Área de Dados
Aprenda mais sobre o mundo dos dados e evolua sua carreira nessa área! Acompanhe a #PrograMariaSprint de 28 de março a 01 de abril.
Programação da PrograMaria Sprint
Serão 05 dias com atividades, lives, vídeos, artigos e muita interação. A jornada foi pensada para você ter uma visão global sobre Dados, convidando pessoas cientistas de dados, pessoas engenheiras de dados, pessoas analistas de dados para compartilhar seus conhecimentos e trajetórias, e apoiar você no desenvolvimento da sua carreira!
MÓDULO 01 | 28/03, Segunda-feira
Bem-vinde ao Mundo dos Dados: Introdução e conceitos 🎲
Entenda o cenário dos Dados, os principais termos, as diferenças entre os papéis na Ciência de Dados, Engenharia de Dados e Análise de Dados, e as habilidades necessárias para cada um, além das principais tecnologias utilizadas.
Conteúdos Assíncronos | Enviados por e-mail em 28/03, Segunda-feira, às 09h
[Artigo] Era dos dados: introdução, cenário e principais conceitos
por Heloise Pires (@blog_pimentarosa), Formada em Jornalismo e pós graduanda em Marketing Digital
O início da era de dados, os principais conceitos e sua aplicabilidade no mercado de trabalho atual e no cotidiano da sociedade.
[Artigo] Quais os papéis e skills esperadas na área de Dados?
por Mila Laranjeira (@milalaranjeira), Doutoranda em Ciência da Computação na UFMG e criadora do canal Peixe Babel (@canalpeixebabel) no YouTube.
Já ouviu falar no mito do "Unicórnio de Dados"? É comum tentarem projetar em uma única pessoa o papel de toda a área de Ciência de Dados, idealizando uma profissional unicórnio, a famosa "faz-tudo". Neste conteúdo vamos estabelecer as subáreas da Ciência de Dados, e as skills associadas a cada especialidade.
[Vídeo] Transição de carreira para a área de dados: é possível!
por Bruna Quaresma (@brunamcsquaresma), Cientista de Dados no Centro de Expertise em Analytics - CoE na Globo.
Mudar de área é um caminho de incertezas. Bruna Quaresma, Cientista de Dados na Globo, conta como foi entrar na área de dados, os desafios e as lições aprendidas nessa jornada.
Live de Boas Vindas | Carreira em Dados - 28/03, Segunda-feira, às 19h
[Palestra] Vem Pra Globo! Com vocês para mais diversidade na Tecnologia
por Márcia Biavati, Supervisora de Aquisição de Talentos na Globo
Assistas às boas-vindas da Globo na Sprint, falando sobre a importância de iniciativas que fortalecem a inclusão de mulheres em Tecnologia
[Palestra] Boas-vindas Olist: DNA de tecnologia com coração de varejo
por Gabryele Oliveira (@gabry.oliveira), Assistente de Comunicação no Olist
Assistas às boas-vindas do Olist na Sprint, falando sobre a importância de iniciativas que fortalecem a inclusão de mulheres em Tecnologia
[Palestra] Machine Learning por trás do Game BBB 2022
por Bruna Quaresma (@brunamcsquaresma), Cientista de Dados no Centro de Expertise em Analytics - CoE na Globo.
A Globo lançou primeiro Fantasy Game do BBB o "Big Game BBB". O Big Brother Brasil e o universo game, duas grandes paixões dos brasileiros, estão juntos em um só lugar: no aplicativo “Big Game BBB”. O fantasy game, foi idealizado e criado por um time multidisciplinar, o game oferece uma experiência única e imersiva para os fãs do reality, com dinâmicas que acompanham a movimentação dentro da casa mais vigiada do país. Nessa palestra irei abordar como criamos e os desafios por trás do simulador do game BBB.
[Painel] Como migrar e se apaixonar pela área de dados
A área de dados está em alta no mercado de tecnologia! Se você está fazendo ou cogita fazer uma transição de carreira, já percebeu que é um caminho cheio de dúvidas e desafios. Neste painel, traremos pessoas que fizeram esse movimento para compartilhar suas experiências de migração para dados, trilhas de estudos, possibilidades, dicas e outras orientações.
