Descrição do evento

"Dados são o elemento que suporta o ""I"" de Tecnologia da Informação. O objetivo desta trilha é apresentar e discutir o que há de mais relevante e atual no armazenamento, prospecção, recuperação e extração de valor de dados."

Coordenação

Wilson Gavião

Diogo Lucas

TODAS AS TRILHAS

Programação / Palestras TODAS AS TRILHAS

Importante
Grade de palestras sujeita a alterações sem prévio aviso.

08:00 às 09:00

Credenciamento, recepção dos participantes e café da manhã

Todas as pessoas inscritas, palestrantes, coordenadores e de imprensa, devem retirar seus crachás e kit do congressista nos balcões de credenciamento localizados na entrada do evento, para obterem acesso às salas e Auditório Principal.

O café da manhã será servido na área de coffee break.

09:00 às 10:00

Abertura do evento no Auditório Principal

STADIUM

Após o credenciamento e um breve café da manhã, convidamos os participantes a comparecer ao local para receberem as boas vindas por parte dos realizadores e patrocinadores.

Neste keynote de abertura, todos serão orientados sobre o funcionamento do evento, destaques e outras novidades.

10:10 às 11:00

Big Data na prática: resolvendo problemas de performance com Hadoop

Marco Reis

SLIDES

O Apache Hadoop tem se tornado o framework padrão para processamento de Big Data. Com ele, podemos processar grandes volumes de dados utilizando hardware de baixo custo de forma paralela e distribuída. Essas características podem ser úteis no cotidiano do desenvolvedor, otimizando a execução de rotinas batch e geração de relatórios, por exemplo. Nesta palestra serão mostrados os passos para desenvolver uma solução utilizando algumas ferramentas que fazem parte do ecossistema do Hadoop: MapReduce, HDFS e HBase.

11:10 às 12:00

Usando MongoDB com o Aggregation Framework para dados Geolocalizados

Caliel Lima da Costa / Gabriel Ladeira

SLIDES

A recomendação de conteúdo para usuários é um dos pontos principais no Superplayer. Desde o início do ano criamos uma estrutura de geolocalização utilizando MongoDB para selecionar Playlists e propagandas para os usuários. No meio do caminho algumas coisas não funcionaram muito bem, mas apreendemos muito desde então e nesta palestra vamos compartilhar os principais pontos.

12:00 às 13:00

Intervalo para almoço

Todos os participantes receberão um sanduíche com bebida no horário de almoço. Ele deverá ser retirado mediante apresentação de voucher que se encontra dentro dos kits dos congressistas entregues no credenciamento.

Uma excelente oportunidade de todas as pessoas no evento interagirem e trocarem ideias, colaboradores, empresas patrocinadoras e apoiadoras, palestrantes e coordenadores.

13:10 às 14:00

Instanciando a Arquitetura Lambda com GraphX e Elasticsearch 2.0 em uma aplicação de redes sociais

Luiz Henrique Zambom Santana

SLIDES

A palestra contém os seguintes tópicos: - Introdução - Histórico: MapReduce e Hadoop (acho que tem um histórico em comum aí) - Buzz atual sobre Spark e Elasticsearch - Visão geral do Spark e GraphX - Visão geral do Elasticsearch 2.0 - Arquitetura Lambda e a aplicação - Código - Conclusões

14:10 às 15:00

Aprendizado de Máquina para Todos

Dhiana Deva

Já não são mais necessários supercomputadores e times de PhDs do MIT para a criação de modelos preditivos baseados em dados. Estamos presenciando inovações em Aprendizado de Máquina que estão tornando este campo cada vez mais acessível. Esta palestra tem como objetivo desmistificar o aprendizado de máquina, através da exposição de conceitos e uso de uma série de tecnologias. Serão abordados os tipos de problemas desta área(classificação, regressão, clusterização, redução de dimensionalidade, etc.), suas as etapas (normalização, treinamento, otimização, regularização, etc.) e seus algoritmos, desde regressão linear, k-means, passando por árvores de decisão e até redes neurais, sempre aplicadas a problemas reais. Na palestra, também conheceremos ferramentas como Sckit-learn, R, MATLAB e Amazon Machine Learning, além de uma forma para praticar e experimentar estas ideias através de competições como o Kaggle.

15:00 às 15:30

Coffee-break e Networking

Durante o intervalo de Coffee-break, as mesas de alimentação terão disponíveis café, sucos, frutas e biscoitos. Um delicioso intervalo para relaxar, conhecer novas pessoas e estreitar contatos.

Neste tempo, também surge a oportunidade de todas as pessoas no evento interagirem entre sí, participantes das trilhas, empresas patrocinadoras e apoiadoras, palestrantes e coordenadores.

15:40 às 16:30

Mineração de Opiniões: Potencialidades e Hands-On

João Francisco Valiati / Paulo Fernando Benetti Marcon

Num primeiro momento serão apresentadas as potencialidades do campo de aplicação, apresentando seu uso em opiniões de produtos, filmes entre outros, assim como a conceitualização. Numa segunda etapa, visando desmistificar o seu uso, será demonstrado um caso base, da prática em se minerar opiniões, com o uso de base real e a passagem pelas etapas do processo utilizando a linguagem R.

Por que functional programming é mais rápido?

dsf sdf sddsf sdf sdf

Vou falar de functional programming - com suas raízes no cálculo lambda - junto dos primeiros trabalhos do Alan Turing e explicar as otimizações de memória que um compilador de linguagem funcional (e não procedural, onde tu diz como resolver um problema ao invés de defini-lo) pode fazer no seu código. Exemplos principalmente em Haskell por ser a linguagem funcional mais pura existente.

16:40 às 17:30

Aprendizado de Máquina e Visualização de Informação para otimização de Sistemas de Recomendação

Robson Motta

SLIDES

Sistemas de Recomendação motivam grande quantidade e diversidade de pesquisas, tanto na academia como no meio corporativo. Porém, ao se tratar de seu uso prático, até mesmo os melhores resultados científicos apresentam problemas que exigem otimização para o domínio específico. Nesta palestra teremos uma introdução da construção de recomendações no contexto de produtos em e-commerces, e de forma mais aprofundada veremos como executar uma otimização dos resultados utilizando outras técnicas de Aprendizado de Máquina com apoio de Visualização de Informação.

17:40 às 18:30

Conceitos e Práticas no Desenvolvimento de Sistemas Preditivos

Wagner Luiz Cambruzzi / Rodrigo de Moraes

Nesta palestra serão apresentados conceitos de Machine Learning aplicados a sistemas preditivos. Nesse sentido serão abordadas as etapas do processo de mineração de dados, os principais grupos de técnicas de aprendizado de máquina e as principais dificuldades de aplicação. Também será apresentado um estudo de caso de um sistema preditivo, desenvolvido pela GVDASA, aplicado ao segmento educacional. O objetivo desse estudo foi a predição de evasão e baixo desempenho de estudantes de ensino superior possibilitando a intervenção para reversão do cenário predito.

18:40 às 19:00

Encerramento e Sorteios

STADIUM

No horário de encerramento, todas as trilhas serão direcionadas de suas salas para o Auditório Principal, mesmo local da abertura.

Após a apresentação de resultados do dia muitos sorteios fecharão o dia.