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Palestra: Data Culture: Data Science e Machine Learning resolvendo problemas reais

Track: Solutions Track

Sala: 5 Xangai

Horário: 10:50am - 11:35am

Dia da semana: Segunda-feira

Nível: Intermediário

Persona: Cientista de Dados, Gerente de Operações, Gerente de Produto, Gestão (VP, CTO, CIO, Diretoria), Líder Técnico(a), Product Owner

Apresentação em Português

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Pontos Principais

  • Quais os passos necessários para a criação de uma cultura de dados partindo da área de desenvolvimento;
  • Como construímos um processo de Data Science de ponta à ponta incluindo a coleta dos dados, processamento, análise de dados, disseminação da informação e tomada de decisão;
  • Uso de algoritmos de Machine Learning para solucionar problemas reais da empresa.

Resumo

Nos últimos 4 anos a Hotmart passou por uma complexa transformação: partindo do zero, criamos uma forte cultura de dados na empresa. O hábito de medir obsessivamente passou a moldar nossos processos e produtos e mudou completamente a forma como as decisões são tomadas na empresa. Utilizando técnicas de Machine Learning, como modelos de classificação e modelos preditivos, combinados a ferramentas Open Source como o Dremio e Jupyter conseguimos quebrar a barreira existente entre a teoria e a prática, e utilizar o poder dos dados para trazer valor para o nosso negócio diariamente.

O objetivo da palestra é mostrar como tem sido esse caminho e apresentar exemplos de aplicações práticas de Data Science e Machine Learning que têm nos ajudado a atingir melhores resultados.

Palestrante: Gabriel Lages

Gerente de Data Science e Analytics na Hotmart

Gerente de Data Science e Analytics na Hotmart e co-fundador do Data Hackers (a maior comunidade de Data Science do Brasil), Gabriel Lages é formado em Estatística e Ciências Econômicas e vem atuando há mais de 10 anos com análise de dados tendo como foco a tomada de decisão em empresas e disseminação da cultura de dados.

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Palestrante: Pollyanna Gonçalves

Cientista de Dados na Hotmart

Cientista de Dados na Hotmart, Pollyanna Gonçalves é bacharel e mestre em Ciência da Computação. Por 3 anos esteve envolvida em pesquisas científicos focadas na implementação, reprodução e validação de aplicação de modelos de Sentiment Analysis em dados da Web, e está há quase 4 anos no mercado atuando com Business Intelligence e Data Science.

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Tracks

Segunda-feira, 4 de maio

Terça-feira, 5 de maio

Quarta-feira, 6 de maio

  • Microservices: melhores práticas e padrões

    Frameworks modernos e os desafios de implantação, gestão e pós-produção

  • Software Supply Chain

    Todas as fases do ciclo de vida de um artefato de software, do primeiro commit até o deployment. Segurança, observabilidade, genealogia e gestão de toda a sua cadeia de suprimentos de software

  • Data Science aplicada

    Tecnologias e as boas práticas da ciência de dados trazendo ganho e diferencial competitivo para grandes empresas.

  • Linguagens Contemporâneas

    Linguagens e plataformas emergentes, com ênfase em linguagens projetadas para alta concorrência e sistemas distribuídos.

  • Levando sua carreira para o próximo nível

    Habilidades e estratégias para destravar sua carreira e potencializar seu desenvolvimento profissional.

  • Solutions Track #3

    Conheça soluções, ferramentas e técnicas de empresas parceiras do QCon São Paulo.