Dados: Ampliando Fronteiras
Aprofunde seus conhecimentos na área de dados e evolua na sua carreira!
Acompanhe a #PrograMariaSprint de 14 de agosto a 21 de agosto.
Programação da PrograMaria Sprint
Serão seis dias com atividades, lives, vídeos, artigos e muita interação. A jornada foi pensada para você ter ampliar seu repertório sobre dados, convidando para compartilhar seus conhecimentos e trajetórias, e apoiar você no desenvolvimento da sua carreira!
DIA 01 | 14/08, Segunda-feira
🤝 Carreira e cultura
Para colocar todo mundo na mesma página, o primeiro dia explora tanto aspectos dos processos seletivos como os papéis na evolução das carreiras tech. Além disso, em um mundo cada vez mais data-driven adotar uma cultura de dados corporativa é praticamente inevitável para as organizações: veja exemplos e debates acerca do assunto.
Conteúdos Assíncronos | Disponíveis na Thinkific em 14/08, Segunda-feira
[Artigo] Boas-vindas a PrograMaria Sprint Dados: Ampliando as fronteiras
Este artigo apresenta um resumo do que você encontrará nesta sprint sobre dados. Sobre uma base de conceitos matemáticos e de lógica, acrescente camadas de engenharia de dados, ciência de dados e arquitetura de dados. Entre essas camadas insira recheios mais profundos de machine learning e inteligência artificial, sem esquecer de aspectos étcos como explicacibilidade e transparência. Caldas de carreira e produto embebem toda a sprint. Por fim, prepare-se para uma imersão no mundo dos dados e um workshop mão-na-massa.
Haydee Svab, Consultora,
pesquisadora e cientista de dados na ASK-AR
Bianca Ximenes,
Especialista em Dados e Machine Learning
[Vídeo] Como se destacar em processos seletivos para vagas de tecnologia
Este artigo apresenta um resumo do que você encontrará nesta sprint sobre dados. Sobre uma base de conceitos matemáticos e de lógica, acrescente camadas de engenharia de dados, ciência de dados e arquitetura de dados. Entre essas camadas insira recheios mais profundos de machine learning e inteligência artificial, sem esquecer de aspectos étcos como explicacibilidade e transparência. Caldas de carreira e produto embebem toda a sprint. Por fim, prepare-se para uma imersão no mundo dos dados e um workshop mão-na-massa.
Ana Paula Rocha Santos, Senior Talent Advisor na Trimble
Athina Andrade (@athinaandrade), Líder de Atração de Talentos para América Latina na Trimble
[Vídeo] Case – Como adotar uma cultura de dados e serviços internos em uma organização do terceiro setor
por Jean Prado, Coordenação Sênior de Transformação Digital no Greenpeace Brasil
Nessa palestra, conto a minha experiência liderando a frente de Transformação Digital no Greenpeace Brasil, que inclui a operação de inteligência de dados, audiências e gestão de sistemas que possibilitam o trabalho de mobilização. Ao detalhar essa jornada, espero poder promover reflexões sobre os desafios e possibilidades para organizações do terceiro setor se tornarem mais maduras digitalmente
[Artigo] Quais são os papéis nas carreiras técnicas: junior, pleno, senior, lead, staff, principal
por Barbara Barbosa (@bahbbcs), Head de Dados na Carepay
Desmistificar as diversas senioridades que existem atualmente em grande parte das empresas. O que diferencia um júnior de um pleno? O que acontece depois do sênior? É possível seguir na carreira técnica e não ir para a liderança? O que é carreira em Y? Aprenda mais sobre as diferenças de atribuição, expectativas, conhecimentos e atuação dos diferentes níveis de senioridade
Live de Boas Vindas - 14/08, Segunda-feira, às 19h
[Pitch Trimble] Transformando o modo como o mundo trabalha com a Trimble
por Flavia Padoam, Associada Regional de Marketing SketchUp, América Latina na Trimble
Conheça a Trimble, uma das empresas patrocinadoras do evento. Por que a Trimble apoia a PrograMaria? O que a Trimble faz para garantir a Diversidade, Equidade e Inclusão na empresa? Quais são as áreas de tecnologia da Trimble e como é trabalhar nelas?
