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TRILHA DATA SCIENCE

Segundo Einstein, ?os maiores cientistas também são artistas?. Venham compartilhar a arte de gerar valor com os dados!

Por que conhecer mais sobre Data Science? Qual o FUTURO DA PROFISSÃO DO FUTURO?

Já não é novidade para ninguém que a Data Science é um elemento fundamental para toda empresa. Aplicado com computação, estatística, matemática e conhecimento de negócio, essa ""arte"" possibilita descobrir padrões transformadores desconhecidos, otimizar as tomadas de decisões e inovar novos produtos e soluções.

Fortemente impactada pelos avanços da tecnologia, que são cada vez maiores, a inteligência artificial e as inovações de machine learning tornaram os processamentos de dados mais rápidos e eficientes, permitindo usar recursos nunca imaginados, como o ChatGPT que é o assunto do momento. Devido ao conjunto de habilidades multifuncionais e à experiência necessária, a ciência de dados mostra um forte crescimento projetado nas próximas décadas e por isso é sempre necessário ficar por dentro de todas as novidades sobre essa ciência.

Não é incrível poder fazer parte dessa história!? Criar algo completamente novo!

Nesta trilha abordaremos tópicos relevantes, teremos excelentes palestrantes e muita troca de conhecimento, de maneira dinâmica com casos reais de atuação.

Date and Place

Wednesday, March 22, 2023

09h às 19h

UniBH - Campus Buritis
Rua Líbero Leone, 259 / Portaria 2
Estoril Belo Horizonte - MG
IN-PERSON OR REMOTE ACCESS WITH ONLINE BROADCAST

Investment

Valores para participação online:
1 track: R$ 245 for R$ 150
2 tracks: R$ 440 for R$ 270
3 tracks: R$ 624 for R$ 384
* enjoy bigger discount until JAN/31,
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Valores para participação online:
1 track: R$ 245 for R$ 195
2 tracks: R$ 440 for R$ 350
3 tracks: R$ 624 for R$ 495
* price valid until MAR/07,
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Valores para participação online:
1 track: R$ 245
2 tracks: R$ 440
3 tracks: R$ 624
* price valid until MAR/24,
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Valores para participação híbrida:
1 track: R$ 395 for R$ 250
2 tracks: R$ 710 for R$ 450
3 tracks: R$ 1.005 for R$ 639

Valores para participação híbrida:
1 track: R$ 395 for R$ 325
2 tracks: R$ 710 for R$ 584
3 tracks: R$ 1.005 for R$ 828

Valores para participação híbrida:
1 track: R$ 395
2 tracks: R$ 710
3 tracks: R$ 1.005

Schedule / Talks Time Zone: GMT-3

Programação Stadium:
Time Content
07:45 to 08:55 Recepção dos Participantes
09:00 to 09:40 Opening of the event and mini keynotes

Abertura do evento com Bruno Souza e Júlio Matos e mini keynotes com:
Luis Leão da Twilio e Lucas Leung da Oracle

09:45 to 10:00

Futuro e Inteligências Artificiais: Como será o futuro apoiado pela OpenAI?

Alexandre Santos Costa

(online)

O ChatGPT dominou a mídia recentemente por ser algo, até então, do imaginário humano. Uma interface conversacional que entende contexto, linguagem natural e capaz de gerar conteúdo, não só textual, mas até mesmo códigos de programação. Legal né?! Mas, então o que podemos esperar daqui para frente? O que a OpenAI pode fazer por nós e por nossos negócios e como será o mundo onde seremos empoderamos pela inteligência artificial?
Programação desta Trilha:
Time Content
10:00 to 10:05 Track opening by coordination

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

10:05 to 10:40

Detecção de anomalias escalável, explicável e não-supervisionada para Telecomunicações

Ivan Caramello de Andrade

Em redes de telecomunicações modernas, a detecção de anomalias - sejam elas ataques, fraudes, falhas ou mesmo novos comportamentos - é um dos maiores desafios presentes. Realizar essa detecção sobre centenas de milhares de eventos se torna um desafio ainda maior quando também é necessário identificá-las e descreve-las em tempo habil, mesmo quando tais anomalias nunca foram vistas antes.

Nesta apresentação, mostraremos como técnicas modernas de detecção de anomalias podem ser adaptadas e expandidas para atender a requisitos como escalabilidade e explicabilidade num problema de larga escala e dificil supervisão de maneira robusta, eficiente e auditável.

10:45 to 11:20

Data science em grafos: do xadrez do século 18 aos dias atuais

Bruno Messias Farias de Resende

Grafos são uma estrutura de dados que permeia nosso dia a dia. Nesta palestra, veremos como a ciência de dados em grafos evoluiu desde seus primórdios no século XVIII até os dias atuais. Uma das aplicações mais interessantes nesse período foi o uso de grafos para ranquear jogadores de xadrez. Essa técnica evoluiu ao longo do tempo e culminou na criação do algoritmo PageRank, que revolucionou a maneira como os mecanismos de busca na internet funcionam. O objetivo desta apresentação é demonstrar como fazer essas aplicações utilizando Python e bibliotecas open-source, além de fornecer uma perspectiva histórica sobre a evolução da ciência de dados em grafos.

