Aniversário

Fazer uma transição de carreira é uma jornada desafiadora e nem sempre temos todas as informações pra fazer esse movimento de uma forma mais suave. Nós queremos conversar sobre mudanças e ações que podemos fazer dentro do Linkedin que nos colocam mais perto de pessoas e oportunidades que nos ajudem a alcançar esse objetivo.

Estratégias para alcançar os objetivos de carreira, atitudes capazes de esgotar nossas energias, 1:1s, circulo de harvard, visibilidade, circulo de influencia, High Performance zone , Habitos e SMART career development plans

Será uma palestra para passar um status como esta o mercado de TI e como a migração, dentro da área é possível. O foco será a migração da área de desenvolvimento para a área de dados. E como isso pode ser feito através de participação de comunidades e meetups, e como se arriscar não é um bicho de sete cabeças.

Sabemos que a área de tecnologia está em ascensão no mercado de trabalho: muitas empresas em busca de profissionais qualificados, remuneração competitiva, carreira nos mais diversos países e grande chance de crescimento como profissional. Entretanto, também é comum observar uma quantidade cada vez maior de profissionais da área enfrentando problemas de saúde mental, como por exemplo: burnout, ansiedade e depressão. Não é raro, quando conversamos com essas pessoas, observar que alguns relatos mostram pelo menos um tipo de relação com a carreira profissional onde se encontram. Como estamos lidando com a relação entre a vida profissional e pessoal? Como podemos nos atentar para evitar sobrecarga sobre nossas cabeças e saiba separar um tempo para cuidar de nós mesmos? Quais os aspectos específicos do mercado de tecnologia influenciam no modo como vivenciamos nossa carreira? Vamos conversar sobre esses tópicos e entender como podemos manter uma relação mais saudável com a profissão que escolhemos?

Como desenvolver estratégias para criar e cultivar uma cultura de Equidade, Diversidade & Inclusão dentro das comunidades de Tecnologia em geral? Este é um convite à reflexão sobre como nossas ações têm causado impacto dentro dos espaços aos quais estamos associadas e sobre o que podemos fazer para contribuir com essa cultura dentro das nossas comunidades.

Nesta palestra você irá conhecer um pouco sobre a carreira na área de dados, por onde iniciar seus estudos, quais são as soft skills e hard skills que você precisa para entrar neste maravilhoso mundo de Analytics. Venha e traga sua dúvida :)

Análise de dados do Censo da Educação Superior - INEP, utilizando a biblioteca Pandas no jupyter notebook, para analisar o número de mulheres inseridas nos cursos de TI nos anos de 2009 a 2018 e um estudo em regressão, para traçar a tendência da taxa de crescimento da inserção dos alunos nos cursos de Tecnologia da Informação (TI) nesse mesmo período.

Que existem várias plataformas nós sabemos, porém e agora: Qual usar? Quando usar? Como usar? E como vou editar e criar os dashboards sem fazer um arco íris maluco? CALMA!!! Essa palestra vai te ajudar com isso! Vou te mostrar um pouquinho sobre as principais ferramentas do mercado, quando se deve usar cada um e como usar! Ahhh e claro, como criar aqueles dashboards maravilhosos sem ficar exagerado demais! Te espero!

Nessa palestra falaremos sobre os vieses estatísticos e como eles podem afetar as mais diversas visualizações e influenciar a tomada de decisão.

Vamos dar uma visão da importância da Segurança da Informação e cibernética com foco na proteção e garantia da privacidade frente ao dinamismo de mundo cada vez mais digital, visto que os dados são o "novo petróleo" com relação ao poder e potencialidade de ganho.

Nessa palestra discutirei um pouco sobre os processos de preparação e pré-processamento dos dados para modelagem, etapas essas essenciais para garantir a qualidade dos modelos construídos.

Muito se fala da aplicação de algoritmos de machine learning e arquiteturas de deep learning, às vezes associada ao ajuste de hiperparâmetros, mas pouco se fala, em proporção, da modelagem dos dados. A modelagem de dados pode ser, muitas vezes, o ajuste necessário para que o Pipeline de ML performe de maneira satisfatória. Nessa palestra, explorando o campo do processamento de linguagem natural, será mostrado a evolução da modelagem dos dados e como isso impacta na performance de algoritmos.

