TDC PORTO ALEGRE ONLINE
O encontro de comunidades e empresas no Brasil

Trilha DATA SCIENCE

Geramos dados a todo instante e a informação nos move. Com data science transformamos dados em informação e a informação em conhecimento.
Se há dados, há oportunidades de transformação! Esta trilha busca contar histórias a partir de dados, abrangendo aplicações práticas que fazem uso de machine learning, mineração de dados e/ou matemática/estatística.

Data

Sexta-feira, 4 de Dezembro de 2020

09h às 19h (somente ao vivo)

Investimento

Tabela de Pacotes de Preços da Fase 1

Como se inscrever

Palestras

Hora Conteúdo
09:00 às 09:30 Abertura do evento e mini keynote

No palco da Stadium, todos serão orientados sobre o funcionamento do evento, destaques e outras novidades.

09:30 às 10:20
STADIUM

The People Runway for Business Agility

Michael Stump

To achieve Business Agility, leadership's challenge, within the SAFe context, is to provide the right environment for the employees to prosper, grow and deliver customer value. At the heart of this challenge is, ?how??

In client engagements and trainings, there are always questions such as: Who is creating growth plans for individuals? Who is addressing HR / People related topics like Performance Acceleration? Who is working on the EVP (Employee Value Proposition)? Who is involved in workforce planning and talent scouting? Basically, who is focusing on the People Runway of the ART? Could Dave Ulrich's HR Business Partner be an answer?

In this session, designed with introverts and extroverts in mind, we will discuss potential solutions to these questions leaving you with valuable input for your own organization.

10:25 às 10:40 Abertura da trilha pela coordenação

Aqui os coordenadores se apresentam e fazem uma introdução para a trilha.

10:45 às 11:20
TRILHA

Clustering Alghoritms - Segmentação de Clientes

Solano Campos

Nesta palestra será apresentado um dos mais conhecidos algoritmos de Clustering, o K-Means, como é o seu funcionamento e como usá-lo junto com o método RFM (Recency, Frequency & Monetary Value) do Marketing para Segmentar uma malha de clientes da forma mais precisa possível! Esta palestra é essencial para aqueles que buscam conhecer diferentes algoritmos e se aprofundar em seus funcionamentos e casos aplicados na vida real!

11:25 às 12:20
TRILHA

Abordagens práticas para melhoria das métricas de qualidade de modelos

Ana Bertol / Henry Cagnini / RENAN XAVIER CORTES
Painel digital desta Trilha
12:25 às 13:25 Networking e Visitação Stands

Intervalo para fazer networking e conhecer os estandes do evento.

13:25 às 13:40 Abertura da tarde

No palco da Stadium, todos serão orientados sobre o funcionamento do evento, destaques e outras novidades.

13:40 às 13:55 Abertura da trilha pela coordenação

Aqui os coordenadores se apresentam e fazem uma introdução para a trilha.

14:00 às 14:35
TRILHA

O poder do Feature Engineer dentro do pipeline da Ciência de Dados

Nathália Demetrio

Um overview do Feature engineer, contextualizando a sua importância dentro do pipeline da Ciência de Dados, por meio da discussão de tópicos como: codificações de features, tipos de transformações (1:1, 1:many, many:many), identificação de interações, e dados faltantes.

14:40 às 15:15
STADIUM

Como identificar e Evitar AI Bias com ai360

Crislanio Macedo

O que é preciso para confiar em uma decisão tomada por uma máquina ? Diversas decisões hoje em dia são tomadas com base em algoritmos de aprendizagem de máquina que podem ter viés e influenciar em decisões errôneas ou injustas dependendo do ponto de vista e contexto. Como podemos identificar víes nas abordagens de ciência de dados e como podemos mitigar o víes e ainda assim manter a performance modelo criado?. Essa palestra tem o objetivo ético de mostrar como podemos identificar e evitar viés usando o AI360 que é uma biblioteca de código aberto com diversas técnicas que ajudam a detectar e mitigar viés em modelos de aprendizado de máquina em todo o ciclo de vida de aplicações de IA.

15:20 às 15:40 Networking e Visitação Stands

Intervalo para fazer networking e conhecer os estandes do evento.

15:45 às 16:20
TRILHA

Classificação de assuntos e produtos no WhatsApp Sicredi: Uma aplicação prática de IA

Douglas Trajano

Descubra como aplicamos ciência de dados para classificar assuntos e produtos nos canais conversacionais do Sicredi. Como isto auxilia times de produtos, curadores de chatbots e cooperativas do sistema para entender os motivos de contato em um canal com mais de 50M de mensagens.

16:25 às 17:00
TRILHA

Lex x Machina: Por que é tão difícil aplicar ciência de dados em jurimetria?

Shaiala R. de C. Araujo Marques

Em um momento em que tudo parece possível com a aplicação da ciência de dados, realizar análise de dados jurídicos permanece um desafio. A "jurimetria" (cuja própria conceituação também se mostra um desafio) vai muito além de compreender os dados, de colocá-los em ordem ou padrão. A própria extração é um desafio e a interpretação do dado, transformando em informação, se mostra difícil em um contexto judicial onde cada estado, cada Tribunal, utiliza dos próprios padrões. Enquanto diversas pessoas levantam a bandeira de uma dita facilidade, essa palestra tem como intuito jogar desafios e provocações, visando por fim um convite para uma jornada em direção à solução.

17:05 às 17:20 Open Space

17:25 às 18:00
TRILHA

Snorkel: Uma ferramenta para gerar rapidamente dados de treinamento através de supervisão fraca

Francisco das Chagas Fontenele Marques Junior

Atualmente com a evolução da inteligência artificial várias técnicas robustas estão surgindo para facilitar muitos processos. Em contrapartida, tais técnicas robustas necessitam de grandes conjuntos de dado para treinamento e que sejam devidamente rotulados, algo que para alguns problemas podem ser escassos ou até dificultosos de rotular sem ajuda de um especialista. Esta apresentação abordará uma introdução a ferramenta Snorkel construída em torno do paradigma de programação de dados para criar, modelar e gerenciar rapidamente dados de treinamento, fazendo uso do conjunto de abordagens amplamente chamadas de "supervisão fraca", para resolver esse gargalo na rotulagem de dados.

18:05 às 18:25 Networking e Visitação Stands

Intervalo para fazer networking e conhecer os estandes do evento.

18:25 às 18:50 Encerramento

Após a apresentação de resultados do dia, no palco da Stadium, muitos sorteios fecharão o dia.


Grade sujeita a alterações

Coordenação da Trilha DATA SCIENCE


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