Let's Data

Neste episódio conversamos com Daniel Mariani, Cientista de Dados na Folha de São Paulo, trabalhando no Deltafolha, o núcleo de jornalismo de dados do jornal. Ele é formado em ciências biológicas pela USP. 

Conversamos sobre o Jornalismo de Dados, as características dessa carreira, projetos de impacto envolvendo a área e muito mais!  

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Neste episódio conversamos com João Gabriel Lima, Senior Software Engineer da empresa Integritas, que é especializada em outsourcing. Hoje ele faz parte da fintech Katapult.com. Também é professor universitário, tem experiência como CTO e é mestre em Inteligência Artificial Aplicada. 

Conversamos muito sobre o ChatGPT e o universo dos grandes modelos de linguagem, explorando desde a estrutura do seu funcionamento, abordando também como eles são treinados, como a interação humana faz parte desse processo, o uso de plugins e muito mais! 

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Neste episódio conversamos com João Vitor Granzotti, Head de Dados da TRACTIAN, empresa que utiliza inteligência artificial e internet das coisas para monitorar equipamentos em tempo real, fornecendo insights, otimizando rotinas e permitindo uma melhor gestão e tomada de decisões. 

Conversamos sobre como a empresa TRACTIAN usa dados e Machine Learning nos seus produtos, que trabalham com detecção de falhas e IoT. Também conversamos sobre a organização e os papéis dos funcionários da área de dados, pipeline e a stack de tecnologia utilizada em toda a cadeia de produção. 

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Neste episódio conversamos com Pollyanna Gonçalves, Data Science & Analysis Manager na Hotmart, com muitos anos de experiência como Cientista de Dados, tendo passado também pela área de Business Intelligence. Ela também é graduada e mestre em Ciências da Computação. 

Conversamos sobre os diferentes papéis das carreiras de dados nas empresas, especialmente do Analista de BI, Analista de Dados e Cientista de Dados. Também falamos sobre projetos de Data Science e Machine Learning, o processo de inovação envolvendo produtos baseados dados, o relacionamento e o papel das áreas de dados nas empresas e muito mais. 

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Neste episódio conversamos com Gus Martins, Google AI Developer Advocate no Google. Ele é bacharel e mestre em Ciência da Computação pela USP e tem experiência com desenvolvimento, Machine Learning e Deep Learning, especialmente no ecossistema do TensorFlow.

Conversamos sobre Machine Learning e Deep Learning e como o Google utiliza algoritmos nos seus produtos. Também falamos sobre o trabalho de um Developer Advocate, o processo seletivo para entrar no Google, as vantagens de usar o TensorFlow, trabalho no exterior e muito mais!

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Neste episódio conversamos com Camila Ramos, Global Tech Recruiter (LATAM, US, Canada, Europe) e Talent Acquisition. Ela atua nas áreas de Recursos Humanos e Aquisição de Talentos há mais de 15 anos, com experiência na condução de processos de recrutamento e buscas para diferentes áreas, níveis, empresas e países, abrangendo desde cargos técnicos até C-Level, na área de dados.

Conversamos sobre tudo o que você precisa fazer para ter mais chances de ser aprovado para uma vaga na área de dados! Falamos sobre currículo, LinkedIn e outras plataformas de vagas, como se destacar mesmo sem experiência profissional, quais os principais erros dos candidatos, como lidar com a insegurança, mercado fora do Brasil e muito mais!

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Neste episódio conversamos com Alexandre Chiavegatto Filho, professor livre docente de Machine Learning em saúde na USP. Ele é graduado em Economia pela FEA/USP, possui doutorado em direto em Saúde Pública pela FSP/USP e pós-doutorado na Universidade de Harvard, onde atuou como como professor convidado e pesquisador visitante. Atualmente é o pesquisador principal de pesquisas financiadas pela FAPESP, CNPq e Fundação Lemann. Em 2015-2016 foi responsável pelo curso online Big Data em Saúde no Brasil da parceria USP-Coursera, que teve mais de 8.500 alunos matriculados e representantes de todos os Estados brasileiros. Também é o diretor do Laboratório de Big Data e Análise Preditiva em Saúde (Labdaps) da USP. 

Conversamos sobre o uso de dados, os desafios, as áreas de pesquisa e de mercado, e o futuro da Saúde com Machine Learning e Ciência de Dados. 

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Neste episódio conversamos com Jerry Strazzeri. Ele já fez parte do time da Disney, Google e Meta. Atualmente trabalha para o TikTok como Marketing Science Partner. 