Natália Mafra, Analista de Negócios na Impact
Bruna Frade, Cientista de Dados no Olist
Luiza Araújo, Analista de dados na IdWall
Ina Morais, Analista de Dados no Ifood
MÓDULO 02 | 29/03, Terça-feira
Ferramentas e habilidades:
O que uma pessoa que trabalha na área de Dados precisa desenvolver? 👩🏽💻
Conheça o ciclo de vida de um projeto na área de dados, conceitos de estatística básica para Dados, boas práticas de business intelligence e data visualization e soft skills importantes para seu dia a dia!
Conteúdos Assíncronos | Enviados por e-mail em 29/03, Segunda-feira, às 09h
[Artigo] O Ciclo de Vida de um projeto de Dados
por Jéssica Santos (@j3ssica.santos), Head de Dados da NeuralMed
Você sabe como funciona um projeto em dados? Nesse artigo, vamos passar pelos principais pontos do ciclo de vida de um projeto de dados, desde o entendimento de negócio até a fase de deploy e monitoramento dos modelos.
[Vídeo] Boas práticas de BI e Data Visualization
por Karina Campos, Analista de Dados no Olist
Você já se sentiu perdide quando foi construir um dashboard? Por onde começar? Quais informações colocar? Que tipo de layout utilizar? Muitas dúvidas que surgem quando pensamos em um dashboard! Calma, você não está sozinhe. Esse conteúdo irá te ajudar com dicas simples e práticas que fazem toda a diferença no desenvolvimento do seu painel. Elas irão te auxiliar e direcionar por onde começar e no que focar! Com isso, você estará mais preparada e confiante quando for construir seu próximo dashboard. Então, vem descobrirmos juntas como melhorar nossos dashboards, essas ferramentas tão importantes no nosso dia a dia, que nos ajudam a tomar decisões com menos riscos.
[Artigo] Cultura Data Driven: Empodere-se dos dados para grandes transformações
por Júlia Alavrenga (@julia_alvarenfa), Assistente Jurídica na Winnin
O artigo tem como objetivo descrever e exemplificar os benefícios do uso dos dados no processo decisório das empresas, o que, consequentemente, é uma vantagem competitiva das organizações que adotam a metodologia.
[Vídeo] Estatística básica para Ciência de Dados
por Ana Cecília Vieira (@cecivieira), Gestora do Portal de Dados Abertos
Aprenda os conceitos básicos de estatística utilizados na área de dados, como Medidas de tendência central, Medidas de dispersão, Valores discrepantes (outliers), Valores faltantes (missings), Correlação, Coeficientes de correlação.
[Artigo] Como ingressar na área de dados?
por Andressa Marçal, Especialista de Dados na CI&T
Tem interesse em seguir carreira na área de dados e está com dúvidas por onde começar? Vamos discutir sobre as possibilidades dentro da área e os diferentes caminhos que podemos percorrer para ingressar nesse fantástico mundo dos dados.
[Vídeo] Como é um processo seletivo em dados: Case Globo
por Michelle Alves, Tech Recruiter na Globo
Quais são as etapas de um processo seletivo em Dados? Quais são as habilidades e os conhecimentos fundamentais exigidos? É normal ter desafio/case? Como é? Vamos responder essas e outras questões, além de trazer exemplos de entrevista, tutoriais de como resolver um case, dicas práticas etc.
[Artigo] Como alavancar sua carreira na área de dados por meio das soft skills?
por Laura Damasceno (@laura_data_talks), Cientista de dados na IBM
Neste artigo irei explicar a importância da soft-skills e quais skills são importantes no dia a dia das carreiras de dados, pois muitas vezes nós não damos a devida atenção para elas mas elas são as que nos ajudam no dia a dia seja dialogando com o cliente, com os colegas de trabalho, etc..
MÓDULO 03 | 30/03, Quarta-feira
Cases práticos: como as empresas têm utilizado dados 🗄️
As possibilidades de aplicação da área de Dados para resolver problemas e desafios das empresas são inúmeras. Tenha acesso a cases de empresas que têm utilizado dados para melhorar suas decisões de negócio, gerando insights com Machine Learning e outras aplicações.
