Trilha BigData Nova tendência, novas oportunidades
Alexandre Uehara
Marcelo Pias
José Renato Pequeno
Programação / Palestras
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| 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 |
Elasticsearch de dentro para fora
Waldemar Neto O foco é explorar tópicos do elasticsearch; entender o ecossistema e o funcionamento; como se comportam os dados e como são feitas as buscas para que possamos tirar o maior proveito dessa excelente search engine.
Integrando Mongodb e Hive
Marco Antonio Lopes Apresentarei maneiras de como utilizar o melhor destas duas ferramentas para trabalhar com BigData.
SQL in the BigData Era
Rafael Felipe Nascimento de Aguiar Você sabe um pouco de SQL e gostaria de começar a explorar as possibilidades em BigData? Você vai se surpreender no quão fácil é de analisar terabytes de dados utilizando o Apache Hive. O Hive é um framework que traduz consultas SQL em Jobs Map-Reduce executados em um cluster de máquinas distribuídas rodando o Apache Hadoop.
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| 11:10 às 12:00 |
Google Cloud Bigquery, um jeito novo de fazer Analytics e Datawarehouse
Michel Pereira Esta palestra apresenta o Bigquery, o banco de dados para análises de grandes quantidades de dados do Google.
Próximo passo para a Computação Exascale "Programando para Multi-core e Many-core"
Igor Freitas A demanda computacional em diferentes verticais da indústria e campos da ciência vem crescendo de forma acelerada, o que tem impulsionado o desenvolvimento de servidores com arquiteturas multicore e many-core e do próximo passo da supercomputação, a chamada "Era da Computação Exascale". No entanto, tanto o código legado quanto novos algoritmos devem ser portados e/ou otimizados para explorar todo paralelismo presente nas plataformas atuais e futuras.
Neste contexto, esta palestra tem dois objetivos: i)demonstrar ao desenvolvedor, de forma prática, como a otimização de código traz um ganho de desempenho considerável para explorar diferentes níveis de paralelismo (vetorização e multithreading). ii) Apresentar um overview da visão da Intel® para a Computação Exascale.
Pentaho, Hadoop, Big Data e Data Lakes
Marcio Junior Vieira Data Lakes e Big Data, conceitos da arquitetura distribuída para armazenamento e consumo de grande volumes de dados, o ecosistema Hadoop e como o a suíte Pentaho pode ajudar na gestão e extração de informações para tomada de decisão.
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| 12:00 às 13:00 |
Intervalo para Almoço
Uma excelente oportunidade de todas as pessoas no evento
interagirem e trocarem ideias, colaboradores, empresas
patrocinadoras e apoiadoras, palestrantes e coordenadores.
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| 13:10 às 14:00 |
Análise visual georreferenciada de dados agrícolas: Identificando tendencias de migração
Dennis Kerr Coelho A produção de milho no Brasil tem uma grande importância para cadeia produtiva da avicultura e da suinocultura, pois o milho é um dos principais componentes da ração. Esta palestra apresenta o resultado de um trabalho que envolveu o desenvolvimento de algumas ferramentas de análise visual de dados geo-referenciados visando identificar o processo de migração da produção de milho no Brasil. Serão apresentados os resultados das análises e também os desafios tecnológicos e as ferramentas desenvolvidas.
IoT e Big Data: contagem de fluxo de pessoas
Rafael de Freitas Barbosa Esta palestra abordará uma aplicação de processamento BigData para IoT em que é analisado o fluxo de pessoas em lojas e shopping centers. A FXData utiliza visão computacional embarcada em devices chamados de Peeks com sensores como câmeras. Os dados são enviados para servidores na nuvem que fazem o processamento em escala para a entrega de informação aos clientes.
Agulha no Palheiro: machine learning para identificar alunos em risco de evasão
Mariana Lopes Nesta palestra falarei sobre o problema de evasão no ensino superior, e uma solução chamada de Learning Analytics que utiliza aprendizado de máquina para identificar em tempo hábil alunos em risco de evadir.
