São Paulo Big Data Meetup (Agosto 2017)

São Paulo Big Data Meetup (Agosto 2017)

Dia/Horário: 16/08/2017 (quarta-feira), 19-22h00

Localização: Rua Coronel Oscar Porto, 70 - Paraíso - São Paulo - SP

Clique no link abaixo para assinar o formulário e confirmar presença no evento. Só poderão entrar no auditório as pessoas que tiverem seus nomes no formulário.

CLICK AQUI PARA PREENCHER O FORMULÁRIO. (https://goo.gl/forms/ltcFlMJdjuuZt0f32)

Olá a todos!

Teremos a nossa sexta edição do São Paulo Big Data Meetup no próxima dia 16 de Agosto (quarta-feira). O evento é gratuito, aberto a comunidade mas temos um número limitado de lugares. Se estiver interessado em fazer apresentação na sessão de Open Mic envie um email com 1 slide para o email saopaulobigdatameetup@gmail.com.

Agenda:

19:00 - 19:10: Introdução e Anúncios

19:10 - 19:30: Machine Learning com Spark MLLib aplicado no monitoramento de sistemas distribuídos.

19:30 - 19:50: Redes Complexas de Grandes Volumes de Dados

19:50 - 20:10: AI Lead

20:10 - 20:30: Open Mic (1 minuto para falar o que quiser sobre Big Data )

20:30 - 22:00: Sessão de Networking

Palestrantes:

Flavio Clesio e Luciano Sabença

Título: Machine Learning com Spark MLLib aplicado no monitoramento de sistemas distribuídos

Proposta: Com o rápido desenvolvimento e evolução das aplicações, altos volumes de influxo de dados e usuários cada mais exigentes, verificou-se a necessidade de desenvolvimento de sistemas inteligentes capazes de auxiliar na análise de dados e de auxiliar em tomadas de decisão.

Nos últimos anos tem-se falado muito sobre Machine Learning e sobre as mais diversas aplicações nos negócios, que passam desde linguagem de processamento natural até mesmo em reconhecimento facial e outras aplicações.

O objetivo da talk é compartilhar um pouco sobre a experiência do nosso time de Core Machine Learning na Movile sobre como utilizamos ferramentas simples, open source, e algoritmos "on the shelf" para implementar na nossa plataforma um sistema de monitoramento de machine learning que já ajudou a evitar perdas na ordem de 3 milhões de dólares.

Bio:

Flavio Clesio

Flávio Clésio é especialista em Machine Learning e garantia de receita pela Movile, onde desenvolve aplicações inteligentes para exploração de oportunidades de aumento de receita, além de automação da tomada de decisão. Antes da Movile, trabalhou com Business Intelligence no mercado financeiro, especialmente no mercado de créditos não performados (Non-Performing Loans). Possuí mestrado em inteligência computacional aplicada no mercado financeiro.

Luciano Sabença

Luciano Sabença é software developer Backend na Movile. Luciano tem mais de 5 anos de experiência com sistemas distribuídos de alto desempenho, atuando também como arquiteto de soluções distribuídas. Possuí interesse pelas áreas de Machine Learning, Teoria da Computação e sistemas distribuídos. Luciano é bacharel com distinção em Ciência da Computação pela UNICAMP.

Linkedin:

Flavio Clesio: https://www.linkedin.com/in/flavioclesio/

Luciano Sabença: https://www.linkedin.com/in/luciano-saben%C3%A7a-9162b149/

Vitor Hugo Louzada Patricio

Título: Redes Complexas de Grandes Volumes de Dados

Proposta: Algumas coleções de dados podem ser descritos como uma rede complexa de interações. Pretendo abordar como extrair valor dos dados a partir dessa rede complexa, com teoria e exemplos práticos.

Bio: Vitor Louzada é graduado em Matemática Aplicada na Unicamp - época em que ficou famoso por ir de pijama nas aulas de Cálculo - mestre em Bioinformática pela USP - quando tentou mapear a rede de genes das leveduras - e PhD em Física pela ETH Zürich - onde fazia caipirinhas e simulava redes complexas de ouvintes de orquestras. Tem passagem por duas startups e hoje é Lead Data Scientist no Itaú-Unibanco.

Linkedin: https://br.linkedin.com/in/vhlouzada

Bennett Charles Bullock

Título: AI Lead

Proposta: IA em 30 min - da aprendizagem Bayesiana até o Deep Learning. Uma introdução meia-técnica aos abordagens de classificação e regressão para quem tiver interesse.

Bio: Bennett tem mais que 14 anos de experiência no campo de Aprendizagem de Máquina (ML) e Processamento de Linguagem Natural (NLP). Depois de ganhar o seu primeiro mestrado na linguística árabe da Universidade de Georgetown, Bennett começou trabalhando no campo de cibersegurança, construindo detectores de texto. Depois, Bennett ganhou o seu segundo mestrado na bioengenharia de MIT e a Escola Médica de Harvard, onde continuou o seu estudo de ML e NLP. Trabalhando depois no setor de defesa-inteligência americana, ganhou um patente para um algoritmo de pesquisa, e financiamento para implementá-lo. Bennett mudou a Nova Iorque para trabalhar no setor financeiro no Bloomberg LP, onde especializou em análise de sentimento financeiro. Bennett tem morado no Brasil faz 3.5 anos, com a sua esposa Ana, e a sua cachorrinha Duquesa, e trabalha como o diretor de IA na Nama Software.

Linkedin: https://www.linkedin.com/in/bennett-bullock-62a20a11/