11:25 to 11:40

Nós, robôs: uma história sobre Open Source e IA

Ricardo Martinelli de Oliveira
Para levar a tecnologia a um novo patamar, temos que levar em conta o que fizemos no passado. A evolução é natural, mas a colaboração é um motor principal para evoluir mais e melhor. Com a IA não é diferente. Preparem-se para ouvir uma breve história sobre o que podemos fazer em colaboração, através do Open Source, para atingir patamares mais elevados.
11:45 to 13:15 Intervalo para almoço

An excelent opportunity for all people in the event to interact and exchange ideas. Collaborators, sponsoring and supporting companies, speakers and technical committeé.

13:25 to 14:00

O que é ModelOps e MLOps e quais são suas diferenças?

Tais Silva

A inteligência artificial e o aprendizado de máquina têm sido, cada dia mais, escolhidos e até preferidos para resolver diversas situações do cotidiano, é fato que em nossas vidas essas tecnologias vêm sendo cada vez mais presentes em nossas vidas.

Todo o ciclo de vida desses modelos de inteligência artificial necessitam de métodos ou até mesmo frameworks para que eles concluam sua implementação e sejam enfim utilizados propriamente. E para os profissionais da área de dados, desde o desenvolvimento à implantação, é um desafio.

Portanto, você já ouviu falar em ModelOps e MLOps?

14:05 to 14:40

Previsão de Pacientes Internados para Otimização de Escala no Hospital

Leticia Croffi

O dia a dia em um hospital costuma ser agitado, os pacientes internados necessitam de muita ajuda e cuidado. O planejamento e a gestão da escala são essenciais, mas muitas vezes, o número cada vez maior de colaboradores com alta rotatividade, a variação do fluxo de pacientes e o crescimento do hospital, são fatores que dificultam ainda mais a tomada de decisão. Como solução, apresentamos o projeto desenvolvido para 3 hospitais na AWS: um modelo de previsão de série temporal para a quantidade de pacientes internados, que dimensiona a escala para um otimizador, considerando diversos fatores como assiduidade, banco de horas, férias, licenças, plantões 12 x 36 e regras de segurança assistencial.

14:45 to 15:45

A importância da Jornada Analítica para o negócio

Bárbara Silveira Fraga / Pollyanna de Oliveira Goncalves / Rejane Silva / Felipe Delfim
Painel desta Trilha
15:50 to 16:20 Networking and Visiting Stands

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

16:25 to 17:00

Dos dados ao negócio: Machine learning para negócios

Leandro Romualdo da Silva

É normal em modelos de machine learning analisarmos a assertividade de modelos baseado em métricas que não medem exatamente o impacto do modelo no negócio. Nesta palestra mostrarei como analisar o impacto de modelos no negócio e como demonstrar seu valor.

17:05 to 17:40

MMAI - Uma abordagem pragmática para avaliação de maturidade em IA/ML

Paulo Laurentys / Claudio Lucio

A excelência na entrega de projetos de IA/ML que geram valor é um grande desafio hoje em dia nas empresas. Acompanhar a evolução de tal capacidade nas organizações centradas em dados é ainda uma questão em aberto. Neste sentido, gestores precisam de informação para que possam melhorar seu processo e entrega do resultados usando IA/ML. Nosso modelo de maturidade AI/ML traz uma abordagem pragmática, com níveis de maturidade e principais fases de um processo AI/ML (que pode ser usada para avaliar projetos, áreas e empresa). Cada fase propõe produtos de dados a serem entregues e avaliados no modelo de maturidade. Com uma abordagem 'bottom/up' o modelo é capaz de sugerir ações para melhorar a mat

17:45 to 18:20

Filtragem colaborativa: recomendando produtos com rating implícito

Laís Pisetta Van Vossen / Eduardo Pazini

(online)

Segundo Neil Hunt e Carlos Gomes-Uribe, em 2016 a Netflix salvou cerca de 1 bilhão de dólares no ano de churn devido ao efeito da experiência personalizada e recomendações de séries e filmes para os usuários. Porém, para se implementar esse tipo de sistema é comum a falta de dados, uma vez que a maioria dos algoritmos fazem uso da avaliação do usuário para o produto que ele consome, sendo esta uma informação regularmente indisponível. Diante da relevância do tema, traremos uma contextualização da recomendação de serviços e apresentaremos uma aplicação prática de como é possível contornar o problema de falta de dados para recomendação de serviços utilizando a estratégia de rating implícito.
18:20 to 18:25 Encerramento da trilha

Os coordenadores fazem um breve encerramento com agradecimentos.

Programação da Stadium no final do dia.:
Time Content
18:25 to 19:00 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

Sponsors

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Instituição Parceira

UniBh

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