Trilha com instrutores que possuem experiência relevante na área, para auxiliar no desenvolvimento de uma cultura data driven nas empresas.

Este curso durará 6 semanas, com 3h cada dia:

• Outubro: 14, 21, 28
• Novembro: 5, 11, 18
  

Serão 3 dias com conteúdo de Ciência de Dados, 3 dias com Engenharia de Dados.

Público-alvo: cientistas de dados que querem conhecer a engenharia (e vice-versa), profissionais que estão iniciando ou desejam migrar para estas áreas, estudantes de computação e pós-graduandos.

Ementa Data Science:

• Introdução a Jupyter, Pandas e Matplotlib;
• Pandas e Matplotlib para EDA, scikit-learn e árvores de decisão;
• (XG)Boosting e SVMs, Pipeline de ML com scikit-learn.

Pré-requisitos:

• Python
• Noções de Matemática e Estatística
  

Ementa Data Engineering:

• Visualização e Análise (Google BigQuery, Google Data Studio);
• Coleta e Aquisição de Dados (Scrapy, Pandas, Apache Airflow, Kafka e Pub/Sub);
• ETL, Processamento Massivo e Distribuído (Bancos de Dados Distribuídos, Modelos de Consistência, Batch vs Stream Processing, Tecnologias: Elasticsearch, Google BigTable, Google Dataflow).

Pré-requisitos:

• Programação básica: hello world, estruturas de dados (filas) e tipos de dados;
• SQL básico: o que é, pra que serve, como se reproduzem;
• Linux básico: o que é, comandos básicos.

Sobre os ministrantes:

• Bruno Gomes Coelho é assistente de pesquisa há 3 anos, onde estuda aplicação de algoritmos de ML para áudio e dados de insetos com o intuito de produzir uma armadilha inteligente. Após classificar para a final do Data Science Games em 2018 e ganhar uma medalha de prata na Elo Merchant Category Recommendation, co-fundou o DATA, grupo de extensão de ciência de dados do ICMC. Atualmente coordena o grupo de Deep Learning do DATA, pesquisa redes neurais para áudio e oferece cursos de introdução a DS para a indústria e comunidade científica.

• Eduardo Soldera é Engenheiro de Dados na Arquivei, formado em Engenharia Elétrica pela EESC-USP, com ênfase em Computação, pelo ICMC-USP. Criou o time de BI e dados na Raccoon Marketing Digital, atendendo grandes clientes como Natura, MRV e Viajanet. Adora perder a voz tentando cantar rock quando não chorando por dados errados no Data Warehouse.

• Leonardo Miguel é Engenheiro de Dados na Arquivei e mestrando na área de Redes Complexas pelo Programa MECAI do ICMC-USP. Formado em Ciências de Computação também no ICMC-USP, com período de intercâmbio pelo Programa Ciência sem Fronteiras, na SUNY Plattsburgh e na NCR Corporation em Atlanta, GA. Palmeirense não-praticante, anarquista não-convicto, pseudo digital influencer, e músico nas horas vagas.

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