support vector machine) é um conceito para um conjunto de métodos de aprendizado supervisionado que analisam os dados e reconhecem padrões, usado para classificação e análise de regressão.

Onde estudar Ciencia de dados

🌐 Sergio Gama

Visão Geral da plataforma IBM Watson: Watson é a plataforma de serviços cognitivos da IBM para negócios. A cognição consiste no processo que a mente humana utiliza para adquirir conhecimento a partir de informações recebidas. Com o avanço da tecnologia, essa capacidade passa a ser integrada a sistemas que podem aprender em larga escala e ajudar a sociedade em uma série de finalidades, desde o atendimento a clientes até o combate a doenças graves, essa solução também é chamada de inteligência artificial.

Assistente Virtual para médicos com análise preditiva de problemas cardíacos

🌐 Jared

A CIENCIA DE DADOS E AS ESTRATEGIAS DO MERCADO

🌐 Matheus Garibaldi

Formando um time de Data Science – Case O Boticário

🌐 Celedo

Data Driven Canvas: O Data Driven Canvas é uma metodologia visual que auxilia você e sua equipe a traçar objetivos para orientar a estratégia de dados de sua empresa a torna-lá orientada a dados, departamento a departamento, do estratégico ao operacional. Aprenda a utilizar o Data Driven Canvas em suas reuniões e transforme a estratégia de Data & Analytics de sua empresa.

🌐 Leandro Capela

Explicando os algoritmos genéticos: Um algoritmo genético (AG) é uma técnica de busca utilizada na ciência da computação para achar soluções aproximadas em problemas de otimização e busca, fundamentado principalmente pelo americano John Henry Holland. Algoritmos genéticos são uma classe particular de algoritmos evolutivos que usam técnicas inspiradas pela biologia evolutiva como hereditariedade, mutação, seleção natural e recombinação (ou crossing over).

🌐 Arthur Fortes

Transcrição automática de áudio em texto usando Python e Deep Learning

🌐 João Marcelo

Uso de Machine Learning para detecção de inconsistências na Área da Saúde

🌐 Gilson

Google Cloud para Iniciantes: O Google BigQuery, a ferramenta de análise de dados do gigante das buscas, é ideal para vasculhar bilhões de linhas de informações e encontrar aquelas certas para cada análise. Graças ao seu design inteligente e armazenamento colunar, ele permite trabalhar com clusters de computação massivos.

Introdução ao Deep learning

Introdução a XAI (Explanaible AI): Explainable AI, também conhecido pela sigla XAI, é o esforço de tornar a Inteligência Artificial compreensível para humanos. Mais especificamente, o que se busca é compreender o seu processo de decisão.

🌐 Rafael Arruda

O mercado de dados na Europa

Data Preparation w/ Pentaho Data Integration: Pentaho Data Integration: também conhecido como Kettle, é uma ferramenta de código aberto para extração, transformação e carga (ETL) de dados.

🌐 Rafael Yoshida

Novidades do Qlik Sense: O Qlik Sense revela conexões instantaneamente e mostra oportunidades de negócio sob todos os ângulos. Todos na companhia podem criar dashboards dinâmicos, análises complexas e relatórios personalizados.

🌐 Milton Ossamu

Utilizando NLP para prever detratores de pesquisas de NPS: Processamento de língua natural (PLN) é uma subárea da ciência da computação, inteligência artificial e da linguística que estuda os problemas da geração e compreensão automática de línguas humanas naturais. Sistemas de geração de língua natural convertem informação de bancos de dados de computadores em linguagem compreensível ao ser humano e sistemas de compreensão de língua natural convertem ocorrências de linguagem humana em representações mais formais, mais facilmente manipuláveis por programas de computador.

🌐 Victor Gomes

Utilizando R no mercado financeiro na prática: R é uma linguagem de programação multi-paradigma (com ênfase em programação funcional), dinâmica, fracamente tipada, voltada à manipulação, análise e visualização de dados. A linguagem R é largamente usada entre estatísticos e analistas de dados para desenvolver software de estatística e análise de dados.

🌐 Wiluey Souza

Alta Disponibilidade total em seus Bancos de Dados na Cloud Azure: A plataforma de nuvem do Azure consiste em mais de 200 produtos e serviços de nuvem projetados para ajudar você a dar vida às novas soluções para resolver os desafios atuais e criar o futuro.

🌐 Christian Bourdeau

Como se tornar um analista de BI

🌐 Jeff Bertman

SEAL Scalable Enterprise Analytics Lifecycle: Um método concorrente do CRISP-DM, Cross Industry Standard Process for Data Mining que, trazendo para o português, pode ser entendida como processo padrão da indústria cruzada para mineração de dados. Essa é uma metodologia capaz de transformar os dados da empresa em conhecimento e informações de gerenciamento.

🌐 Thiago Marques

Introdução a análise de Grafos no R: São amplamente usados em matemática, mas sobretudo em programação. Formalmente, um grafo é uma colecção de vértices (V) e uma colecção de arcos (E) constituídos por pares de vértices. É uma estrutura usada para representar um modelo em que existem relações entre os objetos de uma certa coleção.

🌐 Cristiane Massena

Conceitos privacidade e LGPD: A LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados) determina regras e critérios sobre coleta, armazenamento e tratamento de dados pessoais. … Esses dados têm um alto nível de proteção, para impossibilitar qualquer forma de discriminação e preconceito com qualquer cidadão, aplicado somente a pessoas físicas.

A ética e a Inteligência Artificial