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Data is the New Oil: o que é Ciência de Dados e como chegar no "pré-sal" da informação em outras áreas

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Convidados

Palestrante
Daniel Hasan Dalip

Daniel Hasan Dalip é professor do Departamento de Computação do CEFET-MG em que possui experiência de docencia nas disciplinas de Algoritmos, Programação Web, Aprendizado de Máquina e Recuperação de Informação. Doutor (UFMG/2015), Mestre (UFMG/2009) e Bacharel (Uni-BH/2006) em Ciência da Computação. O professor realiza pesquisas e projetos de desenvolvimento tecnológico em que se aplica aprendizado de máquina em diversos contextos como qualidade textual, análise de sentimentos e reconhecimento de entidades em texto. Durante seu mestrado e o doutorado, pesquisou sobre o uso de aprendizagem de máquina para avaliar automaticamente a qualidade em documentos colaborativos na Web. Sua tese de doutorado ganhou importantes premios nacionais e internacionais como a melhor tese de doutorado no Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD 2017) e um dos artigos relativos a sua tese ganhou prêmio de melhor artigo de estudante no congresso Joint Conference on Digital Libraries 2014.

Palestrante
Maria Izabel Vieira Passos

Maria Izabel é graduada em Ciência da Computação pelo Centro Universitário de Belo Horizonte (UNIBH) e pós-graduanda em Design de Interação pelo Instituto de Gestão e Tecnologia da Informação (IGTI). Atua como UX Designer e UI Designer desde 2018, tendo atuado em todas as áreas da Experiência de Usuário, além da criação de chatbots e projetos voltados para a indústria médica, logística, trade marketing e sistemas educacionais, atuando também como desenvolvedora front-end. Seus principais interesses de pesquisa estão nas áreas de usabilidade, ergonomia, design thinking, inteligência artificial, ciência de dados e music business.

Palestrante
Moisés Henrique Ramos Pereira

Professor do Ensino Básico, Técnico e Tecnológico do Instituto Federal de Minas Gerais (IFMG). Atualmente está como coordenador do curso Técnico Integrado em Informática no IFMG Campus Ribeirão das Neves. Doutor e Mestre em Modelagem Matemática e Computacional pelo Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais (CEFET-MG). Especialista em Docência com Ênfase em Educação Profissional pelo Instituto Federal de Minas Gerais (IFMG). Bacharel em Ciência da Computação pelo Centro Universitário de Belo Horizonte (UNI-BH). Seus principais interesses de pesquisa estão nas áreas de Recuperação de Informação, Análise de Sentimentos, Desenvolvimento de Sistemas, Mineração de Dados, Gerenciamento de Dados, Processamento Digital de Imagens, Recuperação de Vídeos Baseado em Conteúdo, Análise de Sentimentos Multimodal e Compiladores.

Palestrante
Otávio Augusto Malheiros Rodrigues

Formado em Ciência da Computação pelo UniBH e Mestre em Modelagem Matemática Computacional pelo CEFET-MG com ênfase em Machine Learning ( Aprendizado de Máquina). Atualmente trabalhando com Ciência de Dados para soluções em mineração de dados e aprendizado de máquina. Criou o canal IAemEvidencIA no Youtube, para difundir mais sobre o tema, principalmente ao público que desconhece sobre o assunto.

Palestrante
Pedro Kássio Ribeiro Matos Loureiro de Carvalho

Mestre em Modelagem Matemática Computacional e Engenheiro de Computação pelo Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais. Aluno de Doutorado em Modelagem Matemática Computacional do CEFET-MG. Professor no curso de Ciência de Dados e Big Data na Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais e professor contratado do Instituto Metodista Izabela Hendrix. Atualmente trabalha como Cientista de Dados na Localiza.

Palestrante
Valdete Maria Gonçalves de Almeida

Possui doutorado em Bioinformática pela Universidade Federal de Minas Gerais (2011) e graduação em Sistemas de Informação pela Faculdade Metodista Granbery-Juiz de Fora/MG (2005). Professora Efetiva do Ensino Básico Técnico e Tecnológico (EBTT) do Instituto Federal do Norte de Minas Gerais campus Almenara. Atua em projetos de pesquisa no Laboratório de Bioinformatica e Sistemas no Departamento de Ciências da Computação-UFMG. Tem experiência na área de Ciência da Computação, Desenvolvimento de Sistemas e Aprendizado de Máquina (Deep Learning), Mineração de Dados (incluindo Redes Complexas e Teoria de Grafos).

