O que fazemos

O PyData é um encontro de amantes de Python e Data. Focamos em palestras práticas que demonstrem projetos de análise de dados e machine learning usando as bibliotecas do Python.

Costumamos fazer encontros a cada 2 meses. Se você tiver um espaço (de preferência acima de 60 pessoas) e quiser hospedar o nosso encontro, por favor nos avise via mensagem.

O PyData é um programa educacional da NumFOCUS, uma organização sem fins lucrativos 501(c)3 nos Estados Unidos. O programa oferece um fórum para a comunidade internacional de usuários e desenvolvedores de ferramentas de análise de dados compartilhar idéias e aprender coletivamente. Nossa rede global promove a discussão de boas práticas, novas abordagens e tecnologias emergentes para gerenciamento, processamento, análise e visualização de dados. As comunidades PyData abordam ciência de dados usando diversas linguagens, incluindo (mas não limitando-se a) Python, Julia e R.

Os códigos de conduta do PyData regulam este meetup. Para discutir qualquer assunto ou problemas com relação ao código de conduta ou ao comportamento de qualquer participante de um meetup PyData, por favor contatar os organizadores deste grupo ou a Diretora Executiva da NumFOCUS, Leah Silen (+1 512­222­5449; leah@numfocus.org).

Próximos eventos (1)

Machine Learning e Séries Temporais - teoria e prática

Vamos falar sobre séries temporais ## Palestra 1 ### Machine-Translation Aplicada a Previsao de Series de Vendas A palestra explica a intuição dos auto-encoders e auto-encoders-variacionais em diferentes aplicações. Esses tipos de modelos são introduzidos no contexto de machine translation, text completion e speech to text. Em seguida a palestra conecta esse tipo de problema (inicialmente do domínio de NLP) com o problema geral de previsão de séries temporais. Em seguida apresenta-se um snippet de código com um passo a passo de como montar um auto-encoder com redes neurais recorrentes utilizando o pacote Keras. Por fim apresentam-se alguns resultados visuais de previsões. O objetivo da palestra é apresentar os conceitos envolvidos e a aplicação de um tipo de técnica de uma domínio (NLP) em outro (Time Series). ### Luiz Andrade **TEVEC Systems** Engenheiro Civil pela Escola Politécnica de São Paulo, Mestre em Eng de Sistemas Logísticos, MBA em Globlal Supply Chain and Logístics pelo Massachussets Institute of Technology, atualmente doutorando pela Escola Politécnica de São Paulo. Luiz é sócio-fundador e COO da TEVEC Systems, empresa com foco em aplicação de IA para aumento de produtividade em cadeias de suprimento. A TEVEC atua há 8 anos no mercado entregando sistemas e soluções baseadas em IA para empresas do segmento varejista de bens de consumo. ## Palestra 2 ### Deep Troll Detector (Gemidao do Zap) detector Tired of getting caught in difficult situations after playing some Whatsapp content with a troll in it? Let's put deep learning to work for the good! Deep troll uses a deep learning model that identifies whether an audio contains the Gemidao troll (AAAWN OOOWN NHAAA AWWWWN AAAAAH). The model uses a RNN-GRU architecture, using convolutions on audio spectrograms to extract features. https://github.com/andriosr/deeptrolldetector ### Andrios **Pismo** Sou arquiteto na Pismo, uma startup de processamento de pagamentos. Trabalho com dados aqui, além de outras coisas e dedico meu tempo extra à dados e ML.

Eventos realizados (11)

Machine Learning Operations - Machine Learning para produção.

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