Palestra: Estatística e matemática aplicadas a Data Science

Sala:

Dia da semana:

3:55pm - 4:45pm

Em Data Science temos a grande tarefa de domar imensos contingentes de dados, além de armazená-los e gerenciá-los; suamos, criamos tecnologias colossais para gerenciamento de dados distribuídos mas... e agora? Como extrair valor e gerar soluções e decisões a partir desta montanha de dados?

Todo cientista de dados necessita um pouco de background matemático e estatístico para compreender e conceber modelos – sejam esses modelos descritivos ou preditivos. Além disso, precisa saber observar um problema e encontrar oportunidades.

Nessa palestra serão abordadas soluções reais para problemas de Data Science, usando conceitos matemáticos e estatísticos, por exemplo aplicação de modelos probabilísticos (árvores de decisão e afins) para detecção de fraudes e modelos de regressão para forecast financeiro (previsão de custos). São também apresentados outros casos reais que ilustram como o conhecimento sobre alguns métodos matemáticos e estatísticos podem ajudar o cientista de dados a encontrar rapidamente soluções para problemas comuns em Data Science.

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