Diretamente da Austrália, batemos um papo com o Jerry sobre o universo dos dados: conversamos sobre o que faz um Analista de Dados, as interfaces entre Data Analytics e Data Science, o mercado de trabalho e o dia dia dessas duas áreas de dados, processos de seleção para vagas, trabalho no exterior e muito mais! 

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Neste episódio conversamos com Déborah Mesquita, bacharel em Ciência da Computação e que trabalha com Data Science desde 2016, ano em que conquistou o Microsoft Imagine Machine Learning Award. Atualmente trabalha como Expert Data Scientist na NTT Data Europe & Latam, empresa parte do Grupo NTT, uma das 10 maiores provedoras globais de serviços de TI, com sede em Tóquio, e é Pesquisadora na LACNIC, em um programa de mentoria em IT para mulheres que visa estimular o desenvolvimento profissional de mulheres que fazem parte da comunidade técnica da América Latina e Caribe. 

Conversamos sobre Visão Computacional e Deep Learning, a importância de escrever artigos e divulgar seu conhecimento, o trabalho de revisor de livros de Data Science em sua experiência como revisora da Editora Manning, a carreira de Cientista de Dados no exterior e muito mais! 

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Neste episódio conversamos com André Sionek, Lead Software Engineer na Util. Ele trabalhou durante muitos anos como Data Engineer, é um grande programador em Python, já venceu alguns challenges do Kaggle e foca seu trabalho em desenvolver soluções para processamento de dados escaláveis. 

Outra área em que se destaca é Dataviz e Storytelling! Por isso, conversamos muito sobre esse tema. Também falamos sobre Kaggle, sobre a esteira de trabalho na área de dados, trabalho no exterior e muito mais! 

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Neste episódio conversamos Mikaeri Ohana, Gerente de Produto de Dados na multinacional CI&T, Microsoft MVP e Google Developer Expert. Ela trabalha há mais de 7 anos com TI e produz conteúdo sobre Data Science e Machine Learning. 

Conversamos sobre o que é, onde vive e do que se alimenta um Google Developer Expert e um Microsoft MVP (Most Valuable Professional). Dados seriam sua principal refeição matinal? 😄 Falamos também sobre as carreiras em dados, especialmente do Cientista de Dados e do Machine Learning Engineering, como se destacar na carreira e sobre o papel de destaque que as mulheres estão conquistando área. E ela tem muito pra falar sobre isso! 

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Neste episódio conversamos Marcella Galleoti, Business Analyst no Nubank e Fundadora do Mulheres em Dados, uma rede de mulheres que trabalham ou tem interesse no ecossistema de dados e tecnologia. Ela é bacharel em Economia, pós-graduanda em Data Science e possui mais de 5 anos de experiência de trabalho em Marketing, Operações, Sucesso do Cliente, Produto e Negócios. 

Conversamos sobre o que faz um Business Analyst e qual a diferença com relação a outras carreiras de dados, como Analista de Dados e Cientista de Dados, e quais são as principais atividades, desafios e requisitos desse papel profissional de dados nas empresas. Falamos também sobre a história do Mulheres em Dados, o que a rede faz, como participar e quais as conquistas atingidas até aqui e muito mais! 

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Neste episódio conversamos Gabriela de Queiroz, Cientista de Dados Chefe da IBM, líder em Estratégia e Inovações de IA. Ela é instrutora em cursos no Coursera, na edX e na Cognitive Class. Em 2012, ela fundou a R-Ladies, uma organização mundial para promover a diversidade na comunidade R, presente em mais de 200 cidades em mais de 55 países. Em 2019, ela fundou a AI Inclusive, uma organização global que está ajudando a aumentar a representação e a participação de minorias em Inteligência Artificial. Ela é formada em Estatística pela UERJ - Universidade do Estado do Rio de Janeiro, é mestre em Epidemiologia pela FIOCRUZ - Fundação Oswaldo Cruz, e também é mestre em Estatística pela California State University - East Bay. 

Falamos sobre quais são desafios de um Head de Data Science em uma Big Tech como a IBM, a importância da interdisciplinaridade em Data Science, a história por trás da criação do R-Ladies, a inclusão em Inteligência Artificial e como reduzir injustiça nos algoritmos de Machine Learning, como contribuir para pacotes Python e R e muito mais! 

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Neste episódio conversamos com Maykon Schots, Machine Learning Engineering atuando como MLOps na XP Inc. Ele é formado em Engenharia Mecânica pela UFMG e é Especialista em Engenharia Aeronáutica pelo ITA. Trabalhou como Cientista de Dados em diversas empresas, duas delas na Suécia: Explipro GroupAB e Volvo Group. 

Falamos muito sobre MLOps, níveis de especialização em Data Science e o que fazer para poder tomar a sua cervejinha tranquilamente no final do dia depois de um expediente de trabalho! 

