Prof. Marcos Santos possui dois pós-doutorados, sendo um deles em Ciências e Tecnologias Espaciais pelo Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA). Doutor em Sistemas, Apoio à Decisão e Logística pela Universidade Federal Fluminense (UFF). Mestre em Pesquisa Operacional pela COPPE UFRJ. É Professor de Matemática Avançada do Instituto Militar de Engenharia (IME). Faz parte do corpo docente do curso de Data Science e Analytics da Universidade de São Paulo (USP). É Professor do IBMEC onde leciona Data Driven Business. Integrou a Diretoria da Sociedade Brasileira de Pesquisa Operacional (SOBRAPO) no período de 2019 a 2021. Possui mais de 700 pesquisas publicadas, dentre artigos científicos, capítulos de livros, patentes, registros de programa de computador, códigos no CRAN e outros trabalhos técnicos-científicos.
Estudante do 3° ano do curso de graduação em Estatística e Ciência de Dados do Instituto De ência Matemáticas e de Computação em São Carlos (ICMC/USP). Akemi é alu professor Thiago Marques e é membra da comunidade EstaTiDados. Participa d as Pyladies São Carlos, no qual elabora materiais para minicursos de Python também é organizadora do evento da Semana da Estatística (SEst) da UFS r e USP.
Em uma realidade, Norberto Berti, um terráqueo vivendo um vida "normal". Em outra linha temporal, o sonho de um alienígena chamado Otrebron Itreb.
Data Quality Analyst e Bacharel em Gestão da Informação pela Universidade Federal de Goiás, com mais de 4 anos de experiência na área Data Analytics. Iniciou sua carreira em IT ainda no Brasil, e desde 2018 vem atuando em Portugal, atualmente tabalhando no Time de Data Quality na Farfetch, onde tem a oportunidade de trabalhar com equipes multidisciplinares ao redor do mundo, com foco em Data Quality, Data Visualization e Data Engineering. Sandokhan é aluno do professor Thiago Marques, membro da comunidade EstaTiDados, e host do Data Tribal Call (Farfetch).
Formado em Sistemas de Informação pela PUC-MG e profissional da área de dados há 2 anos. Ho sou Analista de Dados Pleno em constante busca pelo aprimoramento dos conhecimentos em Estatística, Machine Learning, Negócios e Comunicação com o objet de entender melhor como os dados se comportam e extrair informações valiosas deles. esta forma, consigo auxiliar a tomada de decisão através de boas estória análises.
Formado em administração e especialista em gestão comercial. Consultor independente de BI, Desenvolvedor BI Sênior na Ambev Tech atuando também administrador de capacity de PowerBI para supply na América do Sul, Professor de BI e Data Viz em MBAs de algumas faculdades como USP, BSBr, UVV e Faesa.
Pesquisador, especialista em geoprocessamento, data scientist e engenheiro de visã computacional. Desenvolveu diversos modelos estatísticos, probabilístico e preditivos, modelos de machine learning, deep learning, sempre com ênfase nos dados espaciais, focando na incorporação da inteligência geográfica na solução de problemas de negócios.
Doutor em Método os Numéricos em Engenharia (UFPR) e Mestre em Administração (PUCPR). MBA Finanças pelo IBMEC e Especialista em Commodities e Derivativos no mercad americano. Graduado em Estatística (UFPR). Possuo experiência profission l em diversos setores de atividade de diferentes organizações, tais como: HSB , GVT, TIM e EBANX. Atualmente estou como Data Lead na Purple Metrics. Além do la ç direto com o mundo corporativo, fui professor no ensino superior por 8 anos, ministrando as disciplinas de estatística, métodos quantitativos, pesqui operacional, empreendedorismo e plano de negócios.
