Meetup #1 - Data Science Campinas

Como primeiro objetivo, eu proponho discutirmos o cenário de Data Science na RMC, a partir da apresentação de trabalhos e planos de profissionais que atuam na região, tanto de objetivo dos profissionais que pretendem mergulhar nisso.

Submetam apresentações (curtas, 15-20 min) de aspectos gerais do trabalho que vocês executam e das aplicações dos mesmos.

Date: June 26, 2017

URL: https://www.meetup.com/pt-BR/Data-Science-Campinas/

Twitter:

Tags: data-science-artificial-intelligence-ai-machine-learning

Organizer: Weslley Souza Patrocinio
Thumb photo

This event is not accepting new proposals.

Prop vote

Decide who speaks at the conference!


Ajax loader

Recommender Systems from the Trenches

14

Nesta short talk, apresentarei as principais técnicas de sistemas de recomendação, que desenvolvemos para um produto de colaboração corporativa chamado Smart Canvas e também que utilizamos em uma competição recente do Kaggle, na qual fiquei entre os top-20.

Gabriel Moreira
Machine Learning Engineer - CI&T
Doutorando no ITA

Thumb foto3x4newer Gabriel Moreira
0 comments PositiveNegative
Ajax loader

Criando produtos de Data Science & AI: da proposta ao deploy

12

Vou compartilhar com vocês algumas técnicas e experiências de criação de produtos de DS & AI que ajudam a aumentar a visibilidade da gestão, manter um foco de negócio aos times de desenvolvimento e dando uma pegada Ágil ao ciclo de desenvolvimento.

Thumb photo Weslley Souza Patrocinio
0 comments PositiveNegative
Ajax loader

Pedro Lelis

11

Apresentação sobre os conceitos básicos para entender redes neurais, com matemática fácil e hands on usando o TensorFlow. Pedro Lelis é data scientist na CI&T e mestrando em big data, deep learning e NLP na UFABC.

Thumb 17286508 Pedro Lelis
0 comments PositiveNegative
Ajax loader

Python for Data Science

7

Nesta short talk, faremos um resumo sobresobre o papel do Data Scientist e demonstraremos um processo de Data Science utilizando ferramentas do ecossistema Python, como IPython Notebook, Pandas, Matplotlib, NumPy, SciPy e Scikit-learn.
https://www.slideshare.net/gabrielspmoreira/python-for-data-science-tdc-2015

Thumb foto3x4newer Gabriel Moreira
0 comments PositiveNegative
Ajax loader

Estratégias para dados desbalanceados

6

Em algumas aplicações de Machine Learning é comum encontrarmos uma base desbalanceada, ou seja, a quantidade de amostras de uma classe "positiva" é muito pequena quando comparada à classe "negativa". Este tipo de situação dificulta a construção de modelos e atrapalha um pouco as métricas de classificação.

Nesta conversa, mostrarei algumas estratégias de como contornar este tipo de situação.

Thumb photo Weslley Souza Patrocinio
0 comments PositiveNegative