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| 14:10 às 15:00 |
De Sci-kit-learn para MLlib: classificação em larga escala
Guilherme Peixoto Imagine que você possua conhecimento básico em ferramentas como Scikit-Learn. Mas quando você se depara com vários terabytes de dados por mês, como você irá lidar com esse conjunto de dados? Você pode aprender a fazer o mesmo com Apache Spark MLlib.
Prepare-se para o Deep Learning
Helio Silva O Deep Learning está entrando na pauta de projetos de Big Data, com ele novas ferramentas entram em cena e novas arquiteturas serão necessárias para suportá-lo em escala.
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| 15:00 às 15:30 |
Coffee-break e Networking
Durante o intervalo de Coffee-break, as mesas de alimentação terão disponíveis café, sucos, frutas 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. |
| 15:40 às 16:30 |
Machine Learning para Desenvolvedores (não para cientistas de dados)
Alex Coqueiro As empresas possuem verdadeiras ilhas de informação que muitas vezes escondem informações valiosas que podem ser de grande valia para a área de negócios. Este cenário pode representar grandes oportunidades para os desenvolvedores criarem soluções que podem identificar padrões que seriam complexos para um ser humano detectar, mas identificável com motores de Machine Learning. Nesta palestra mostraremos como Machine Learning pode ser usado por desenvolvedores na criação de soluções que analisem e identifiquem padrões de dados utilizando o serviço de nuvem da Amazon Web Services.
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| 16:40 às 17:30 |
Visualização de Big Data com D3.js
Helder da Rocha D3.js é uma das mais populares bibliotecas para visualização de dados. É ideal para visualizar padrões, identificar tendências e outras informações reveladas ao gerar representações visuais de grandes quantidades de dados. Os dados são transformados em objetos do DOM e renderizados na página como pontos, linhas, polígonos e outras estruturas gráficas do SVG. Isto funciona bem para centenas e até milhares de objetos, nas plataformas atuais, mas como lidar com milhões de objetos? Esta palestra apresentará algumas soluções para este problema usando técnicas para otimizar a visualização, como o uso de brushing e navegação em árvores com dados transferidos sob demanda (usando Google BigQuery), conversão de objetos estáticos para HTML5 Canvas, boas práticas no uso da API que usam menos memória e algoritmos menos complexos. Os participantes poderão experimentar os exemplos explorados na palestra usando o código que será disponibilizado no GitHub.
InfluxDb: como monitorar milhares de dados por segundo em real time
Marcos Vinicius Ribeiro Artigas Essa palestra mostrará como a solução da InfluxData, InfluxDb, pode ser utilizada para criar monitoramentos eficientes sem a necessidade de criar configurações sofisticadas nem perder tempo com sistemas complexos. Será apresentado o estudo de caso da Umbler, que faz o monitoramento do site e servidores de seus clientes usando esta solução.
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| 17:40 às 18:30 |
Mesa Redonda: Como se tornar um Data Scientist
Alexandre Uehara / Marcelo Pias / José Renato Pequeno Bate-Papo sobre como se tornar um Data Scientist, o que tem em sua caixa de ferramentas e o que há por vir.
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| 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
Quarta-feira, 6 de Julho de 2016
10:00 às 18:30 h
Rua Casa do Ator, 275
Vila Olímpia | São Paulo - SP
Público Alvo
Pessoas que querem conhecer mais os conceitos de big data, incluindo arquitetos de soluções empresariais, arquitetos de soluções de big data, cientistas de dados e analistas de dados.
Investimento
presencial:R$ 200,00
online:R$ 90,00
Fazendo sua inscrição (presencial)
você terá acesso a esta trilha e também a:
Pavilhão de Stands: Venha conversar com pessoas e conhecer empresas incríveis.
Área de Makers: Este ano teremos mini-palestras e workshops, chegou a hora de colocar a mão na massa e surfar a internet das coisas.
Lado B: Uma sala com conteúdo adicional e trilhas horizontais, estamos preparando muitas novidades.
Trilha Stadium: Você poderá assistir às palestras da trilha Stadium, que tem uma seleção de palestras das trilhas de cada dia do evento.
