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Trlhas BigData e NoSQL, DataScience, Inteligência Artificial e Machine Learning
Tire o melhor proveito das bases de dados com a arquitetura adequada em RDBMS e NoSQL. Use os dados para gerar conhecimento e ideias, contar histórias (storytelling) com data mining, machine learning e/ou matemática/estatística. Venha conhecer as tendências das novas tecnologias de inteligência artificial para imagem, texto, áudio, análise de dados, entre muitas outras opções.
Data
Sexta-feira, 24 de Abril de 2020
14 às 18 h (somente ao vivo)
Investimento
GRATUITO INSCREVA-SE
TODAS AS TRILHAS
| Hora | Conteúdo |
|---|---|
| 14:00 às 14:30 |
Abertura Inteligência Artificial |
| 14:30 às 15:00 |
Processamento e Análise de Dados em Tempo Real com Kafka, ElasticSearch e PySparkOtávio Calaça Xavier/Cícero Moura Estamos vivendo na era do Big Data. Segundo pesquisas, a cada dois anos dobramos a quantidade de dados que são produzidos nos anos anteriores. Para conseguir analisar essa quantidade de dados, são necessárias ferramentas eficientes de ingestão, mensageria, armazenamento e processamento dos dados. Essa palestra tem como objetivo apresentar ferramentas eficientes para cada uma dessas tarefas: Kafka, Elastic Search e PySpark. Iremos abordar duas arquiteturas de Big Data: Lambda e Kappa. A palestra ainda contará com um hands-on no qual iremos utilizar as ferramentas propostas para ingestão, armazenamento e processamento de tweets em tempo-real. SLIDES |
| 15:00 às 15:30 |
Storytelling e Data Visualization – O diferencial está nos detalhesDavidson Oliveira Um dos produtos mais importantes de um projeto de Data Science é a parte da apresentação das análises realizadas. Por isso, abordaremos nesse momento que a aplicação adequada de técnicas de visualização de dados com storytelling direcionado é fundamental para que qualquer pessoa tenha pleno entendimento do tamanho do valor agregado no projeto.
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| 15:30 às 15:45 |
TDC Expo, Networking e Painel DigitalPausa na Trilha para interação nos Stands, em Networking ou em algum dos Painéis abaixo. |
| 15:45 às 16:45 |
TDC Expo, Networking e Painel DigitalPausa na Trilha para interação nos Stands, em Networking ou em algum dos Painéis abaixo. Painel Data SciencePainel Inteligência Artificial e Machine LearningPainel BigData NoSQLPainel Carreira |
| 16:45 às 17:15 |
Deep Learning – Uma Abordagem VisualAhirton Lopes A inteligência artificial (IA) é um campo multidisciplinar da ciência cujo objetivo é criar máquinas inteligentes; mais especificamente, IA é um multiplicador de forças no progresso tecnológico, tendo em vista nosso mundo cada vez mais digital e orientado a dados. A verdade é que tudo ao nosso redor hoje, desde a cultura até os produtos de consumo, são produtos da inteligência. Nesta apresentação pretende-se demonstrar um pouco do progresso exponencial em IA atual, com foco nos desenvolvimentos mais recentes tais como como Transfer Learning, Real Scene Understanding, Deep Reinforcement Learning e muito mais, de forma totalmente compreensível e facilitada.
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| 17:15 às 17:45 |
Construindo aplicações de machine learning com AzureThaissa Bueno Sanches Sempre que precisar lidar com um projeto de Big Data, você precisará resolver duas questões principais: poder de computação e armazenamento de dados. Usando o Microsoft Azure e Azure Databricks,esses problemas se tornaram uma memória distante,com a plataforma azure , temos disponíveis vários serviços , escaláveis que podem ajudar e muito no desenvolvimento, seja em um projeto de Big Data ou de machine learning, como o Databricks, Data Factory, Data Lake e o Azure Machine Learning Service, que são soluções altamente escaláveis, especialmente desenvolvidos para trabalhar com grande quantidade de dados e processar dados em alto volume em cenários empresariais com exigência de alto desempenho.
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| 17:45 às 18:00 |
EncerramentoLink da transmissão ao vivo no Hopin |
Grade sujeita a alterações
Coordenação da Trilha Inteligência Artificial e Dados
Anice Almeida Alexandre
Sulamita Dantas
Pottencial Seguradora
Leandro Domingues
Cluster Consultoria
Thaissa Bueno Sanches
Avanade
Ahirton Lopes
Magna Sistemas
Karina Kato
Take
Leonardo Rodrigues Lima de Souza Pinto
Clean Coding
Gabriela Cristina Viana Batista
Engineering
Nielsen Rechia
Agibank / Uniritter
Patrocinadores
Analista de Dados na empresa Capgemini
Formada em Ciência da Computação, é MVP Microsoft em Data Plataform, Administradora de Banco Dados, Analista TOTVS, Analista BI, Líder do Local Group SQL BH e Co-Organizadora do Random Hacks. Participa da comunidade sql server e é palestrante da comunidade.
Microsoft Data Platform MVP, MongoDB Ambassador, Evangelist e Certified Trainer, membro do MongoDB Advocacy Hub, Top 50 Neo4j Certified, também tem grande experiência em MS SQL Server. Founder da Cluster Consultoria, uma empresa dedicada a oferecer soluções NoSQL. Entusiasta de tecnologias open-source, bigdata e NoSQL. Mais de 18 anos de experiência em desenvolvimento de aplicações e manutenção de grandes volumes de dados.
