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Women in Data Science Recife
Eventos para você
Vem viver com a gente
Women in Data Science Recife
18 mar - 2017 • 09:00 > 18 mar - 2017 • 17:00
Evento Presencial en Impact Hub Recife Antigo, Recife - PE
Evento cerrado
Women in Data Science Recife
18 mar - 2017 • 09:00 > 18 mar - 2017 • 17:00
Evento Presencial en Impact Hub Recife Antigo, Recife - PE
Evento cerrado
Descripción del evento
Conheça mais sobre Data Science, entre em contato com profissionais da área e descubra caminhos possíveis para entrar em uma das carreiras mais promissoras do século 21!
O evento é uma iniciativa da Universidade de Stanford (sem fins lucrativos) e acontece em mais de 75 locais pelo mundo na edição de 2017. Este é o primeiro evento realizado na cidade do Recife! A conferência é uma oportunidade de saber o que está acontecendo na área de Data Science em múltiplos domínios, conhecer empresas que estão utilizando Data Science para negócios e se conectar com potenciais mentores, colaboradores e pessoas da área.
Na edição de Recife teremos a exibição de talks legendados, palestras locais com profissionais da área e momento de hands-on.
Programação Recife (sujeita a alterações)
9h00: Coffee break
9h30: Abertura do evento
10h00: Como se tornar cientista de dados: A profissão mais cobiçada do século 21 - Amelia Pessoa
10h40: Machine Learning in Healthcare [streaming legendado]
11h00: Data Visualization [streaming legendado]
11h20: Beware what you ask for: the secret life of predictive models [streaming legendado]
11h40: Talk 3 - aguarde!
12h00: Almoço
13h30: Abertura parte da tarde
14h00: Comparando técnicas de aprendizagem de máquina na classificação de variantes genéticas - Renata Andrade
14h45: O Crescente Panorama de BigData: Infraestrutura e Persistência Poliglota - Andrêza Leite
15h30: Keynote - Diane Greene, sênior vice presidente do Google Cloud [streaming legendado]
16h00: Hands-on
17h00: Encerramento
Lugar
Impact Hub Recife Antigo
Rua do Bom Jesus, 180 Recife Antigo
Recife, PE
Acerca del productor
WiDS Recife
Organização local do Women in Data Science.
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