TDC CONNECTIONS
Building Software in the Connected World

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.

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.

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?

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.

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

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.

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.