Especialista em inteligência Artificial na Avanade do Brasil,formada em tecnologia em redes de computadores, especialista em desenvolvimento de software a mais de 12 anos, pós graduanda em machine learning e deep learning , coordenadora e palestrante no The Developers Conference nas ediçòes 2018 e 2019 na trilha de inteligência artificial , community manager no AI Brasil, AI Brasil Girls e Developers BR
Data Scientist na Magna Sistemas, atuando na Secretaria de Educação do Estado de São Paulo, e professor de MBA nos cursos de Artificial Intelligence and Machine Learning, Digital Data Marketing, Health Tech e Engenharia de Dados na FIAP, bem como community manager na AI Brasil e professor voluntário na School of AI SP. Apaixonado por psicologia e inovação em geral, possui mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade Presbiteriana Mackenzie (UPM) e é doutorando em Engenharia Elétrica e Computação na mesma instituição. Seus projetos tiveram como temas principais: Algoritmos para Predição quanto a Evasão Escolar, Auto Organização e Funcionamento Autônomo de VANTs, Processamento de Linguagem Natural dentre outros tópicos.
Sou cientista da computação e atualmente trabalho como cientista de dados especialista na Take. Tenho experiência com o desenvolvimento de modelos desde a concepção até o desenvolvimento da API em produção. Minhas áreas de maior interesse são: processamento de linguagem natural e visão computacional.
Leonardo é atualmente organizador do pyData BH, tendo já organizado mais de 20 encontros da comunidade focada em ciência de dados e compartilhamento de práticas e ideias sobre python, Machine Learning e engenharia de dados em Belo Horizonte. Atua também, como cientista de Dados na Hekima, uma das primeiras empresas a dominar o stack inteiro da cadeia de valor de dados no Brasil. Pai do João Pedro, tem interesse ávido por educação de crianças e novas tecnologias que irão impactar de maneira fundamental o futuro das novas gerações.
Cientista de Dados na MaxMilhas há um ano, fã de rock e boa música, adoro jogos, tenho um gatinho que se chama Pancada e estou sempre em busca de novos conhecimentos e amizades. Ajudo na organização do PyData junto com o Léo e o Alexandre 😀
Graduado em Sistemas de Informação pela Universidade Franciscana ? UFN (2012), Mestre em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Santa Maria ? UFSM (2015), onde também foi professor substituto (2014-2015), e Doutor em Ciência da Computação pela Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul ? PUCRS (2019). Atualmente, é Data Specialist no Agibank e coordenador do curso de pós-graduação da UniRitter ministrando disciplinas da graduação e pós-graduação oferecidas pelo Departamento de Informática. Possui experiências em Mineração de Dados, Aprendizado de Máquina, Inteligência Artificial, Big Data, Fluxo Contínuo de Dados, Raciocínio Baseado em Casos e Engenharia de Software.
Data Scientist na Magna Sistemas, atuando na Secretaria de Educação do Estado de São Paulo, e professor de MBA nos cursos de Artificial Intelligence and Machine Learning, Digital Data Marketing, Health Tech e Engenharia de Dados na FIAP, bem como community manager na AI Brasil e professor voluntário na School of AI SP. Apaixonado por psicologia e inovação em geral, possui mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade Presbiteriana Mackenzie (UPM) e é doutorando em Engenharia Elétrica e Computação na mesma instituição. Seus projetos tiveram como temas principais: Algoritmos para Predição quanto a Evasão Escolar, Auto Organização e Funcionamento Autônomo de VANTs, Processamento de Linguagem Natural dentre outros tópicos.
Desenvolvedor FullStack. Especializando em Big Data e Machine Learning, Bacharel em Sistemas de Informação. Maker e apoiador da tecnologia em prol de melhorar a vida das pessoas. Entusiasta em tecnologias como Inteligência Artificial, Internet das Coisas e Tecnologia Assistiva.
Bacharel em Sistemas de Informação e Especialista em Business Intelligence e Analytics pela PUC Minas. Analista do Núcleo de Inteligência Competitiva e Analytics da Localiza Hertz e Consultor de BI e Analytics com experiência de 4 anos de desenvolvimento de projetos em grandes empresas como Mercantil, VLI, CEMIG, Localiza Hertz, TSX Engenharia, MG Info e Ópticas Centro Visão. Criador de conteúdo digital sobre BI e Analytics.
Professor na UFG e no IFG, doutorando em Inteligencia Artificial e membro fundador do grupo de desenvolvedores PHP de Goiás e das comunidades Deep Learning Brasil e Big Data GO. Já palestrou em mais de 70 eventos nacionais e internacionais. Também atua como consultor nas áreas de arquitetura de software, DevOps, big data e machine learning.
Especialista em inteligência Artificial na Avanade do Brasil,formada em tecnologia em redes de computadores, especialista em desenvolvimento de software a mais de 12 anos, pós graduanda em machine learning e deep learning , coordenadora e palestrante no The Developers Conference nas ediçòes 2018 e 2019 na trilha de inteligência artificial , community manager no AI Brasil, AI Brasil Girls e Developers BR
Trilha com transmissão ao vivo Trilha com transmissão em libras
As trilhas do mesmo dia não são simultâneas, mas na sequência uma da outra. Verifique na página da trilha qual o horário de transmissão.