Doutor em Administração na linha de Estratégias de Marketing pela EAESP/FGV, com stági doutoral na Cornell University sob supervisão de Vithala Rao. Pós doutor do em Economia Comportamental aplicada ao Marketing pela UnB e Pós doutorado e Machine Learning aplicado ao Marketing pela UFRGS. Professor Efetivo na Universidade Federal de Goiás (UFG) e no Programa de Pós Graduaçã Administração. Professor Visitante na Universidade Santiago do Chile (US CH). Possui formação complementar em Estatística Espacial, Data Science e M hine Learning. Seus temas de interesse são: Desempenho Aplicado ao Marketing, n íve empresa ou consumidor; Marketing Analytics e Machine Learning.
Servidor Público Federal (IF Goiano - Campus Urutaí), onde atuou co Coordenador de Patrimônio. Bacharel em Administração de Empresas (UNIG ÁS) Atuou como Consultor Pesquisador Credenciado no Programa de Emprego e Renda do SEBRAE-GO. Possui MBA em Gestão Estratégica (FGF). Especialização em stão d Agronegócio (FAZU). Atualmente, cursando Mestrado Profissional em Gestão Organizacional (UFCat); e aluno da Comunidade de Estatística do Professo Thiago Marques.
Graduada em estatística (UFPR), com MBA em Inteligência de Negócios (UFPR) e Espec lização em Ciência de Dados (UTFPR). Já trabalhei por mais de 10 anos no Banco B adesco com formalizações de contratos de empréstimos e financiamentos e no at dimento a clientes segmentados com faturamento superior a R$ 10 milhões/ano. Desd maio/2021 como cientista de dados na Stone, atuo em estratégias de antifra ude em produtos e serviços ofertados, bem como extração e tratamento de da s, e implementação de alertas, controles e dashboards nos eventos de risc envolvidos em transações financeiras e não financeiras.<
Professor titular da Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade da Universidade de São Paulo (FEA/USP) e orientador nos programas de Mestrado e Doutorado na FEA/USP e na Escola Politécnica da USP (POLI/USP), onde leciona disciplinas de Análise de Dados, Machine Learning e Modelagem Multivariada. Tem Pós-Doutorado em Econometria e Modelagem de Dados pela Columbia University em Nova York. É Engenheiro formado pela Escola Politécnica da USP. É coordenador-geral do MBA USP/ESALQ em Data Science & Analytics e advisory board member da Montvero. É autor de nove livros de Análise de Dados, Machine Learning e Data Science, e finalista do Prêmio Jabuti na Área de Economia, Administração e Negócios.
Fundador da plataforma OdontoDados - Applied Data Science with Pyhton Specialization (Michi gan University / Coursera) e Deep Learning Specialization (DeepLearning.AI / Coursera
Finalizando graduação em Estatística - UFMG
1 ano e meio de experiência na área de dados, Python e R avançado
Certificado em manipulação de Big Data com Apache Spark
Sou apaixonada por inovação e gestão e encontrei na ciência de dados a possibilidade de unir a tecnologia ao meu background em negócios. Pós-graduada em Gestão de Processos de Negócios e especialista em Ciência de Dados (Big Data Analytics) pela Universidade Presbiteriana Mackenzie. Graduada em Processos Gerenciais e Gestão Financeira.
É cientista de dados na consultoria 4Decision e sócio na escola de pós-graduação em odontologia IPRR. Formado em Administração pela UFC, MBA em Finança pela UFRJ, Black Belt Lean Six Sigma e pós-graduando em data science pela USP e ASN. Em seus mais de 30 anos atuando no mundo corporativo em empresas como Eletrobras e Grupo Pague Menos, passou por diversos cargos, sendo os últim o 8 anos dedicados a trabalhos de melhoria de resultados utilizando dados. Foi também professor na Universidade Federal de Roraima e Atual da Amazônia cursos de métodos quantitativos e finanças.
Entusiasta da área de tecnologia, em suas mais diversas ramificações, possuo experiência em Engenharia de Software e Análise de Dados. A cada dia mais apaixonado pela área de Ciência de Dados, na qual também estou buscando desenvolvimento, possuindo background de Pesquisa Operacional e Otimização.
