#009 - Thiago Marzagão - Machine Learning no Governo, Ciência de Dados em investimento de startups e impacto da LGPD nas empresas

07/08/21 • 58 min

Neste episódio conversamos com Thiago Marzagão, cientista de dados na Controladoria-Geral da União com experiência em projetos de ML de grande relevância, especialmente na área de detecção de corrupção e desperdício no governo brasileiro. Possui mestrado em Relações Internacionais, na área de Econometria, pela Universidade de Brasília e Ph.D. pela Ohio State University, é pesquisador com publicações nas principais revistas de econometria e é professor ocasional de estatística e Machine Learning em universidades de Brasília.
Falamos sobre os principais desafios para se tornar um cientista de dados, Machine Learning no governo, quanto custa a estabilidade de um servidor público, o potencial de uso da ciência de dados em investimentos de startups, o impacto da LGDP nas grandes e pequenas empresas e muito mais!
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#008 - José Ferraz Neto - Da química para a ciência de dados e o papel das comunidades como o PyData

Neste episódio conversamos com José Ferraz Neto, cientista de dados da Agência Nacional do Petróleo - ANP e organizador do PyData Brasília. Além disso, é graduado em Química pela Universidade Federal de Santa Catarina e mestre em Ciência do Solo pela Universidade do Estado de Santa Catarina.
Falamos sobre como ocorreu a mudança de área de atuação de químico para cientista de dados: os motivos, os desafios, o processo e o caminho percorrido. Também conversamos sobre projetos de machine learning no setor público e o papel das comunidades na vida e no desenvolvimento dos cientistas de dados, com destaque especial para o PyData Brasília, grupo coordenado por ele.
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#010 - Paulo Vasconcellos - Reinforcement Learning, AutoML e perfil do cientista de dados em "T"

Neste episódio conversamos com Paulo Vasconcellos, Machine Learning Specialist na Hotmart e Cofundador do Data Hackers. Desde 2016 atua em projetos de Data Science e Machine Learning, desde liderança técnica e construção de times de dados, até projetos de ML de alto impacto, como Detecção de Fraudes, NLP, Sistemas de Recomendação e Forecasting. Já trabalhou em parceria com empresas referentes na indústria como Udacity e Datacamp.
Falamos sobre projetos de Machine Learning, AutoML, aplicação de Reinforcement Learning, a importância da educação formal e o perfil do cientista de dados em "T", a história do Data Hackers e muito mais!
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