Women in Data Science - 27 a 31 de julho

Português, Brasil

Olá,

Gostaríamos de te convidar para a Conferência WiDS Salvador 2020! O evento é parte da iniciativa Global Women in Data Science (WiDS), uma promoção da Universidade de Stanford que atualmente conta com eventos regionais em mais de 150 locais em todo o mundo. A iniciativa está completando cinco anos em 2020 e tem como objetivo inspirar e educar cientistas de dados, independentemente do gênero, e apoiar as mulheres na área.

Para fazer sua inscrição, acesse o link: https://bit.ly/wids-2020-sympla

O WiDS Salvador 2020 acontece entre os dias 27 e 31 de julho, das 19h às 21h, será totalmente online e gratuito. Você terá oportunidade de ouvir sobre as mais recentes pesquisas e aplicações relacionadas à Ciência de Dados em vários domínios. Todos os gêneros são convidados a participar dos eventos do WiDS, que destacam mulheres incríveis realizando trabalhos excepcionais. A edição baiana emitirá certificado para os participantes e terá ao todo 10 horas de atividades práticas, palestras, roda de conversa e mesa redonda.

O QUE? Women in Data Science (WiDS) Salvador 2020
QUANDO? 27 e 31 de julho de 2020, das 19h às 21h
ONDE? Vai ser tudo online.

Faça sua inscrição aqui: https://bit.ly/wids-2020-sympla
Para mais informações sobre nossa programação: https://bit.ly/wids-salvador
Acompanhe também nosso perfil no Instagram: @wids.salvador  

Agenda

27/07/2020
Abertura
Júnia Ortiz, PhD, Embaixadora WiDS Salvador

Roda de conversa: Carreira, Diversidade e Tecnologia na Ciência de Dados
Gabriela de Queiroz, Gerente sênior de engenharia e ciência de dados da IBM Califórnia

28/07/2020
Palestra: Desafios na Extração da Informação: do Português aos Sistemas Multilinguais
Daniela Claro, PhD, Professora Associada do Departamento de Ciência da Computação – IME/UFBA

Lightning talks
Como prevenir o Churn com Machine Learning – Juliana Scudilio
Data-driven e o uso na publicidade digital – Cristiane Rebouças
Spark Dataframe vs pandas: qual escolher? – Daniela Almeida
ArangoDB: Uma abordagem multi-model – Nathale Silva
O desafio da interpretabilidade em Machine Learning – Isabela Almeida
Visualização de dados: 6 dicas de o que fazer e o que não fazer – Gabriela Borges

29/07/2020
Hands on: Algoritmos de aprendizado de máquina supervisionado com Python
Pétala Tuy, Cientista de Dados, Atos

Hands on: Construindo seu próprio Sistema de Recomendação
Marianna Novaes, Cientista de Dados, Beegol

30/07/2020
Hands on: Clusterização: uma introdução aos algoritmos de aprendizado de máquina não supervisionados
Hellen Lima, Cientista de Dados, JGP

Hands on: Mineração de Texto em Python: analisando tweets sobre Covid-19
Juliana Scudilio, Cientista de Dados, FLAI

31/07/2020
O Mercado de trabalho em Ciência de Dados
Jessica Temporal, Cientista de Dados, iFood  
Kelly Lopes, Analista de Dados, Wavy  
Jéssica Costa, Analista de Dados, Zoop

Um abraço e até mais!

Júnia Ortiz

WiDS Salvador Ambassador