Quando questionado sobre seu sucesso, Isaac Newton disse: ?Se eu vi mais longe do que os outros, foi por estar nos ombros de gigantes?. Nesta declaração profunda está um lembrete para todos nós: o progresso é feito com base em descobertas anteriores e no conhecimento daqueles que vieram antes de nós, e essa fala é especialmente verdadeira para nós que trabalhamos com CIÊNCIA de dados.
Nessa edição do TDC, trazemos a lembrança do quão importante é a pesquisa acadêmica e científica para a inovação e o desenvolvimento de soluções, principalmente no domínio da ciência de dados, para pavimentar nosso futuro. Aqui, vamos reunir pesquisadores, acadêmicos e cientistas que lidam com aspectos epistemológicos, teóricos, metodológicos e aplicados dentro da área, por meio da discussão de pesquisas em estado da arte, democratizando o conhecimento e compartilhando boas práticas com a comunidade.
Sempre temos a opção de encontrar um gigante e aprender com ele. Nesse processo, o conhecimento se forma e todos conseguem ver mais longe, à medida que abrimos novas portas para o que é possível. Venha nos ajudar a construir a ciência ? de dados, utilize nosso espaço para isso!
Wednesday, December 1, 2021
09h às 19h
REMOTE ACCESS WITH ONLINE BROADCAST
1 track: R$ 145 for R$ 110
2 tracks: R$ 290 for R$ 198
3 tracks: R$ 435 for R$ 285
* price valid until OCT/11,
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1 track: R$ 145 for R$ 130
2 tracks: R$ 290 for R$ 230
3 tracks: R$ 435 for R$ 330
* price valid until NOV/12,
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1 track: R$ 145
2 tracks: R$ 290 for R$ 260
3 tracks: R$ 435 for R$ 370
* price valid until DEC/02,
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Time | Content |
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09:00 to 09:35 |
Opening of the event and mini keynotes
On the Stadium stage, everyone will be guided on how the event works, highlights and other news. |
09:40 to 10:25 |
![]() Transformação tecnológica atráves de nossa liderança, responsabilidade e revoluçãoVictor Hugo GermanoConvidado(a) Especial da Trilha Stadium
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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 |
Agile Data Science: Mitos, sonhos e realidadeLeyla Costa RamosCada vez mais empresas tentam construir times de Data Science que trabalhem com metodologias ágeis. Porém, os cientistas de dados se sentem frustados ao tentar adaptar o método científico ao desenvolvimento ágil. Como fazer esse casamento de Agile e Data Science dar frutos? Vamos entender o que funciona, o que não funciona e debater um pouco sobre o tema |
11:30 to 12:05 |
Data Science em crédito: Um olhar em credit scoringAndressa FreiresNessa palestra iremos falar sobre um tema super interessante onde talvez você nem saiba que a ciência de dados possa ser envolvida. Falaremos sobre crédito! Você já se perguntou por que seu tão sonhado cartão de crédito é sempre negado? Não sabe o motivo disso? Vem saber como isso acontece e o que a ciência de dados tem a ver com a história. |
12:10 to 12:45 |
Feature Store, Descoberta e Organização de FeaturesMatheus Frata / Breno CostaFeature Store, em termos simples, significa loja de features. Um lugar onde os Data Scientists podem encontrar features para o seus modelos. Contudo, o valor que essa solução traz pro time faz com que seja muito mais do que isso! O time de Machine Learning Platform da Neoway, irá discutir como foi a construção do seu Feature Store e quais problemas ele resolveu! Ele trouxe valor, não só para o time de analytics, mas para a empresa toda! Se você quer entender um pouco mais sobre o que é Feature Store, MLOps e como escalar o desenvolvimento de Ciência de Dados, essa palestra é para você! |
12:50 to 13:55 |
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 |
Feature Layer: Além do Feature StoreLara Marinelli / Felipe Cordeiro Alves DiasO Feature Store pode ser enxergado como um data warehouse de features para modelos de Machine Learning que facilita e padroniza o acesso e tratamento dessas features pelas pessoas Cientistas de Dados, além de evitar retrabalho no cálculo das features e facilitar o processo de re-treino automatizado dos modelos em produção. Para habilitar isso, uma série de componentes se fazem necessários. A esse conjunto de componentes chamamos de Feature Layer, conceito que vai além do armazenamento e engloba todo o gerenciamento e uso das features. Nesta palestra nos propomos a compartilhar conceitos e desafios que encontramos em busca da implementação da Feature Layer na Creditas. |
14:50 to 16:05 |
Quais os desafios daqui pra frente em Data Science?Brayan Crispiano Ksenhuck / Lucas MasciaPainel Digital dessa Trilha
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16:10 to 16:20 |
Networking and Visiting Stands
Break to network and get to know the booths of the event. |
16:25 to 17:00 |
Seu primeiro deploy de Machine Learning na CloudAndré CastroJá imaginou criar um app de ML em que todos possam usufruir publicamente? Nessa palestra você aprenderá o que é um microserviço de ML em Docker e como implantar um app deste tipo na Cloud. Tudo isso usando ferramentas gratuitas! Se prepare para treinar seus modelo e entregar valor para a comunidade. |
17:05 to 17:40 |
Implementanto MLOps sem DatabricksLeonardo Valeriano Neri / Paulo Henrique Melo TeixeiraMLOps é o processo de operacionalizar de Machine Learning, de modo a treinar e servir modelos de ML como serviço em produção, de forma contínua e eficiente. Mostraremos isso na prática, com arquitetura e código. Selecionamos uma base de dados pública e construímos cada componente do ciclo de vida de ML com tecnologias Open Source: python, scikit-learn, aiohttp, MLFlow e mongoDB. A solução roda com docker compose e o modelo é servido como API REST. Apresentaremos o arquivo de configuração de Kubernetes para migrar a solução para um cluster. |
17:45 to 18:20 |
Aplicação de computação quântica em problema de alocação de capitalSamuraí Gomes de Aguiar BritoA computação quântica é uma tecnologia em desenvolvimento que irá revolucionar computação atual. Essa tecnologia utiliza os chamados qubits (bits quânticos de informação) para armazenar e processar a informação. Os qubits possuem propriedades únicas, como superposição e emaranhamento, que permitem aumentar o poder de processamento e criar o paralelismo quântico. Essas e outras propriedades nos permite resolver problemas complexos de maneira mais eficiente do que os métodos atuais. Traremos uma breve introdução à computação quântica e a aplicação da mesma no problema de alocação de capital, mostrando a complexidade do problema e o potencial de resolvê-lo utilizando a computação quântica. |
18:25 to 18:40 |
Open Space
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18:45 to 19:15 |
Closing session
After the presentation of the results of the day, on the Stadium stage, many sweepstakes will close the day. |