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Daniel Hasan Dalip

Daniel Hasan Dalip é professor do Departamento de Computação do CEFET-MG em que possui experiência de docencia nas disciplinas de Algoritmos, Programação Web, Aprendizado de Máquina e Recuperação de Informação. Doutor (UFMG/2015), Mestre (UFMG/2009) e Bacharel (Uni-BH/2006) em Ciência da Computação. O professor realiza pesquisas e projetos de desenvolvimento tecnológico em que se aplica aprendizado de máquina em diversos contextos como qualidade textual, análise de sentimentos e reconhecimento de entidades em texto. Durante seu mestrado e o doutorado, pesquisou sobre o uso de aprendizagem de máquina para avaliar automaticamente a qualidade em documentos colaborativos na Web. Sua tese de doutorado ganhou importantes premios nacionais e internacionais como a melhor tese de doutorado no Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD 2017) e um dos artigos relativos a sua tese ganhou prêmio de melhor artigo de estudante no congresso Joint Conference on Digital Libraries 2014.

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Maria Izabel Vieira Passos

Maria Izabel é graduada em Ciência da Computação pelo Centro Universitário de Belo Horizonte (UNIBH) e pós-graduanda em Design de Interação pelo Instituto de Gestão e Tecnologia da Informação (IGTI). Atua como UX Designer e UI Designer desde 2018, tendo atuado em todas as áreas da Experiência de Usuário, além da criação de chatbots e projetos voltados para a indústria médica, logística, trade marketing e sistemas educacionais, atuando também como desenvolvedora front-end. Seus principais interesses de pesquisa estão nas áreas de usabilidade, ergonomia, design thinking, inteligência artificial, ciência de dados e music business.

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Moisés Henrique Ramos Pereira

Professor do Ensino Básico, Técnico e Tecnológico do Instituto Federal de Minas Gerais (IFMG). Atualmente está como coordenador do curso Técnico Integrado em Informática no IFMG Campus Ribeirão das Neves. Doutor e Mestre em Modelagem Matemática e Computacional pelo Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais (CEFET-MG). Especialista em Docência com Ênfase em Educação Profissional pelo Instituto Federal de Minas Gerais (IFMG). Bacharel em Ciência da Computação pelo Centro Universitário de Belo Horizonte (UNI-BH). Seus principais interesses de pesquisa estão nas áreas de Recuperação de Informação, Análise de Sentimentos, Desenvolvimento de Sistemas, Mineração de Dados, Gerenciamento de Dados, Processamento Digital de Imagens, Recuperação de Vídeos Baseado em Conteúdo, Análise de Sentimentos Multimodal e Compiladores.

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Otávio Augusto Malheiros Rodrigues

Formado em Ciência da Computação pelo UniBH e Mestre em Modelagem Matemática Computacional pelo CEFET-MG com ênfase em Machine Learning ( Aprendizado de Máquina). Atualmente trabalhando com Ciência de Dados para soluções em mineração de dados e aprendizado de máquina. Criou o canal IAemEvidencIA no Youtube, para difundir mais sobre o tema, principalmente ao público que desconhece sobre o assunto.

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Pedro Kássio Ribeiro Matos Loureiro de Carvalho

Mestre em Modelagem Matemática Computacional e Engenheiro de Computação pelo Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais. Aluno de Doutorado em Modelagem Matemática Computacional do CEFET-MG. Professor no curso de Ciência de Dados e Big Data na Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais e professor contratado do Instituto Metodista Izabela Hendrix. Atualmente trabalha como Cientista de Dados na Localiza.

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Valdete Maria Gonçalves de Almeida

Possui doutorado em Bioinformática pela Universidade Federal de Minas Gerais (2011) e graduação em Sistemas de Informação pela Faculdade Metodista Granbery-Juiz de Fora/MG (2005). Professora Efetiva do Ensino Básico Técnico e Tecnológico (EBTT) do Instituto Federal do Norte de Minas Gerais campus Almenara. Atua em projetos de pesquisa no Laboratório de Bioinformatica e Sistemas no Departamento de Ciências da Computação-UFMG. Tem experiência na área de Ciência da Computação, Desenvolvimento de Sistemas e Aprendizado de Máquina (Deep Learning), Mineração de Dados (incluindo Redes Complexas e Teoria de Grafos).

Sobre o conteúdo

Nesta mesa-redonda contaremos com profissionais de diversas áreas da TI que debaterão sobre o que é, de fato, a área de Ciência de Dados e como ela pode extrair o que for de mais profundo e valioso em termos de informações em diversas áreas do conhecimento como, por exemplo, entender fenômenos biológicos por meio da análise de dados estruturais, como avaliar riscos financeiros em redes de sistemas bancários, ou até em técnicas de processamento de linguagem natural e soluções em streaming musical a fim de proporcionar uma nova experiência para fãs, gravadoras e artistas.

O acesso ao conteúdo é 100% gratuito. A emissão do certificado está incluso no valor do conteúdo.

Benefícios

  • Acesso vitalício
  • Assista via smartphone e smartvs
  • Acesso a materiais complementares
  • Certificado da atividade