TDC 2019
Belo Horizonte
Um dos maiores encontros de comunidades e empresas no Brasil

Trilha Data Science Dados, agregando valor a ciencia.

E ai galera, tudo bem com vocês?

Que tal falarmos sobre dados, informação e ciência, tudo junto!!

Trataremos sobre esse assunto de uma forma bem descontraída trazendo casos de usos e situações reais através da experiência dos nossos palestrantes, em conjunto iremos aprender mais sobre Data Science.

Palestras

Importante: A grade de palestras está sujeita a alterações sem prévio aviso.
Conteúdo
08:00 às 09:00 Credenciamento e recepção dos participantes

Todas as pessoas inscritas, palestrantes, coordenadores e de imprensa, devem retirar seus crachás e kit do congressista nos balcões de credenciamento localizados na entrada do evento, para obterem acesso às salas e Auditório Principal.

09:00 às 10:00 Abertura do evento no Auditório Principal

Após o credenciamento, convidamos os participantes a comparecerem ao auditório para receberem as boas vindas por parte dos realizadores e patrocinadores.

Neste keynote de abertura, todos serão orientados sobre o funcionamento do evento, destaques e outras novidades.

10:10 às 11:00 Metabase: Empoderendo os usuários a fazerem suas próprias questões
Jones Madruga / Adauto Braz

Você, desenvolvedor, engenheiro de dados, cientista de dados, f*dão do excel, está cansado de ficar criando relatórios para os outros? Sente que poderia estar usando seu tempo melhor se houvesse uma solução escalável? Gerentes, Diretores, CEOs, estão cansados de contratar analistas de negócio, analistas de BI e nunca entender porque as demandas não são atendidas? Seus problemas acabaram! Conheçam o Metabase! Uma simples, mas poderosa ferramenta de BI que empodera os seus usuários através de uma linguagem fácil e muito próxima a maneira como as pessoas perguntam e respondem questões sobre dados.

11:10 às 12:00 Estamos prontos para entregar software inteligente?
Tiago Moura / Matheus Icaro Arruda Martins

Nas últimas décadas fizemos um excelente trabalho na evolução dos nossos processos, práticas e metodologias de Engenharia de Software, o que viabilizou a entrega de software mais barato, mais rápida e com qualidade! Porém, com a popularização das tecnologias relacionadas a Inteligência Artificial, colocamos um novo desafio na mesa ao se entregar software. O objetivo dessa sessão é apresentar quais são as principais mudanças e como nós devemos encará-las com o objetivo de conseguir entregar software inteligente cada vez mais barato e com qualidade!

12:10 às 13:00 Data science na prática: Testes, falhas, bias e bugs
Guilherme Silveira

Após modelar e validar com testes automáticos e internos, colocamos uma feature nova em produção. Para medir o resultado fazemos um teste "AB". Será que aleatorizamos adequadamente os grupos de teste? Adicionar a feature em uma página, mas não em outra, já implica em bias de seleção.

Nessa apresentação apresentaremos rapidamente dois cenários de produção, mas focaremos nos desafios enfrentados ao (a) descobrir que a média é "melhor" do que imaginávamos, (b) definir nossos testes aleatorizados (b) selecionar grupos de controle e teste (c) lidar com bias de seleção na web, (d) definir qual teste estatístico aplicar e (e) como interpretar resultados de forma justa para nós e nossos clientes.

13:10 às 14:00 Intervalo para Almoço
Uma excelente oportunidade de todas as pessoas no evento interagirem e trocarem ideias, colaboradores, empresas patrocinadoras e apoiadoras, palestrantes e coordenadores.
14:10 às 15:00 Data Anxious: Como gerir a expectativas dos stakeholders em projetos de dados?
Pollyanna de Oliveira Goncalves
O surgimento de times de Ciência de Dados nas empresas vem acompanhado do crescimento das expectativas das partes interessadas nos projetos de dados. Como profissionais de dados, estamos em constante interface com as áreas de negócio. Mas, como lidar com a ansiedade e necessidade de agilidade inerentes a projetos de dados?
DataPorn
Mayumi Sato

Com mais de 10 milhões de pessoas cadastradas, o Sexlog é a maior rede social de sexo e swing do Brasil e uma das referências no mercado de recorrência. Ao tratar de assuntos permeados de tabus, usou os dados para criar novas estratégias que vão desde a comunicação, gestão do produto e decisões de negócio. Conheça o case e as aplicações de análise de dados práticas em seu dia a dia e inspire-se!