Conteúdos Assíncronos | Enviados por e-mail em 30/03, Segunda-feira, às 09h
[Case/Artigo] Como o Olist usa Machine Learning para prever cancelamentos de compras
O Olist é uma startup que nasceu em Curitiba e possui como como missão empoderar o comércio. Um dos seus produtos é uma plataforma que dá acesso aos lojistas vender nos sites de grandes redes varejistas. Um dos serviços disponíveis é o saque flexível, que permite adiantar o recebimento dos valores de suas vendas pensando em capital de giro, porém o cancelamento de compras e o consequente estorno do valor ao consumidor final acaba se tornando um risco para o lojista. Neste artigo, vamos abordar como o time do Olist conseguiu implementar um modelo de Machine Learning que prevê esses cancelamentos para evitar prejuízos nessa modalidade de crédito.
Miriam Oliveira dos Santos, Cientista de Dados no Olist
Simone Sales, Cientista de Dados no Olist
Verônica Pacheco, Engenheira de dados no Olist
Live | Cases Práticos em Dados - 30/03, Quarta-feira, às 19h
[Palestra/Case] Paredão de Milhões: como a Globo usa dados de infra para garantir robustez de uma votação do BBB?
por Mariel Cordeiro (@mariel.cordeiro), Dona de Produto na Globo
Qual desafio de manter o Gshow operando e disponível durante uma edição ao vivo do BBB com paredão em andamento? Nesta edição, o paredão entre Jade, Arthur e Jessilane alcançou pico de mais de 3,5 milhões de votos por minuto. Imagina se o serviço cai? Manter os produtos digitais operando é fundamental para um negócio complexo e gigante como o da Globo: diariamente, a empresa alcança mais de 100 milhões de pessoas no Brasil. Nessa palestra, vamos mostrar como o time de infraestrutura utiliza dados para garantir essa robustez, lidando com requisitos de escalabilidade, integridade e resiliência dos votos não apenas no BBB mas, em diversos programas ao vivo.
[Palestra/Case] DevFinOps: Como a Globo controla o custo de infra do BBB
por Bárbara Neppel, Agilista na Globo
Com a popularização da computação em nuvem surge também a importância de controlar o custo de uso desses serviços, algo que passa a integrar o processo de infraestrutura. Nessa palestra, falaremos sobre o conceito de DevFinOps e seus maiores desafios. Exploraremos alguns mecanismos de otimização e análise de dados como importante ferramenta da migração para servidores em nuvem, além de usar cases reais da Globo para ilustrar alguns dos pontos mais importantes ao redor de computação em nuvem, como escalabilidade, responsabilidade compartilhada e forecast.
[Palestra] Desenvolvendo aplicações de IA Conversacional
por Patrícia Pampanelli, Arquiteta de Soluções para Deep Learning na NVIDIA
O tema de Conversational AI está bastante difundido com uma demanda crescente de várias indústrias. O Objetivo desta palestra é detalhar os principais desafios no desenvolvimento destas aplicações do ponto de vista prático de treinamento dos modelos de NLP, tendências de mercado e soluções para deploy.
MÓDULO 04 | 31/03, quinta-feira
Mão na massa: hora de aprender na prática! 🍝
Chegou a hora de colocar a mão na massa com um workshop completo que vai te ensinar a criar um modelo de Machine Learning, passando pelo tratamento dos dados até o famoso deploy, isto é, a publicação em produção para que seja utilizado pela área final.
Workshop | Aulas práticas em duas partes, enviados por e-mail - 31/03, Quinta-feira, às 09h
Jéssica Santos, Head de Dados na NeuralMed
Vivian Yamassaki, Cientista de Dados na Creditas
[Workshop | Parte 01] Workshop Machine Learning: da criação ao deploy de modelos de aprendizado de máquina
Existem vários conteúdos sobre como treinar um modelo de Machine Learning, mas poucos sobre o que fazer depois que você tem o modelo pronto. Como é feito o famoso deploy? Como eles são disponibilizados para que as áreas de negócio consumam suas descobertas? Nessa primeira parte do workshop, você irá aprender na prática o ciclo de vida completo de um modelo de Machine Learning, desde a obtenção dos dados, construção da feature engineering utilizando um pipeline, modelagem e avaliação do modelo treinado, tudo isso já preparando o caminho para colocarmos o modelo em produção.
