Palestras: Ciência de Dados com Python - Organização: PyLadies São Paulo

Olá, palestrantes mulheres (cis, trans, não binário)!

O público será apenas feminino (pessoas que se identificam com o gênero feminino)

Que tal submeter várias propostas de palestras?

Nunca palestrou e quer um apoio? Entra em contato conosco: https://forms.gle/2kZ9uvXTfy1KVD69A

Tema: Ciência de Dados com Python

Formato de apresentação: LIVRE!

Tempo máximo por palestra: 30 minutos.

Indique o nível de conhecimento ideal do público para sua palestra: zero, iniciante, avançado

A idéia é selecionarmos mais ou menos 2 palestras mais votadas pelo público em cada nível de conhecimento, somando o total de 6.

O público não saberá quem são as palestrantes, então capriche na proposta!

Teremos mais duas palestrantes convidadas.

Data: 13 de julho de 2019

Horário: 9 às 17h

Local:

Loggi Tower
Alameda Santos, 2400

 

This event is in the Anonymous Voting mode, all the speakers are hidden for voting, you should base your vote just in the content of the proposals.

Acessando APIs em Python: um estudo espacial com a NASA!

Um momento "mão-na-massa" para aprendermos a extrair dados de APIs, como da NASA. API (Application Programming Interface) é tipo um canal de comunicação do usuário com um servidor a fim de extrair ou adicionar dados nele, mas vamos abordar isso também ;-) 


 nível: iniciante

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Algoritmos Não Supervisionados

O que é Machine Learning? E o que são algoritmos não supervisionados? KNN é similar a K-means?


Essas e outras perguntas serão abordados e esclarecidos, apresentando os principais conceitos e algoritmos classificados em aprendizado de máquina não supervisionados.


Principais tópicos:


- Regras de Associação


- Agrupamento: Hierárquico, Particionado e Densidade.

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Ciência de dados além de dados

Todo mundo quer ser cientista de dados e com razão. O avanço da tecnologia tornou o armazenamento de dados mais acessível, permitindo navegar em mares nunca navegados e consequentemente, surgindo muitas oportunidades para corajosos capitãs e marinheiros. Porém, o que muitos navegantes esquecem é que desenvolver um projeto está além de codar e modelar. 


Formada em estatística e atuando como consultora de análise de dados em uma multinacional americana, a proposta dessa palestra é abordar outros fatores importantes em um projeto de ciência de dados e softskills necessários para uma carreira de sucesso!


Nível: Zero

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Começando do Zero na Análise de Dados com Python

A proposta dessa palestra é mostrar como é possível começar a usar programação para fazer análise de dados, propondo caminhos e soluções mais estruturadas e confiáveis. A ideia é mostrar como comecei, os assuntos que estudei, a etapa de colocar a "mão na massa", até o primeiro projeto real - análise dos dados públicos de acidentes de trânsito do Estado de São Paulo para uma ONG propor ações de prevenção. 


Sou formada em Arquitetura e Urbanismo e sempre fui interessada em pesquisa, fiz mestrado e doutorado, mas não tive nenhuma formação em programação. Ao entrar em contato com os dados da minha Tese, comecei a pesquisar como seria a melhor forma de analisar e entender o cenário. 


O início sempre é mais desafiador, mas o processo é a melhor parte, começar a entender os códigos e propor coisas novas! E o aprendizado nunca termina...


https://github.com/anabeatrizfig/Traffic-Accidents-INFOSIGA_SaoPaulo-Brazil


 


Nível [iniciante]

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Da Astrofísica à Saúde: a questão interdisciplinar da ciência de dados

A ciência de dados tem invadido o mercado e cada vez mais profissionais tem mudado de carreira e seguido a trilha dos dados. Na minha palestra conto sobre minha transição da Astrofísica para a Ciência de Dados, apresentando como a sólida formação acadêmica pode dar todas as bases necessárias para se construir uma boa carreira na área de analytics. Ainda, farei paralelos entre a Astrofísica e a Saúde, mostrando que existem sim intersecções entre os dois saberes.


 


[NÍVEL: Zero]

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Dominando o Pandas: 10 comandos que podem te salvar

Além de animaizinhos simpáticos, Pandas também é uma bibliotecade estruturação e análise de dados para Python. O objetivo da palestra não é explorar todas as funções e estruturas de dados do Pandas, mas apresentar as melhores funções/comandos para te ajudar a usar essa biblioteca com maior eficiência.


