Inteligência artificial em foco

É com grande prazer que o Big Data Week São Paulo produziu este material com o intuito de manter todos informados sobre o conhecimento trocado durante o Big Data Week São Paulo 2017 e sua análise crítica das mudanças ocorridas até o momento. São temas que permeiam o cotidiano do mercado de TI e que podem contribuir individualmente para o crescimento de carreira de profissionais consolidados e aspirantes à cientista de dados, mas também atua com o desenvolvimento do mercado como todo, comunicando com profissionais que indiretamente precisam da ciência de dados em pleno crescimento.

Através da colaboração de profissionais renomados no mercado brasileiro e a nossa curadoria, reunimos um conteúdo que atendesse à demanda do público até o dia do Big Data Week São Paulo 2018, que acontecerá no dia 20 de outubro, no Centro de Convenções Rebouças em São Paulo.

Se, por acaso, ainda está na dúvida em participar do Big Data Week São Paulo 2018, este e-book é complementar ao conteúdo abordado durante o evento e trata-se de uma forma de levar a imersão do nosso projeto até você.

Inteligência Artificial em foco

Ao tratar do assunto, Thiago Cardoso e Carolina Bigonha fazem um parecer geral, conceituando Inteligência Artifical e contribuindo com as suas experiências, estudos e vivências dentro do mercado para falar sobre o tema Inteligência Artificial em foco.

DataOps como nova arma para empresas baseadas em dados

Daniel Lázaro: Vejo mais discussões, mas muito pouca evolução e adoção de práticas de DevOps em desenvolvimentos de Analytics. Me parece que a barreira de organização, cultura e processos está muito mais elevada do que limitações tecnológicas.

Daniel Lázaro também tem contribuições na análise de carreira e de desenvolvimento de capacidades própria de um cientista de dados. Por isso, temos aqui um grande material para que você construa sua cartela de capacidades da forma mais adequada e, consequentemente se destaque sendo um agente de transformação do mercado. Como ele diz:

as pessoas parecem estar querendo encontrar alguma fórmula mágica para “acordarem como cientistas de dados”. Não é assim que funciona porque alguns talentos necessários precisam ser desenvolvidos.