[Workshop | Parte 02] Workshop MLOps: Aprenda a fazer deploy de modelos de Machine Learning
Agora que já temos um modelo pronto, o objetivo da segunda parte do workshop é mostrar o passo a passo, boas práticas e os cuidados que devem ser tomados para colocar e manter um modelo desses em produção. Criaremos uma API de predição usando o FastAPI e colocaremos ele em um container usando Docker. Ao final, disponibilizaremos o Github com os códigos para que você possa confirmar a reprodução da aplicação criada.
MÓDULO 05 | 01/04, Sexta-feira
Impacto social: riscos e oportunidades na Era dos Dados
É preciso também olhar de forma crítica para o uso cada vez mais amplo dos Dados e Inteligência Artificial para a resolução de problemas e tomada de decisões, já que podem reproduzir e ampliar desigualdades sociais. Reconhecimento facial, privacidade, vigilância, viéses nos algoritmos são alguns dos temas deste último módulo.
Conteúdos Assíncronos | Enviados por e-mail - 01/04, Sexta-feira, às 09h
[Artigo] Ética em IA : De quem é a responsabilidade ?
por Nina da Hora, AI Ethics Researcher & Responsible AI - Forbes Under 30 2021
[Artigo] Boas Práticas para construir uma inteligência artificial para pessoas
por Bianca Ximenes, Gerente de Inteligência Artificial na Gupy
Muito se fala sobre os riscos e problemas de Inteligência Artificial. Apesar de ter limitações, como toda tecnologia, há alternativas e formas de aplicar IA e suas técnicas modernas de Machine Learning de forma mais responsável e consciente. Neste artigo, falo um pouco sobre boas práticas que podem ser adotadas em projetos que usam Machine Learning que permitem preservar justiça, promover a autonomia humana, e fornecer explicabilidade das decisões dos sistemas inteligentes.
Live de Encerramento | Impacto Social dos Dados - 01/04, Sexta-feira, às 19h
[Palestra] Case data_labe
por Samantha Reis, Junior Data Scientist no data_labe
[Palestra] Globoplay: o modelo preditivo da Globo que identifica consumo abusivo
por Brenda Brites, Cientista de dados sênior na Globo
Modelo que busca identificar compartilhamento de credenciais dentro do Globoplay, segmentando diversos perfis dentro do produto de acordo com os níveis de consumo. Vamos ver desafios encontrados e como esse modelo, hoje em produção, consegue envolver tantas áreas da empresa e impactar tantos usuários diariamente.
[Painel] Impacto Social: Riscos e Oportunidades na Era dos dados
A utilização das novas tecnologias diminui ou aprofunda as desigualdades sociais? A Era dos Dados traz uma série de oportunidades e também desafios: reconhecimento facial, algoritmos de inteligência artificial tomando decisões sem nenhum tipo de supervisão, privacidade, vigilância... É fundamental pensar quais impactos sociais das soluções de tecnologia e a serviço de quem elas estão. Neste painel, especialistas de diferentes áreas vão refletir sobre quais são esses riscos e caminhos para lidar com eles.
Bianca Kremer, Advocacy e policy fellow na Coding Rights
Nahari Terena, Estatística
Mariana Gomes, Cofundadora da Conexão Malunga
Mírian Silva, Engenheira de IA na IBM Research
[Referências] Roadmap de estudos para Análise, Ciência e Engenharia de Dados
por Andressa Freires, CEO, mentora e professora no diversiData
Roadmap de estudos para quem está iniciando na área, detalhando quais são as principais ferramentas, bibliotecas e skills necessárias e onde você consegue encontrar materiais complementares para se desenvolver nas áreas de ciência/engenharia/análise de dados.
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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 vão até o dia 27/03, domingo, às 23h59. Você não poderá se inscrever depois dessa prazo! Clique aqui para se inscrever.
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
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 Telegram e no Discord para interagirmos ao longo da Sprint.
Como vai funcionar o Potências Tech?
Faremos uma seleção entre todas as pessoas que indicarem na inscrição o interesse em participar do Potências Tech de acordo com os perfis indicados pelas empresas patrocinadoras. Todas as comunicações e próximos passos referentes a essa dinâmica serão passadas por e-mail às selecionades.
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.
Essa iniciativa é uma realização da PrograMaria em parceria com Globo e Olist.
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.