 


Nível: iniciante


 

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Estatística básica: o que todo cientista de dados deve saber

Se você é ou pretende ser uma cientista de dados, você deve entender pelo menos o básico em estatística. Se assustou?  Calma, estamos aqui para ajudar! 


A palestra abordará os principais conceitos, equações e teoremas que são utilizados no dia a dia de um cientista de dados, facilitando a análise e interpretaçåo dos dados. 


 

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Ingestão de dados com Python

O processamento de ingestão de dados refere-se ao processo de obtenção e importação de dados para uso imediato ou armazenamento em um banco de dados.


 


Na palestra abordaremos o processo de ingestão de dados , utilizando Python juntamente com outras ferramentas de Big Data.


 


Nível: iniciante

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Introdução ao SQL utilizando BigQuery

Todo profissional de T.I já deve ter ouvido falar sobre SQL, que é uma linguagem padrão universal para manipular bancos de dados relacionais, sendo utilizada para executar diversas tarefas como inserir e alterar registros.


Na nossa palestra, ensinaremos a todas, um pouquinho de SQL utilizando o BigQuery, uma poderosa ferramenta criada pelo Google para facilitar e integrar a análise de grandes quantidades de dados.


[NÍVEL] - Zero

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Java ou Python para análise de dados?

A Mineração de Textos é uma das subáreas da Inteligência Artificial que tem como objetivo extrair padrões e conhecimento útil em textos; para isso, utilizamos técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN). No entanto, existem disponíveis uma série de ferramentas, assim como análises comparativas de linguagens de programação usadas em ambientes de data science que geram uma série de discussões sobre a "melhor" linguagem. Vamos afastar o preconceito e promover a versatilidade? Assim, podemos decidir qual estratégia de programação adotar de acordo com as características apresentadas no ambiente operacional do projeto.


 


Nível: iniciante

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Machine Learning Methodology

Eu quero apresentar sobre a metodologia para trabalhar num projeto de aprendizado de máquina. A metodologia pode ser encontrado na literatura  também como 'Proceso Sistematico'  ou 'Workflow' ou 'Passos' ou 'Pipeline'.  Segue o link do material que tenho preparado. Slides da minha apresentação: Machine Learning Methodology


Na minha apresentação considero que essa metodología é:


- Define problem
- Data pre-processing
- Model design
- Improve results
- Using the Model


Nivel: Intermediário

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My chart is sexy and I know it!

Vamos conversar sobre princípios de design e como dar aquele "banho de loja" nos nossos gráficos para deixá-los sexy e prontos para contar uma história.. Afinal, uma imagem vale mais do que mil palavras - ou uma música no caso :-)  https://www.youtube.com/watch?v=wyx6JDQCslE 


 


Nível: Zero

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or Python || R qual escolher?

Muitas vezes as pessoas que estão iniciando na área de Análise de Dados se perguntam: qual linguagem devo aprender? R ou Python? Em qual devo investir? 


A palestra é voltada para todas as interessadas em saber como essas duas linguagens de programação funcionam, fornecendo uma comparação básica entre essas duas linguagens de programação a partir de uma perspectiva de ciência de dados e estatística.

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Por onde começar a estudar Ciência de Dados?

A ciência de dados é uma área transdisciplinar que envolve áreas como negócios, estatística/matemática e programação.


 


Para quem deseja migrar para atuar nesta área, é um pouco confuso encontrar um caminho para iniciar os seus estudos. Tantas áreas e tantas informações costumam nos deixar tontas no momento de iniciar o processo e, com tanta coisa para estudar, acabamos não estudando nada, nos desistimulamos e nos frutramos.


A proposta dessa palestra é mostrar que ao estabelecer um objetivo (atuar na área de data science), podemos seguir alguns passos e elencarmos a "lista" de atividades para estudo, estabelecendo algumas metas intermediárias para alcançarmos nosso objetivo principal, mantendo-nos assim empolgadas e empenhada sa alcançar o nosso objetivo


 


Tempo: 20 minutos palestra


Perguntas: 10 minutos


nivel: iniciante


 


 

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Visualização de dados utilizando DataStudio

A visualização de dados é uma maneira rápida e simples de disseminar conceitos em formato de gráficos, diagramas e/ou imagens. Permite que os tomadores de decisões vejam os resultados de análises visualmente, e os compreendam rapidamente.


Na nossa palestra, iremos apresentar o DataStudio, uma poderosa ferramenta gratuita do Google, para visualização de dados em dashboards, sendo integrável com diversas fontes de dados, desde o MySQL à uma planilha Excel.


[NÍVEL] - Zero

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