Reter clientes é um dos grandes desafios da área de marketing, pois o custo de aquisição de novos clientes é de 5 a 7 vezes maior do que o custo de retenção, por isso ter um bom modelo preditivo de churn é fundamental. Em algumas situações o churn é explícito, ou seja, o desligamento do cliente acontece diante do cancelamento de uma assinatura mensal ou anual, no entanto, a maioria dos e-commerces e serviços de aplicativo não conseguem modelar o churn a partir desse cenário. Neste projeto encaramos o churn de uma forma diferente da abordagem convencional, porque entendemos que a forma como esse evento é modelado está diretamente relacionado ao contexto de negócio. Sendo assim, utilizamos um modelo baseado na distribuição de probabilidades beta geométrica e binomial negativa para inferir a probabilidade dos clientes estarem inativos na nossa base.

Nesta palestra, vou apresentar um estudo de caso de como estamos utilizando inferência causal na Liv Up para entender o impacto das categorias de nosso portfólio de produtos na retenção de clientes. Esse tipo de análise permite que gerentes de inovação planejem melhor campanhas de marketing e lançamentos de novos produtos.

Falarei sobre como algoritmos de IA preconceituosos estão inseridos em nossa sociedade.

Inteligência Computacional, Machine Learning (aprendizado de máquina) e Deep Learning (aprendizado profundo) são, atualmente, assuntos com alta demanda no mundo da computação e da engenharia. Essas técnicas são utilizadas para desenvolver na máquina as habilidades provenientes, naturalmente, dos seres humanos. Mas dado um problema, como desenvolver estas expertise em um computador? Como lidar com tantas técnicas? Esta apresentação mostrará como é realizado o reconhecimento automático da Língua Brasileira de Sinais (Libras) com o foco no planejamento metodológico deste tipo de problema, nas dificuldades e nos desafios que a área nos apresenta.

Bases de dados biológicas são um dos artefatos mais essenciais na Bioinformática. Os dados que elas armazenam são utilizados em estudos que podem levar a descoberta de novos fármacos, entendimento de processos biológicos, surgimento, prevenção e cura de doenças, desenvolvimento de vacinas e várias outras pesquisas essenciais. No entanto, a curadoria desses dados não é simples, o que pode limitar e enviesar esses estudos. Nesse sentido, o Aprendizado de Máquina se mostra um grande aliado e vamos mostrar um pouco de como temos feito isso, nessa palestra.

O cenário de meios de pagamento se refere a serviços e produtos relacionados aos cartões de crédito, principalmente. Esse nicho de mercado é bastante específico, no qual cientistas e engenheiros de dados aprendem por conta própria. Por isso, essa palestra tem como intuito contar uma jornada de soluções e desafios que envolvem os produtos inteligentes neste segmento.

Nessa talk vamos conversar sobre Redes Autoenconders, seu poder e como ele está presente no nosso dia a dia, além disso uma demo aplicando os conceitos vistos na talk.

Os sistemas computacionais da atualidade produzem uma grande quantidade de dados textuais publicados por meio de fóruns, bate-papos, comentários ou publicações. Entender o valor das informações presentes em tais textos pode ajudar durante o processo decisório de pessoas públicas, políticos, marcas e organizações. Uma das abordagens para transformar dados textuais em informação relevante é a utilização de estratégias relacionadas à análise de sentimentos. Como consequência, é possível destacar inúmeros métodos e técnicas propostos na literatura dentro da análise de sentimento. A presente palestra tem o intuito de prover uma discussão sobre a temática e é voltada para estudantes e entusiastas da área. Ao longo da palestra, serão apresentados métodos e técnicas relevantes na literatura e suas características para lidar com problemas distintos.

Nesse painel vamos conversar um pouco sobre os fundamentos do Machine Learning e alguns algoritmos, seguindo o livro "Inteligência Artificial: Uma abordagem de aprendizado de máquina da Katti Faceli". Haverá discussões sobre a preparação dos dados e modelos preditivos probabilísticos, baseados em distância e em procura. Compartilharemos casos e pontos de dúvida que surgiram durante as reuniões do clube.