[Pitch Renner] Boas vindas das Lojas Renner!
por Leila Martins, Diretora de Dados nas Lojas Renner S/A
[Pitch Itaú] A tecnologia e transformação digital do Itaú Unibanco
por Aline Pavan Dos Santos, Superintendente de Tecnologia no Itaú
O Itaú Unibanco, uma das maiores instituições financeiras da América Latina, conduz também uma das mais intensas jornadas de transformação digital da região e de todo o mundo. O objetivo é ampliar a forma com que novas tecnologias e metodologias de trabalho, aliadas à diversidade, podem impulsionar em toda a instituição uma cultura de inovação e centralidade no cliente. Nessa palestra, descubra como o Itaú estruturou essa estratégia para criar experiências únicas para cada um de seus 70 milhões de clientes.
[Palestra] Dados: estão por toda parte e são muito poderosos!
por Stefania Radopoulou, Gerente de Portfólio de Data Insights na Trimble
Na apresentação, começarei compartilhando um pouco sobre minha trajetória no mundo dos dados, que não é a típica jornada iniciada na Ciência da Computação, mas sim em uma área não relacionada. Em seguida, abordarei minha visão sobre dados em geral e análise de dados em particular. Discutirei alguns projetos em que minha equipe trabalhou, que estão auxiliando os clientes da Trimble em suas tomadas de decisão, tornando-os mais eficientes, produtivos e sustentáveis.
DIA 02 | 15/08, Terça-feira
📊 Dia 2: Ciência de dados, engenharia de dados e aprendizado de máquina
Um pilar fundamental é o bom entendimento técnico para tomada de decisões estruturais para sua equipe. Temas como arquitetura, escolha de tecnologias, como priorizar e organizar partes importantes de entregas de qualidade como: monitoração de serviços, como lidar com dívidas técnicas e documentação. Além de tudo, como multiplicar seu conhecimento técnico com outras pessoas.
Conteúdos Assíncronos | Disponíveis na Thinkific em 15/08, Terça-feira
[Vídeo] Critério para escolha de modelos de Machine Learning
por Adriana Silva (@asn.rocks), Jedi em Analytics na ASN.Rocks
Jedi em Analytics na ASN.Rocks, conselheira no CONRE-3 (Conselho Regional de Estatística), professora no MBA em Ciência de Dados da ESALQ/USP, atua em análise de dados há mais de 14 anos no mercado. Já trabalhou em empresas como SAS, Oracle, Abril e Kantar, passando por cargos de analista, especialista, gerente e diretora, até que decidiu dedicar sua vida ao ensino, onde abriu sua empresa ASN.Rocks. A missão da ASN.Rocks é levar o ensino de estatística e ciência de dados de uma forma leve e divertida!
[Vídeo] Do bit ao GPT: As tecnologia e a história por trás dos chatbots modernos
por Gabriela Surita (@surieer), Engenheira de Pesquisa e Desenvolvimento no Google Deepmind
Para muitos, usar o ChatGPT pela primeira vez pareceu um passe de mágica. Mas como todo o passe de mágica, com um olhar mais atento, é possível ao mesmo tempo apreciar sua beleza e ver seus truques, limitações e falhas. Neste contúdo, vamos dissecar os chatbots modernos com um olhar histórico, apresentando as técnicas e métodos que levaram à geração atual de modelos de linguagem. Vamos falar das “máquinas que pensam” dos anos 50, passando pelas representações vetoriais de palavras em técnicas como bag-of-words (saco de palavras), TF-IDF, Word embeddings (Vetores de palavras). Vamos falar de listas invertidas e princípios por trás das máquinas de busca. E por fim, as abordagens para modelagem e geração de sequências como RNNs e Transformers. Farei uma introdução ao campo do processamento de linguagem através da história, política e tecnologia, culminando no que há de “mais quente na área”, com o objetivo de apresentar uma visão holística sobre o campo, e sobretudo fornecer vocabulário e referências para quem quiser se aprofundar em um ou mais temas relacionados.