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Neste episódio conversamos com Eduardo Rocha de Andrade, Kaggle Competition Grandmaster que, em 2021, ficou em 118º lugar nas competições globais do Kaggle entre 170 mil Cientistas de Dados do mundo inteiro. Além disso, ele é Engenheiro Eletrônico formado pela Universidade de São Paulo - USP e Mestre em Machine Learning pela Unicamp. Atualmente trabalha como Cientista de Dados Sênior na Sprout.ai, empresa que utiliza IA para detecção de fraudes e automação de sinistros para seguros.

Falamos muito sobre competições no Kaggle e como elas influenciam na evolução em ciência de dados e nas oportunidades do mercado, como escolher e se preparar para as competições, como a demissão numa carreira diferente começou o caminho na ciência de dados, como é o trabalho de cientista de dados em uma startup de Londres, qual o papel da educação formal para cientista de dados, e muito mais!

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Neste episódio conversamos com Bruna Wundervald, Estatística e Pesquisadora em Machine Learning. Ela é Doutoranda no Hamilton Institute em Maynooth, na Irlanda, e faz parte do grupo de pesquisa do Prof. Andrew Parnell. Além disso, é membra do R-Ladies, chapters de Dublin e São Paulo, e tem experiência na área de Music Information Retrieval, tendo desenvolvido dois pacotes para extração de dados musicais em R.

Falamos sobre como é fazer um doutorado no exterior, Music Information Retrieval (MIR), o papel das comunidades para mulheres em Data Science (R-Ladies), a importância da estatística para o cientista de dados e muito mais!

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Neste episódio conversamos com Gabriel Moreira, Cientista de Pesquisa Aplicada Sênior na NVIDIA, atuando também como Cientista de Dados, Especialista em Sistemas de Recomendação, doutor em Machine Learning e Sistemas de Recomendação pelo ITA e Google Developer Expert (GDE) for Machine Learning. Além disso, trabalhou por 5 anos como Lead Data Scientist na CI&T, liderando equipes de cientistas de dados e engenheiros de machine learning, é engenheiro de software com experiência na área desde 2002 e é palestrante na indústria internacional e em conferências acadêmicas.

Falamos muito sobre as aplicações e tecnologias utilizadas nos Sistemas de Recomendação (RecSys), o benefício das conferências acadêmicas e eventos de Data Science, liderança, projetos na NVIDIA e muito mais!

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Neste episódio conversamos com Mario Filho, Kaggle Grandmaster tendo alcançado vários 1ºs lugares em competições globais no Kaggle e o topo do ranking global em 12º de mais de 50.000 competidores. Especialista em Machine Learning e Cientista de Dados com mais de 7 anos de experiência ajudando empresas globalmente. 

Falamos sobre a sua trajetória até se tornar um Cientista de Dados, os diferentes perfis e níveis educacionais de quem entra na área, sua experiência e o mercado de trabalho no Vale do Silício, competições no Kaggle, incluindo stack e dicas para ter um bom desempenho! 

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Neste episódio conversamos com Gilberto Titericz (Giba), Kaggle Grandmaster tendo ficado por muito tempo como o 1º do mundo no ranking de competições do Kaggle (recebeu 56x a Golden Medal) e Cientista de Dados na NVIDIA, trabalhando no projeto RAPIDS, um pacote de APIs e bibliotecas open source para a execução de pipelines de Ciência de Dados totalmente nas GPUs, combinando anos de desenvolvimento em Machine Learning, Deep Learning, computação de alto desempenho e muito mais. 

Falamos sobre a sua experiência no Vale do Silício e, claro, sobre competições no Kaggle: como é a sua preparação, erros e acertos, perfis dos ganhadores e sua experiência em já ter sido o cientista de dados número 1 da plataforma por muito tempo! 

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Neste episódio conversamos com Diogo Cortiz, Cientista Cognitivo que trabalha na interseção de Pesquisa em Inteligência Artificial, Design e Mídia, com experiência em atuação como Gerente de Produto de IA (Criação de Conjunto de Dados, Anotação de Dados, Treinamento de Modelo, Validação de Modelo, Medida de Impacto, Equidade e Métricas Éticas) PNL e NLU (modelos Transformers, Spacy, Hugging Face, PyTorch). Suas pesquisas estão focadas na compreensão de tecnologias emergentes e seus impactos em diferentes sociedades ao redor do mundo. 
 
Falamos sobre o que a IA tem a ver com a ciência cognitiva, com a web imersiva e o metaverso, os dilemas éticos, o design afetivo, o futurismo e muito mais! 

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