São Paulo Big Data Meetup (Novembro 2017)
Detalhes
Dia/Horário: 28/11/2017 (terça-feira), 19-22h00
Localização: R. Augusta, 973 - Consolação, São Paulo - SP, 01304-001
Clique aqui para preencher formulário de presença (https://goo.gl/forms/Mdxv4sUUNff7Ghos1) e assim garantir seu lugar no evento. Só poderão entrar no auditório as pessoas que tiverem seus nomes no formulário.
Olá a todos!
Teremos a nossa sétima edição do São Paulo Big Data Meetup no próxima dia 28 de Novembro (terça-feira) na Faculdade das Américas, unidade Augusta. O evento é gratuito e aberto a comunidade mas temos um número limitado de lugares (100 lugares).
Agenda:
19:00 - 19:10: Introdução e Anúncios
19:10 - 19:50: Descomplicando Apache Kafka
19:50 - 20:20: Teorema do Limite Central
20:20 - 20:50: MapD: Plataforma de Analytics sobre GPU
20:50 - 21:00: Open Mic (1 minuto para falar o que quiser sobre Big Data )
21:00 - 22:00: Sessão de Networking
Palestrantes:
Felipe Lopes
Título: Descomplicando Apache Kafka
Proposta: Talk de introdução ao Apache Kafka: o que é, como funciona e onde deve ou não ser utilizado. Apresentando em conjunto o use case da Social Miner, que consiste de um entry-point de data lake com processamento via Apache Spark, finalizando com um hands-on de uma implementação básica de uma API persistindo em Kafka.
Bio: Felipe Lopes (https://www.linkedin.com/in/felipelopes01), engenheiro de software na Social Miner (http://socialminer.com/) e co-organizador do meetup Code, Beer, Repeat (https://www.meetup.com/code-beer-repeat).
LinkedIn (https://www.linkedin.com/in/felipelopes01/)
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Danilo de Jesus da Silva Bellini
Título: Teorema do Limite Central
Proposta: Ilustrar os resultados do teorema do limite central, provar o teorema e chegar à equação da distribuição normal.
Bio: Danilo J. S. Bellini é, pela USP, engenheiro eletricista, bacharel em música e mestre em ciência da computação. Como desenvolvedor, colaborou em projetos open source como openModeller, py.test, IPython e simplekv, além de ter criado a biblioteca AudioLazy para DSP (Digital Signal Processing) em Python. Auxilia Coding Dojos em São Paulo, para os quais elaborou o dose.py, GUI de semáforo para TDD agnóstica de linguagem. Além do mestrado, trabalhou com processamento de sinais, estatística e desenvolvimento de software em empresas como Fuvest, Playax, Jeitto, SCCON e IDwall. Atua como prestador de serviços pela HexD Tech.
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Tiago Vinícius Remígio da Costa
Título: MapD: Plataforma de Analytics sobre GPU
Proposta: Qual solução utilizar, quando a volumetria de dados ultrapassa bilhões de registros e o tempo de resposta precisa ser o menor possível? Conversaremos sobre o MapD, banco de dados que processa queries em GPU, juntamente com o MapD Immerse, respectivo client para analytics. Iremos discutir como realizar ingestão, modelagem e consulta dos dados, além de criar dashboards de visualização.
Bio:Bacharel em Ciência da Computação pelo CIn-UFPE. Possuo MBA em Big Data pela FIAP. Experiência com tecnologias relacionadas a Big Data, Enterprise Search e Machine Learning. Atualmente trabalho no Serasa Experian Datalab.
LinkedIn (https://www.linkedin.com/in/viniremigio/)
São Paulo Big Data Meetup (Novembro 2017)