TDC CONNECTIONS
Building Software in the Connected World

Trilha DATA SCIENCE

Quer aprender a extrair valor dos seus dados? Na trilha de Data Science você aprenderá a transformar dados em informação para melhorar a tomada de decisão.
Venha conhecer mais sobre como identificar questões relevantes, coletar dados, organizar as informações e comunicar suas descobertas de uma maneira que afete positivamente as decisões de negócios.

Date

Wednesday, June 9, 2021

09h às 19h

ONLINE - LIVE ONLY!

Investment

1 track: R$ 145 for R$ 110
2 tracks: R$ 290 for R$ 198
3 tracks: R$ 435 for R$ 285
* price valid until APR/26, see full table

1 track: R$ 145 for R$ 130
2 tracks: R$ 290 for R$ 230
3 tracks: R$ 435 for R$ 330
* price valid until MAY/28, see full table

1 track: R$ 145
2 tracks: R$ 290 for R$ 260
3 tracks: R$ 435 for R$ 370
* price valid until JUN/10, see full table

How to register

Schedule / Talks Time Zone: GMT-3

Time Content
09:00 to 09:30 Opening of the event and mini keynote

On the Stadium stage, everyone will be guided on how the event works, highlights and other news.

09:35 to 10:25

De falhas a maior transação de software no Brasil: como tomar controle da sua carreira.

Bruno Ghisi

Keynote TDC

Ao longo da sua trajetória você terá inúmeras oportunidades, na verdade são inúmeros caminhos que podem ser trilhados. Algumas pessoas vão querer se desenvolver cada vez mais para serem as referências técnicas, outras irão buscar desenvolvimento para liderarem pessoas. Algumas irão empreender, outras buscarão trabalhar em empresas pequenas, outras multinacionais, sejam no Brasil ou fora. O que você precisa fazer para aproximar da sua missão a cada passo e deixar um legado ao invés de colecionar logos? O que você precisa fazer para tomar decisões pro-ativas e não aguardar as propostas no LinkedIn? Como medir a balança do aprendizado e recompensa financeira? Nesse palestra pretendo contar muito do que vivi ao longo de quase duas décadas e aprendizados que tive na jornada.

10:30 to 10:45 Track opening by coordination

Here the coordinators introduce themselves and make an introduction to the track.

10:50 to 11:25

Big Data Analytics: o que é, como fazer, como começar

Orlando Silva

Neste talk, vamos nos concentrar em entender os 3 pontos-chave do Big Data Analytics para o ser humano: O QUE É o conceito e como ele é trabalhado nas aplicações ao redor do mundo; COMO FAZER com que o Big Data e o Analytics aconteçam nas empresas, entendendo os seus principais desafios; e COMO COMEÇAR uma carreira na área, com 10 dicas práticas e sequencias para não desanimar.

11:30 to 12:05

Aprenda em 35min como migrar a sua carreira para Ciência de Dados

Adriano A. Santos

Você já deve ter ouvido falar que o cientista de dados é o profissional mais sexy do século 21. E que os salários desse profissional é diferenciado aos olhos do mercado de TI. Com certeza, também, você já deve ter pensado em migrar da sua área atual para a esse novo mundo. Mas quais são os desafios que lhe esperam? Quais competências você deve adquirir para que a sua transição seja bem sucedida? Quais são as etapas que você deve seguir? Quais fontes de conhecimento absorver? Livros? Cursos? Gurus? Para responder a essas perguntas, nada melhor do que conhecer alguém que já trilhou verdadeiramente esse caminho. Aprender com os seus erros e acertos. E saber o que ele faria diferente?

12:10 to 12:45

Zero to Hero with TensorFlow

Vinicius Caridá

TensorFlow é uma plataforma de código aberto de ponta a ponta para machine learning. Ele tem um ecossistema abrangente e flexível de ferramentas, bibliotecas e recursos da comunidade que permite aos pesquisadores impulsionar o estado da arte em ML e aos desenvolvedores criar e implementar facilmente aplicativos baseados em ML. Nessa apresentação, mesmo você sabendo muito pouco sobre machine learning, vou resumir alguns dos principais fundamentos e por meio de um exemplo prático simples mostrar o funcionamento de algoritmos de machine learning em cima dessa plataforma incrível e ajudá-lo(a) a começar no caminho de se tornar um(a) desenvolvedor(a) de ML/cientista de dados.

12:50 to 13:50 Networking and Visiting Stands

Break to network and get to know the booths of the event.

14:00 to 14:05 Track opening by coordination

Here the coordinators introduce themselves and make an introduction to the track.

14:10 to 14:45

Como utilizar Grafana para Visualização de Dados - indo além dos dashboards de observability

Walter Ritzel

Nesta palestra, será apresentado como a ferramenta Grafana pode ser utilizada para criar Visualizações de Dados, indo além do seu escopo de ferramenta para monitoramento e alertas. Será conduzido um hands-on de como montar o seu primeiro dashboard no Grafana

14:50 to 16:05

Ética em Data Science: quais cuidados o cientista de dados deve ter nos seus projetos?

Lucas de Barros Teixeira / Leyla Costa Ramos / Carlos André Antunes
Painel Digital desta Trilha
16:10 to 16:25 Networking and Visiting Stands

Break to network and get to know the booths of the event.

16:25 to 17:00

Gerenciamento de Dados: dos Dados ao Lakehouse

Antonio Alex de Souza

Nos últimos anos empresas vem coletando uma grande quantidade de dados de múltiplas fontes distintas (ERP, CRM, E-Commerce, IoT...), analisar de forma centralizada estes dados e disponibilizar para equipes de Negócios, Analistas e Cientistas de Dados é, no mínimo, desafiador. Historicamente, muitas soluções diferentes foram criadas e utilizadas para atender a essa necessidade: um Banco de Dados, um Data Warehouse e, durante a última década, o conceito de Data Lake. Todas essas soluções tiveram seus benefícios óbvios na época, mas também diferentes tipos de limitações... hoje temos o Lakehouse, que vem para tentar minimizar as limitações dos anteriores.

17:05 to 17:40

Métricas para avaliação de modelos de machine learning

Aline de Sousa Pereira Bitencourt
Apresentaremos nessa palestra as principais métricas utilizadas em problemas de classificação, quais são as características de cada uma e como a escolha dessas métricas podem afetar o negócio.
17:45 to 18:20

Consolidando dados com microservices de forma simples e baixo custo

Marcel de Souza Borges

Com o crescimento exponencial da quantidade de dados nas aplicações Cloud, é cada vez mais importante obter visões consolidadas para melhorar a experiência do usuário e até mesmo ter melhores decisões de negócios. Em cenários mais simples e com tempo escasso, ferramentas de Big Data podem acarretar maior complexidade e custo desnecessariamente. O objetivo desta palestra é demonstrar como foi construída uma ferramenta de consolidação de dados completa, de fácil manutenção, baixo custo e menor complexidade, capaz de criar várias visões do mesmo dado, como uma alternativa para diversos cenários, utilizando microservices Java EE para comunicação e processamento dos dados.

18:25 to 18:45 Open Space

18:50 to 19:05 Closing session

After the presentation of the results of the day, on the Stadium stage, many sweepstakes will close the day.

Schedule subject to change

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