[Vídeo] Trabalhando com ingestão de dados: batching, near real-time e streaming (real time)
por Erika Nagamine (@erikanagamine), Arquiteta de Soluções especialista em Data Analytics na AWS - Amazon Web Services
Trabalhar com ingestão de dados é uma parte essencial de muitos sistemas e aplicativos modernos. Existem diferentes abordagens para a ingestão de dados, como batching, near real-time e streaming (real time), mas e aí: o que é? Para que usar? Quando usar cada um? Quais os requisitos pra cada método? A ideia é simplificar os conceitos para que você possa entregar soluções efetivas!
[Artigo] Qual a diferença entre data lake e data warehouse?
por Larissa Mendes Hermógenes Rocha (@larissa112358), Engenheira de dados na Gupy
Os termos "data lake" e "data warehouse" são comumente encontrados no dia a dia de quem trabalha com dados, no entanto, até para quem já tem alguma experiência pode ficar confuso, principalmente quando o termo "lakehouse" entra na jogada. O objetivo desse artigo é esclarecer esses conceitos, falar sobre a aplicação de cada um e as ferramentas disponíveis no mercado.
[Artigo] O que são bancos de dados relacionais e não-relacionais
por Thayná Silva (@thay.iss), Tech Lead na Gupy
Uma introdução ao mundo dos dados e como os armazenamos, faremos uma trilha passando pelos bancos de dados mais utilizados, seus prós e contras e o problema que cada um se propõe a resolver.
[Artigo] Se libertando dos modelos de Machine Learning: a diversidade nas abordagens de ciência de dados
por Tawni Marrs, Lead Data Scientist na Trimble
Machine Learning (aprendizado de máquina) geralmente é a primeira coisa que vem à mente quando alguém pensa em ciência de dados e inteligência artificial. Isso acontece por um bom motivo; é um conjunto poderoso de ferramentas para análises descritivas, preditivas e prescritivas. Tão poderoso que é uma das primeiras disciplinas ensinadas em programas de pós-graduação na área. Neste artigo, argumento que, embora seja poderosa, a aprendizagem de máquina não deve ser a primeira nem a única ferramenta de uma pessoa cientista de dados bem preparada. Compartilho minha jornada na ciência de dados por diversas indústrias e problemas e reflito sobre quando Machina Learning foi utilizada e quando não foi a solução ideal. Vou destacar o processo de pensamento e os sinais de alerta que indicam que ML não é a melhor resposta e explorar técnicas alternativas de IA.
DIA 03 | 16/08, Quarta-feira
🤖 Dia 3: Inteligência artificial
No fundo, aprendizado profundo (deep learning) e aprendizado de máquina (machine learning) são recortes específicos de inteligência artificial. Neste terceiro dia, é possível dar um ‘zoom out’ e refletir sobre aspectos de explicabilidade e justiça (fairness) quando do desenvolvimento de projetos, produtos ou serviços de IA. Também entra na discussão como a IA generativa pode impactar o trabalho de quem atua com dados, como por exemplo, ao usar o chatgpt como auxílio na hora de programar. Por fim, é aqui que temos um workshop sobre deep learning
Conteúdos Assíncronos | Disponíveis na Thinkific em 16/08, Quarta-feira
[Vídeo] Desafios na construção de algoritmos mais justos e explicáveis
por Carla Vieira (@carlaprvieira), Engenheira de Dados na QuantumBlack
O objetivo da apresentação é entender como tecnologias se tornam ferramentas de opressão e os desafios da computação em garantir fairness e explicabilidade de sistemas algorítmicos. Parte do conteúdo será dedicado a conhecer as ferramentas de explicabilidade que existem hoje e como elas funcionam na prática.
[Vídeo] ChatGPT e IA na programação: produtividade e privacidade
por Ianní Muliterno (@muliterno_), Cientista de dados Sr | Coordenador na Unilever
Vamos falar sobre como pessoas programadoras podem (e devem) usar a inteligência artificial como aliada e copiloto. Vamos entender: O que é o chatGPT, seus parentes IA e o que esperar deles, Como a IA pode Auxiliar na Programação e Ciência de Dados, Exemplos Práticos de Uso de IA, Privacidade e segurança de dados no uso de IA, O que NÃO é o chatGPT e seus parentes IA e o que NÃO esperar deles.
