• 03/02/2016

Meetup: Data Science BH - Igor Souza, Thiago Cardoso e Eduardo Miranda

Participe do Meetup do BehaveData para Data Scientists.

Nosso objetivo é reunir profissionais, entusiastas e estudantes da área para discutir e debater a tecnologia, sua aplicações, e os impactos na sociedade e no mercado. Entre os principais tópicos de interesse estão: mineração de dados, visualização, aprendizado de máquina, cloud computing e big data.

A próxima edição do meetup acontecerá no dia 03 de Fevereiro de 2016, no The Plant coworking e contará com três palestras:

Programação

Uma introdução ao Red Sqirl

Igor souza

Red Sqirl is a web-based big data application that simplifies the analysis of large data sets. With Red Sqirl, you can quickly and cost-effectively access the power of the Hadoop eco-system, enhancing the productivity of data scientists and analysts. If you want to analyse large data sets in the most efficient way possible, Red Sqirl is the answer.

Igor Souza (@igfasouza) is a Software Architect with ten years experience in Java Web Development. Has worked as Systems Analyst, Developer, Java J2EE designer, technical lead and Scrum Master. For the last three years he has been working with SNA and Big-Data. Brazilian Geek who likes to play with Android and Arduino in his free time. Sepultura Fan and Hockey Player. Based in Dublin.

Aprendizado de Máquina e Big Data

Thiago Cardoso

O Aprendizado de Máquina tem se tornado cada vez mais presente em nossas vidas, seja rankeando os resultados das nossas buscas, sugerindo novos produtos ou filmes e até mesmo identificando doenças de forma prematura. Entenda como um algoritmo é capaz de aprender e qual a implicação de grandes volumes de dados no treinamento dos modelos.

Thiago Cardoso (@tncardoso) é mestre em Ciência da Computação, CTO e co-fundador da Zahpee/Hekima. Atua no desenvolvimento de produtos para coleta, processamento e visualização de grandes volumes dados. Também é um dos organizadores do @behavedata, iniciativa para aumentar a conexão entre empresas e universidades através de data science.

O que é web semântica e como ela difere da web que conhecemos atualmente?

Eduardo Miranda

A Web é um espaço global que remove as barreiras de comunicação e interação onde milhares de pessoas se conectam para acesso, publicação e compartilhamento de informações. A vasta maioria do conteúdo (documentos) gerado e publicado on-line é feito através de páginas HTML ou outros formatos de compartilhamento de dados como arquivos CSV, XML, JSON, etc. Apesar de já existirem tecnologias consolidadas para captura, processamento e compartilhamento de informação, todo este conteúdo é criado principalmente para o consumo humano. Apesar deste ser o objetivo principal da web, imagine como excepcional seria se o conteúdo digital fosse também produzido para consumo das máquinas.

A web semântica como o próprio nome induz está relacionado com significado e entendimento. A Web semântica é diferente da web que estamos habituados porque ela trabalha no nível do significado e não da estrutura dos dados. Ela é um conjunto de conceitos e tecnologias que possibilitam a interconexão dos dados, sua representação semântica e o compartilhamento de forma que possam ser compreendidos pelos computadores.

Nesta apresentação serão abordados os principais elementos que caracterizam a web semântica buscando oferecer uma compreensão das tecnologias em uso. Os tópicos serão debatidos de forma inter-relacionada e teremos uma visão sobre bancos de dados de grafos e modelagem semântica, como a web semântica difere das tecnologias atuais de compartilhamento de dados e os três principais padrões – RDF, OWL e SPARQL – que ajudam a definir a web semântica.

Eduardo (@eduardodpm) é bacharel em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Viçosa e mestre em Ciência da Computação pela Universidade Estadual de Campinas, onde trabalhou com modelagem de dados através da utilização de banco de dados de grafos e tecnologias da web semântica. Atualmente é arquiteto de dados na Datastorm uma empresa focada em soluções de Big Data Analytics. É um dos criadores do Belo Horizonte Data Science Meetup.

Inscrições

Para garantir sua vaga, acesse a página do evento.