3º Meetup de Big Data RJ + 10 Meetup de Analytics em Tudo

Este evento já foi realizado

4 pessoas foram

Preço: R$ 24,90 /por pessoa
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Detalhes

Pessoal,

Temos o prazer de anunciar mais um meetup de Big Data RJ em parceria com o meetup de Analytics em Tudo disponibilizando 75 vagas em cada grupo.
Mantendo nossa parceria com a Casa do Código (http://www.casadocodigo.com.br) desta vez sortearemos quatro livros e publicaremos um cupom que concede 15% de desconto.

18h30 - Abertura
19h00 - Talk 1: Deep Learning com RNN LSTM

Palestrante: Bruno Martins - Data Scientist no Governo do Estado do Rio de Janeiro

Rede neural recorrente ( RNN ) permite que se exiba comportamento temporal dinâmico para uma sequência de tempo. Ao contrário das redes neurais feedforward , os RNNs podem usar seu estado interno (memória) para processar sequências de entradas. Isso os torna aplicáveis ​​a tarefas sensíveis ao contexto como reconhecimento de manuscrito conectado e não-segmentado, reconhecimento de fala, PLN e em problemas de previsão e/ou detecção em geral. LSTM (memória de curto prazo) foi inventada para resolver alguns problemas em RNN, introduzindo explicitamente uma unidade de memória, chamada célula, na rede neuronal.

20h00 - Intervalo e networking
20h30 - Talk 2: IoT/Machine Learning on Redis

Palestrante: Carlos Gomes de Oliveira - Investigative DBA and Data Engineer na DXC Technology

A hipótese é utilizar dados meteorológicos coletados localmente para predizer a ocorrência de chuva.
Este é um POC em IOT com um arduino/nodeMCU que coletam dados meteorológicos e os armazenam no banco Redis por meio do protocolo HTTP e um servidor Apache servindo PHP como broker.
Os dados armazenados são lidos por um conjunto de programas que acessam os dados do Redis e preparam um conjunto de dados em arquivo csv que é utilizado para treinamento de um modelo preditivo, o objetivo é predizer a ocorrência de chuva. Finalmente um programa que executa uma vez por hora le os dados da última hora diretamente do Redis e tenta realizar uma predição de chuva.