[Vídeo] Os desafios da construção de uma inteligência artificial mais justa
por Luiza Tuler Veloso, Doutoranda em Estatística na Universidade de São Paulo - USP
O que modelos de inteligência artificial "aprendem"? Como blindar nossos modelos de aprenderem padrões excludentes que não gostaríamos de reproduzir? O que é ser uma inteligência artificial mais justa? Essas são algumas das perguntas que não são fáceis de serem respondidas e não existem, de fato, respostas exatas para elas. Vamos discutir um pouco desses questionamentos e compartilhar um pouco do que pode ser feito a partir do uso de causalidade nesse contexto.
Live | Workshop - 16/08, Quarta-feira, às 19h
[Workshop] Deep Learning
por Jéssica dos Santos de Oliveira (@j3ssica.santos), Head de Dados na NeuralMed
Um mini workshop sobre deep learning explicando o que são redes neurais e como construir sua primeira CNN (redes neurais convolucionais).
DIA 04 | 17/08, quinta-feira
💡 Dia 4: Cases e exemplos envolvendo ciência de dados e dataviz
Uma das formas de aprimorar a capacidade de resolver problemas é observar como outras pessoas lidam com questões similares. É com esse intuito que é apresentada uma seleção de casos que abordam problemas reais e como diversas organizações usam técnicas algorítmicas para abordá-los. Lembrando que comunicar é tão importante quanto desenvolver, seja para uma tomada de decisão interna, seja para a venda ao cliente final, aqui dataviz se faz presente.
Conteúdos Assíncronos | Disponíveis na Thinkific em 17/08, Quinta-feira
[Vídeo] Contando histórias com dados: um caso real
por Hayala Cavenague de Souza (@hayala.estat), Cientista de dados na Willbank
O objetivo desse vídeo é apresentar um caso real onde foram aplicados os principais conceitos de storytelling com dados. A princípio é feita uma revisão dos conceitos de storytelling. Em seguida, são apresentados os resultados do caso real: uma análise que foi premiada com o segundo lugar em uma competição nacional do kaggle. Ao longo da apresentação do caso real, é descrito o passo a passo do seu desenvolvimento, sempre relacionado com os conceitos apresentados no início.
[Vídeo] Cases de otimização e simulação para tomada de decisão na logística das Lojas Renner S.A.
por Catarina Junqueira (@junqueiracatarina), Especialista em Dados na Lojas Renner S.A.
O que é otimização e simulação, onde se enquadram dentro da ciência de dados, exemplos de situações em que é melhor utilizar otimização e simulação ao invés de machine learning, além de dois cases de aplicação na logística para suporte à tomada de decisão, trazendo quais eram os desafios e qual foi impacto alcançado.
[Vídeo] Ciência de Dados na prediçao de acidentes: Utilizando dados para salvar vidas
Ainda que não seja possível prever 100% um acidente de trânsito porque há muitos fatores envolvidos (comportamento humano, intempéires etc) pode-se fazer boas estimativas. Aqui é apresentado um case que lidou com o desafio de promover a prevenção de acidentes usando a ciência de dados. Para isso, o time de ciência de dados da Trimble Latam partiu da pirâmide de Dupont, passou por uma fase de discovery, fez análise de risco e de região perigosa, trabalhou com análise exploratória e clusterização (k-means) e, finalmente, produziu um modelo de estimação de acidentes que ajuda empresas a mitigar acidentes. Também é apresentado como a LGPD e a proteção de dados foi considerada no projeto e as métricas de valor consideradas.
Daniele Sencio (@daniaferraz), Gerente de Engenharia na Trimble
Maria Eduarda Silva (@mbalhester), Gerente de Produto na Trimble
[Artigo] Analytics com Dataviz: Ferramentas para tomadas de decisão
por Liz Alexandrita Barreto, Especialista em Projetos de Dados na LAB Tech & Analytics
A palestra explora o uso de análise e visualização de dados para orientar decisões estratégicas em organizações. As técnicas e ferramentas para coleta, análise e visualização de dados serão apresentadas, com foco em extrair insights valiosos para informar decisões. Conceitos de análise exploratória de dados, estatísticas descritivas, modelagem preditiva e outras técnicas avançadas serão discutidos. A palestra também abordará as melhores práticas em visualização de dados, enfatizando a comunicação eficaz de informações complexas através de gráficos e dashboards. Exemplos práticos e casos de sucesso de organizações que usaram análise e visualização de dados para melhorar a eficiência operacional e direcionar estratégias de negócios serão apresentados. Ao final, é possível ter uma compreensão mais ampla de como utilizar informações e insights de dados para tomar decisões mais informadas e eficazes.