15:10 às 16:00 Instaurando Data Science em empresas
Isadora Figueiredo Lara

Mudanças no ambiente corporativo podem ser bastante complicadas, quando se trata de um tema tão técnico, as empresas nem sempre entendem o valor agregado

O que faz um cientista de dados ganhar mais de U$100k/ano?
André Sionek

Já se perguntou o que você deveria fazer pra adicionar algum peso no seu currículo? Muitos de nós já temos uma boa noção do que é necessário para construir uma carreira sólida em Ciência de Dados. Nós sabemos, qualitativamente, quais fatores implicam em um salário maior. Mas é difícil vermos uma análise sistemática, baseada em dados, sobre quais variáveis mais influenciam o nosso contracheque. Essa foi a motivação para utilizar dados do Kaggle e construir um modelo que explica o que torna um cientista de dados valioso para o mercado. Alguns resultados são bem óbvios, mas outros podem realmente te ajudar a incrementar o seu currículo e a sua renda.

16:00 às 16:30 Coffee-break e Networking

Durante o intervalo de coffee-break, serão entregues kits contendo suco e biscoitos. Um delicioso intervalo para relaxar, conhecer novas pessoas e estreitar contatos.

Neste tempo, também surge a oportunidade de todas as pessoas no evento interagirem entre sí, participantes das trilhas, empresas patrocinadoras e apoiadoras, palestrantes e coordenadores.

16:40 às 17:30 Usando dados para gerar uma comunicação personalizada e reter clientes
Leandro Corrêa Gonçalves / Luiz Henrique Quevedo Lima

A Dito é uma empresa que possui uma plataforma de retenção de clientes multicanal e CRM. Para nós, empresas que não se comunicam de forma personalizada perdem uma excelente oportunidade de aumentar engajamento e retenção dos seus consumidores.

Nessa palestra iremos apresentar as soluções baseadas em dados que a Dito tem trabalhado para evoluir as funcionalidades existentes no produto, demonstrando como a comunicação mais eficiente e personalizada melhora a experiência e a retenção dos clientes.

Case de Desenvolvimento e Deploy de APIs de Machine Learning Usando uma Arquitetura Multi-Cloud
Danilo Costa Marim Segura

Muitas vezes o data scientist se depara com a seguinte pergunta: afinal, o que você entrega? Essa apresentação mostra um case técnico da MaxMilhas para conseguir colocar em operação modelos de machine learning com a preocupação de garantir a escalabilidade, segurança e disponibilidade, e impactar o negócio a longo prazo. Esse case mostra como em vias técnicas o time da MaxMilhas desenhou uma arquitetura de desenvolvimento e deploy utilizando tanto serviços na AWS como serviços na Google Cloud Platform.

17:40 às 18:30 Cidadania 4.0
Leo Zeba

A partir da Lei Complementar Nº 131, DE 27 DE MAIO DE 2009, o cidadão passou a ter uma ferramenta de controle da gestão pública através da liberação ao pleno conhecimento e acompanhamento da sociedade, em tempo real, de informações pormenorizadas sobre a execução orçamentária e financeira, em meios eletrônicos de acesso público. Este trabalho descreve uma análise dos dados obtidos através do portal da transparência do Estado de Pernambuco de forma a entender melhor como o Governo gasta os seus recursos. O uso da ciência de dados e inteligência artificial é um caminho sem volta que irá permitir a construção de protocolos e algoritmos para a análise da eficiência e da ética gestores públicos.

Redes Neurais 101
Pedro Lelis

Quer aprender sobre Redes Neurais sem matemática complicada? Nesta apresentação você irá assimilar através de animações os conceitos básicos para entender Redes Neurais: 1. Como funciona o Aprendizado Supervisionado e qual a diferença entre Regressão e Classificação? 2. O que são e para que servem as Funções de Perda e o Método do Gradiente? 3. Como a Regressão Logística evolui em uma Rede Neural? 4. O que é o problema do Vanishing Gradient e como o Método do Gradiente Estocástico resolve este problema?

Para finalizar, você irá acompanhar um live code de uma Rede Neural que classifica dígitos escritos a mão usando Keras e TensorFlow enquanto revisa todo o conteúdo da apresentação.

18:40 às 19:00 Encerramento e Sorteios

No horário de encerramento, todas as trilhas serão direcionadas de suas salas para o Auditório Principal, mesmo local da abertura.

Após a apresentação de resultados do dia, muitos sorteios fecharão o dia.

Data e Local

Quinta-feira, 13 de Junho de 2019

10 às 19h

UniBH - Campus Buritis

Av. Prof. Mário Werneck, 1685 - Estoril
Estoril | Belo Horizonte - MG

Informações sobre Data e Local


Público Alvo

Dev's, DBA's, AD's, Estudantes, Cientistas, Analistas, Estatísticos e todos aqueles que se interessam por esse assunto.


Investimento

presencial:R$ 290,00

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