#2 Big Data | São Paulo

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Agenda:
19:00 - Coffee Break
19:20 - Abertura
19:30 - Início das Talks
21:40 - Encerramento

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1ª Big Data e Machine Learning na Globo.com
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Como a globo.com usa Big Data e Machine Learning para aumentar o engajamento e assim impactar 100 milhões de usuários únicos por mês. Vou falar sobre como nos estruturamos para receber esse turbilhão de dados, fazendo com que Big Data virasse commodity e surgisse o desafio de Machine Learning. Vou contar como democratizamos os dados internamente e tornamos eles acessíveis assim aumentando a cultura data driven na empresa e usando esses dados em favor dos usuários, ajudando eles a encontrarem aquilo que eles procuram em um mar de 150 mil novos conteúdos por mês.

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Palestrante: Renan Oliveira | https://renanoliveira.net/

Um dos líderes da área de Big Data na Globo.com, atualmente trabalho na equipe Recomendação (RecSys). Nesse time criamos e usamos algoritmos que visam encontrar o conteúdo perfeito para o usuário, aumentando assim o seu engajamento nos produtos. Nos últimos anos também atuei no time de Experimentação, que é responsável pela plataforma de testes a/b, algoritmos de otimização de alternativas e por disseminar a cultura de dados pela empresa. Estou na área de Big Data desde a sua criação na Globo.com em 2012.

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2ª Marvin AI - Um Projeto Open Source para Entregar e Gerenciar Projetos de ML
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Uma das maiores dificuldades em entregar soluções utilizando machine learning é disponibilizar o modelo em produção. Além de construir um modelo de qualidade, muitas vezes precisamos realizar predições em tempo real e em grande escala. Esta palestra apresentará a plataforma Marvin AI e abordará a sua utilização desde o processo de exploração até o deploy.

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Palestrante: Zhang Yifei | https://www.linkedin.com/in/zhang-yifei/

Zhang é mestre em ciência da computação pela USP e trabalha como engenheiro de software no laboratório de inovação da B2W Digital, uma das maiores empresas de tecnologia do Brasil. Atualmente é um dos contribuidores principais do projeto Apache Marvin (marvin.apache.org), plataforma open source desenvolvida e utilizada na B2W.

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3ª Data Products para um produto melhor
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Como o iFood usa dados de transações para resolver um problema que os usuários não sabem que existe na maioria das vezes.
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Palestrante: Júlia Tessler | https://www.linkedin.com/in/juliatessler/

Estatística formada pela Unicamp, realizou pesquisa em capital intelectual e mensuração de ativos intangíveis. Hoje é cientista de dados na iFood, onde desenvolve modelos de aprendizado de máquina voltados a predição e recomendação e é responsável por teste AB.

Acesso ao evento apenas para participantes com o nome na lista ;)