[Artigo] Case com dados públicos - Elas no Congresso: a ciência de dados e as estatísticas por trás do ranking
O Elas no Congresso é um projeto que usa dados públicos do Congresso Nacional para monitorar os direitos das mulheres no poder legislativo. Diante do crescimento da disputa pelas pautas ligadas à mulher no Congresso, AzMina reconheceu a importância de tornar o monitoramento das atividades de deputados e senadores mais acessível para a sociedade, a imprensa e para as organizações que advogam por esses temas e criam estratégias de mobilização e incidência. São 3 estratégias inovadoras que interagem entre si: o robô @elasnocongresso, um ranking da atuação de parlamentares no tema e, por fim, a produção de reportagens sobre o tema e uma newsletter.
Bárbara Libório (@baliborio), Diretora de Conteúdo no Instituto AzMina
Renata Hirota, Estatística na Associação Brasileira de Jurimetria
DIA 05 | 18/08, Sexta-feira
🎲 Dia 5: Produto e dados
Depois de passar por diversos pilares das carreiras de dados, com muitas experiências compartilhadas de potências da área, agora é a hora de encapsular e disponibilizar toda a técnica em produtos/serviços que façam sentido para as pessoas. Aqui serão abordados temas como agilidade, acionabilidade, visão de produto e também gestão estratégica.
Conteúdos Assíncronos | Disponíveis na Thinkific em 18/08, Sexta-feira
[Vídeo] Do hype à prática: como não matar seu produto de IA antes de ele nascer
por Bianca Ximenes (@abiancaxis), Especialista em Dados e Machine Learning
Pra fazer um produto de IA, eu só preciso de cientistas de dado, certo? Não! Muito, muito errado. Apesar de parecer estranho, times de IA dependem muito mais fortemente das equipes de design, UX, e desenvolvimento back e front-end do que se pensa. Nesse artigo, que usa falhas comuns da indústria de tecnologia como exemplo, você vai entender o que muda quando fazemos produtos de IA e ao que prestar atenção pra construir algo responsável e que realmente entrega valor na ponta, não só no notebook Jupyter do cientista de dados ;)
[Vídeo] Processos ágeis no desenvolvimento de produtos
por Laila Drumond (@lailadrumond), Squad Leader
Nesta apresentação traremos conceitos e exemplos que ajudam a entender os benefícios do uso de dados em produtos / serviços, e como metodologias ágeis se entrelaçam com dados nesse desenvolvimento. Os dados auxiliam no mapeamento das necessidades dos clientes, na criação das personas, na conceituação de produtos / serviços e também no planejamento e execução de testes. Se você é da área de produto, a ideia é mostrar como o uso mais intensivo de dados pode te ajudar. E se você é da área de dados, aqui você compreenderá melhor os processos ágeis e como pode ser seu envolvimento no dsenvolvimento de produtos. Agora, independente de onde atue, dados, agilidade e produtos precisam sempre apontar para o mais importante: as pessoas.
[Vídeo] Como gerar valor para o negócio com projetos de Ciência de Dados e Inteligência Artificial
por Pollyanna Gonçalves, Gerente Sênior de Dados na Hotmart
Como profissionais de dados podem pensar além da Tecnologia, Matemática ou Estatística, buscando por entregas de Dados e uma comunicação que seja de fácil adoção pelos tomadores de decisões, impulsionando resultados acionáveis para a empresa.
[Artigo] Gestão de Produtos de Dados: Estratégias e Desafios para o Sucesso
Descubra como a Gestão de Produtos de Dados pode impulsionar sua organização! Em nosso artigo, traremos uma visão abrangente dessa prática essencial, revelando os desafios e as estratégias por trás do sucesso na gestão eficaz de Produtos de Dados. Aprenda sobre as etapas do processo desde a identificação das necessidades dos usuários até a definição de objetivos claros e features que devem ser desenvolvidas para entregar o valor esperado. Veja informações, dicas e exemplos práticos que são importantes para profissionais em busca do aprimoramento de suas habilidades na Gestão de Produtos de Dados, já que se trata de um campo em constante evolução!