Estatístico pela federal do IBGE, a ENCE (Escola Nacional de Ciências Estatísticas), entusiasta na disseminação da Estatística e possui larga experiência na atuação em Estatística no mercado, tendo passado por grandes centros universitários, multinacionais de consultoria, pelo IBRE/FGV (Instituto Brasileiro de Economia) e pelo IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística), foi professor da pós de ciências de dados do SENAC RJ e da UNISUAM e é o criador do maior canal de Estatística, Ciência de dados da America Latina! O chamado EstaTiDados :). Atualmente é Consultor em Análise Estatística no IBGE, professor na sua Comunidade de Estatística, na Casa da Pesquisa Operacional (CPO), professor da MBA em Ciência de dados da UNIFOR, professor na MBA em Ciência de dados da Farias Brito, professor no MBA Executivo em Data Science para negócios (TREVISAN), Professor no MBA de Ciência de dados da (CEPERJ) e professor convidado na MBA em BI, Marketing Digital e Estratégia Data Driven da PUC RS e Professor da MBA em Data Science e Analytics da USP e Coordenador do MBA em Data Science e Analytics e Estatística e o MBA de Marketing Analytics e Estatística na Business School Brasil, realiza palestras e treinamentos para capacitação em Estatística, P.Operacional, R e Ciência de Dados.
Contadora e gestora de tecnologia da informação, pós-graduada em gestão fiscal e de projeto Ao longo de sua carreira, atuou em projetos ligados a contextos financeiros, tributá ¡rio e contábeis em fintechs e instituições financeiras. Atualmente é Ana ta de Dados sênior no Will Bank, compondo o time de Financial Analytics em apoio à vertentes de BUC, Contabilidade, Tax, Regulatório, Tesouraria, FP&A Operações de Cartões.
Guilherme Evangelista é Licenciado em Matemática, Tecnólogo em Marketing de Varejo a atualmente cursa Bacharelado em Ciências Exatas. Possui especializações como MBA em Gestão Escolar (USP/ESALQ), Pós-graduação em Neuroaprendizagem e Práticas Pedagógicas, Pós-graduação em Marketing Digital e Negócios Interativos, MBA em Business Intelligence, Pós-graduação em IoT – Internet of Things e Pós-graduação em Inteligência Artificial, Machine Learning e Data Science. É Instrutor de Robótica Educacional e Ensino Social e Profissionalizante no Espro. Desenvolvedor de treinamentos e conteúdos didáticos de Robótica Educacional, STEAM e Cultura Maker na mesma instituição e para terceiros. Atuou nos últimos 30 anos em diversas áreas da indústria, comunicação, marketing e educacional.
Carreira desenvolvida na área de análise de dados. Com destaques na criação de relatór Dashboards de apoio a tomadas de decisões operacionais, táticos e gerências. Trabalhando no centro de controle operacional onde foi possível desenvolve r um perfil analítico usando as principais ferramentas como Power BI, Excel, Py thon. Estudante do Curso último semestre de Tecnólogo em Data Science na Unive sidade Nove de Julho. Cursando primeiro Semestre MBA em Data Science em Marketing na BSBr - Business School Brasil. Membro da comunidade de Estatística do Bras il a Estatidados. Busco colocar minhas habilidades em prática e colaborar co equipes de trabalho, tendo o crescimento da organização e o desenvolvimeto pessoal e profissional como os principais focos.
Formada em engenharia pela UNESP (Rio Claro-SP) e pelo INPT (Toulouse, França). PhD (AgroParisTe ch, França) e pós-doutora em hidrometeorologia utilizando técnicas geoestatística e de machine learning para previsão nowcasting de chuva e de enchente. Com mais de 8 anos d experiência na área, atualmente é especialista e Chapter líder de C cia de Dados na Energisa na diretoria de inovação. Igualmente, atua em projetos de pesquisa em colaboração com universidades e centros de pesquisas como PU -Rio e Cemaden. Criadora do canal DATA.AI (@data.ai_cienciadedados) o qual tem como objetivo para divulgar e propagar o conhecimento em ciência de dados.
.jpeg)
.jpg)
