A trilha é um evento híbrido, presencial em Florianópolis e remoto na sua casa, que tem a duração de um dia inteiro com sete palestras e um painel de discussão.
Quarta-feira, 11 de Junho de 2025
09h às 19h
CentroSul
Av. Governador Gustavo Richard, 850 /
Centro
Florianópolis -
SC
ACESSO PRESENCIAL OU REMOTO COM TRANSMISSÃO ONLINE
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Inscrição online
1 trilha:
de R$
305 por R$
186
Inscrição online
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275
Inscrição online
1 trilha: R$ 305
Inscrição híbrida (presencial + online)
1 trilha:
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490 por R$
310
Inscrição híbrida (presencial + online)
1 trilha:
de R$
490 por R$
420
Inscrição híbrida (presencial + online)
1 trilha: R$ 490
| Programação Stadium: |
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08:00 às 08:55 Credenciamento |
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09:00 às 10:00 Abertura do evento e mini keynotes |
| Programação desta Trilha: |
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10:10 às 10:25 Abertura da trilha pela coordenaçãoAqui os coordenadores se apresentam e fazem uma introdução para a trilha. |
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10:30 às 11:05 
Dados não mentem, mas podem confundir Aprenda a não transformar dados em Fake News!Luis Gustavo Nascimento SerraOs dados são uma poderosa ferramenta para tomada de decisão, mas quando mal apresentados, podem gerar interpretações equivocadas e até desinformação. Nesta palestra, você aprenderá como transformar números em narrativas claras e impactantes, evitando gráficos enganosos e insights distorcidos. Exploraremos técnicas de Storytelling no Power BI, destacando boas práticas e erros comuns na visualização de dados. Você verá exemplos reais de dashboards que comunicam com precisão e aqueles que induzem ao erro. Não deixe que seus dados sejam mal compreendidos! Aprenda a contar histórias que informam, engajam e convencem. 
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11:15 às 11:50 Kubeflow: Machine Learning em escalaMarcio Junior VieiraSerão apresentadas algumas das funcionalidades do Kubeflow, uma recente plataforma totalmente open-source de MLOps, instalado sobre a infraestrutura de um cluster Kubernetes (on-premise ou cloud), que busca auxiliar no gerenciamento e escalabilidade das cargas de trabalho das mais diversas tarefas de aprendizagem de máquina atualmente. O que é o Kubeflow? O que é possível fazer com o Kubeflow? Python SDK para componentização O que são Artefatos e onde são armazenados? Kubeflow UI Kubeflow Pipelines SDK para orquestração Exemplos práticos em Python na construção de Pipelines Quando usar o Kubeflow? A quem se destina o Kubeflow 
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11:55 às 12:30 Analytics Engineer Dev Mode with Microsoft FabricAlison PezzottNesta palestra prática e inspiradora, você vai descobrir como o profissional de Analytics pode atuar em modo desenvolvedor, aplicando boas práticas de versionamento, CI/CD, modularização e automação em projetos de dados com Microsoft Fabric. Você verá uma demonstração real de como integrar Lakehouse, Notebooks, Pipelines, Semantic Models e Power BI Reports com Git, VSCode e automações, ganhando eficiência, controle e escalabilidade. Se você é analista, engenheiro ou dev de dados e quer levar seu trabalho a outro nível, esta sessão é pra você. 
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12:35 às 14:00 Intervalo para almoçoUma excelente oportunidade de todas as pessoas no evento interagirem e trocarem ideias, colaboradores, empresas patrocinadoras e apoiadoras, palestrantes e coordenadores. |
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14:00 às 14:10 Abertura da trilha pela coordenaçãoAqui os coordenadores se apresentam e fazem uma introdução para a trilha. |
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14:10 às 14:45 Palestra confirmada |
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14:50 às 15:25 Quando os Dados Enganam: Ética e Responsabilidade na Ciência de DadosAdriana WeingartNão há como negar: os dados estão em tudo, moldando decisões importantes e impactando nossas vidas. Eles carregam um poder transformador e, muitas vezes, perigoso. Você já parou para pensar o que acontece quando os dados enganam? Nesta apresentação, vamos explorar o ciclo de vida dos dados e entender como a ética deve permear cada uma de suas etapas. A LGPD nos dá o tom, e, como Cientistas de Dados, o que podemos (e devemos) fazer para garantir a integridade dos dados e das informações, das histórias que eles contam? 
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15:30 às 16:30 Painel Ética e Privacidade em Dados: Navegando em um Mundo Orientado por DadosGuilherme Bernieri / Ana Carolina AlvesEm um mundo onde os dados são a força motriz por trás das inovações e decisões estratégicas, é mais importante do que nunca abordar o uso ético das informações e garantir a privacidade dos usuários. Este painel buscará trazer uma discussão sobre os desafios e oportunidades que a ética em dados apresenta, explorando questões como transparência, consentimento, governança de dados e conformidade com regulamentos internacionais. Descubra como equilibrar o avanço tecnológico com a responsabilidade moral e social, enquanto navegamos juntos por um cenário digital cada vez mais complexo.
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16:35 às 17:05 Networking e Visitação a StandsIntervalo para fazer networking e conhecer os estandes do evento. |
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17:10 às 17:45 O Uso do Shiny para uma Interação Dinâmica com seus DadosDaniele Nazaré TavaresO Shiny é um framework construido em R que permite criar aplicativos web interativos para visualização de dados e análise estatística, sem precisar de muito conhecimento em desenvolvimento web. Ele é usado em ciência de dados, principalmente para criar dashboards e relatórios dinâmicos e interativos. Apesar do framework ser construido em R, ele também está disponível pra python. Nessa talk irei apresentar como usar o Shiny em python através de simulações com dados abertos da anatel e apresentando a sua eficiência a organização dos dados. 
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17:50 às 18:25 Retenção estratégica no estilo Netflix e Spotify: Como prever e reduzir churn de clientes com Machine LearningRicardo Batista das Neves JuniorEmpresas perdem milhões todos os anos devido ao churn de clientes, mas poucas conseguem prever e agir antes que isso aconteça. Como detectar padrões de saída e quais estratégias realmente reduzem cancelamentos? Nesta palestra, vamos construir um pipeline prático de previsão e mitigação de churn, utilizando aprendizado de máquina, análise preditiva e segmentação de clientes. Além disso, discutiremos como transformar previsões em ações reais de retenção, como personalização de ofertas e melhoria na jornada do cliente. Você vai aprender: 1 Como construir um modelo para prever churn 2 Quais features realmente importam para identificar clientes em risco 3 Estratégias de retenção baseadas em dados 
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| Programação da Stadium no final do dia: |
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18:30 às 18:35 Encerramento da trilhaOs coordenadores fazem um breve encerramento com agradecimentos. |