Ana Carolina Quaresma (@acarol_lq), Product Owner na Lojas Renner SA
Suellen Barros (@suuhsuuh_barros), Product Owner na Lojas Renner SA
DIA 06 | 21/08, Segunda-feira
🚀Dia 6: Para ir além
Depois de explorar diferentes temas e abordagens, é hora de pensar seus próximos passos. Nesse dia, encerramos a jornada da Sprint com referências para você continuar aprendendo, além de um painel para tirar dúvidas que ainda ficaram sobre os conteúdos.
Conheça nossas empresas patrocinadoras!
Perguntas Frequentes
A PrograMaria Sprint é pra mim? Tenho que pagar algo? Como vai funcionar?
A gente respondeu essa e outras perguntas aqui, mas, se você ainda tiver alguma dúvida, tem uma lista de outras perguntas que podem te ajudar 😉
Até quando vão as inscrições?
As inscrições são abertas e ilimitadas e, para que você aproveite da melhor forma possível os conteúdos e acompanhe com a gente essa jornada, faça sua inscrição até 13/08!
Tem idade mínima ou máxima para participar? Não tem idade mínima, nem máxima. Todes são bem-vindes! Menores de idade, recomendamos que mães, pais ou responsáveis sejam avisades da participação.
Quanto custa para participar da PrograMaria Sprint?
Nadinha! A participação é gratuita, viabilizada pelo apoio das nossas patrocinadoras <3
Pra quem é a Sprint e suas atividades? A PrograMaria Sprint é voltada principalmente para mulheres cis e trans, pessoas não-binárias e de outros gêneros não heteronormativos que atuam com tecnologia, ou que tenham interesse geral pelo tema. Nossa intenção é oferecer conteúdo técnico e de desenvolvimento pessoal e profissional para que essas pessoas evoluam cada vez mais em suas jornadas pela tecnologia.
Como acontecerão as atividades?
Depois de se inscrever, você vai receber todas as instruções, links e ferramentas por e-mail. Certifique-se de incluir o email
[email protected] nos seus contatos. Nós também teremos um grupo no Whatsapp e no Discord para interagirmos ao longo da Sprint.
Como vai funcionar o Potências Tech?
O Potências Tech é a iniciativa da PrograMaria para que talentos da comunidade tenham a chance de conversar de maneira estruturada com as nossas empresas patrocinadoras.
Para participar, você deve responder positivamente a pergunta 'Quer participar do Potências Tech?' durante o preenchimento do formulário de inscrição.
As pessoas selecionadas serão contatadas pelo mesmo e-mail que fizeram sua inscrição.
Se você não for contatade, significa que não havia match entre o seu perfil e os requistos das empresas. Porém, você ainda pode deixar seu perfil disponível no Banco de Talentos, também assinalando positivamente essa pergunta na hora da sua inscrição.
Estou disponível para o Potências Tech, minha participação está confirmada?
Como o número de sessões é limitado, indicar a disponibilidade não significa que você participará do Potências Tech, porém, caso você tenha autorizado no momento da inscrição, iremos compartilhar seu perfil com as empresas e futuras conversas podem acontecer!
Essa iniciativa é uma realização da PrograMaria em parceria com Itaú, Lojas Renner e Trimble
A PrograMaria é um negócio de impacto social com a missão de aumentar a diversidade na tecnologia. Focada na formação e no engajamento de mulheres cis e trans, e pessoas fora do padrão cis-heteronormativo, a PrograMaria promove, em parceria com empresas, eventos, cursos e outras soluções que facilitam a conexão e a contratação desses talentos. Foi acelerada no programa Itaú Mulher Empreendedora e residente da Estação Hack, parceria entre Facebook e Artemisia, além de ter sido reconhecida como a melhor startup de Impacto Social no Startup Awards 2019 e pelo Prêmio Geração Glamour na categoria Tecnologia em 2021.