Neste episódio conversamos com Diogo Cortiz, Cientista Cognitivo que trabalha na interseção de Pesquisa em Inteligência Artificial, Design e Mídia, com experiência em atuação como Gerente de Produto de IA (Criação de Conjunto de Dados, Anotação de Dados, Treinamento de Modelo, Validação de Modelo, Medida de Impacto, Equidade e Métricas Éticas) PNL e NLU (modelos Transformers, Spacy, Hugging Face, PyTorch). Suas pesquisas estão focadas na compreensão de tecnologias emergentes e seus impactos em diferentes sociedades ao redor do mundo. 
 
Falamos sobre o que a IA tem a ver com a ciência cognitiva, com a web imersiva e o metaverso, os dilemas éticos, o design afetivo, o futurismo e muito mais! 

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Neste episódio conversamos com Gabriel Lages, co-fundador do Data Hackers e diretor de Data & Analytics na Hotmart, que tem mais de 10 anos de experiência em análise de dados e tecnologia com foco em otimizar o processo de tomada de decisão e gerar impacto nos negócios. O Data Hackers é a maior comunidade de Data Science, Machine Learning e Big Data do Brasil, que conta hoje com mais de 40 mil participantes. Na Hotmart, atua na gestão das equipes que cuidam de todo o pipeline de dados, abrangendo a ingestão de milhões de eventos por hora, processamento, transformação, armazenamento dos dados, gerenciamento do Data Lake, análise de dados, construção de modelos de machine learning, testes de hipóteses e diversos estudos ad-hoc. 
 
Falamos sobre o seu caminho de Analista de Pricing e Analista de Inteligência de Mercado até a Diretoria de Data & Analytics na Hotmart, as vantagens e as dificuldades da formação na universidade, os desafios e oportunidades da carreira em dados, a história do Data Hackers, e muito mais! 

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Neste episódio conversamos com a Alessandra Montini, professora e pesquisadora na FEA-USP, tendo recebido mais de 30 prêmios de excelência acadêmica pela instituição, e Diretora do Labdata, programa institucional da FIA que atua nos temas de Estatística Aplicada, Analytics, Inteligência Artificial, Data Science e Big Data. Ela ainda é membro do Conselho Curador da FIA e consultora em Big Data e Inteligência Artificial, com mais de 27 anos de trajetória nas áreas de Data Mining, Big Data, Inteligência Artificial e Analytics. 

Falamos sobre a o papel das universidade públicas e privadas na pesquisa em Inteligência Artificial, o futuro da IA e do cientista de dados e do pioneirismo da professora na área de Big Data no Brasil, em que ela conta como estruturou os laboratórios de Machine Learning com financiamento próprio, a sua paixão pelo ensino, e muito mais! 

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Neste episódio conversamos com Téo Calvo, Head of Data na GamersClub. O Téo é bacharel em estatística pela FCT-UNESP, pós-graduado em Data Science & Big Data pela UFPR e realiza lives na Twitch sobre Data Science, trazendo aplicações voltadas à sua experiência profissional. No mercado de trabalho já passou por diversas posições e empresas como: Coordenador de Customer Centric e Especialista em Ciência de Dados na Via Varejo, Analista de CRM no Grupo Boticário, Consultor Analítico no SAS Institute. Também faz parte do corpo docente da escola ASN.Rocks.

Falamos sobre a experiência de live coding na área de data science, o uso de livros para o aprendizado, como não cair na armadilha da hype de dados, como o Exército influenciou sua trajetória para adquirir disciplina e perseverança, e muito mais!

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Neste episódio conversamos com Allan Sene, Co-Founder & CTO na DataSprints, empresa especializada em soluções de Dados e Co-Founder & Podcaster no Data Hackers, maior comunidade de profissionais de dados da América Latina, com mais de 35 mil membros. Estudou Computação e Estatística na UFMG. Tem mais de 10 anos de experiência em tecnologia, liderando projetos. Trabalhou em projetos de dados com as maiores e mais inovadoras empresas do país, como Inter, WEG, Grupo Afya, entre outros, trazendo milhões de reais em resultado direto e indireto. 

Falamos sobre como é empreender na área de dados, quais são os obstáculos e as oportunidades no mercado para quem quer criar um empreendimento, a motivação e o caminho para a criação do Data Hackers e da DataSprints e muito mais! 

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Neste episódio conversamos com Letícia Gerola, Cientista de Dados na GAVB, empresa do Grupo Boticário, que migrou do Jornalismo para a área de Inteligência Artificial. Escreve sobre Data Science e Machine Learning nas publicações Joguei os Dados e GB Tech. 

Falamos sobre as estratégias para realizar a migração de carreira, os maiores obstáculos que devem ser superados, o papel das softskills para o processo seletivo e para o dia a dia no trabalho, Data Ethics e muito mais! 

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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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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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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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Neste episódio conversamos com Anderson Soares, Diretor-Geral do Centro de Excelência em Inteligência Artificial e representante brasileiro no Global Partnership on Artificial Intelligence (GPAI). Ele tem uma sólida formação acadêmica e destacada experiência em projetos de IA, tendo participado de projetos patrocinados por empresas como Samsung, Data-H Artificial Intelligence, Americas Health Group, Cyberlabs, iFood Food Delivery, Acordo Certo, Cilia Software, Copel Energy, Falconi Consultants e outras. Também é membro do conselho de startups de base tecnológica e professor pesquisador titular em Machine Learning e Deep Learning na Universidade Federal de Goiás, onde é chefe do Deep Learning Brasil, um Laboratório de Pesquisa em IA.
 
Falamos sobre o papel das universidades no fomento ao desenvolvimento do mercado de Inteligência Artificial, a estratégia capitaneada pela Universidade Federal de Goiás - UFG com a criação do primeiro curso de graduação em Ciência de Dados no Brasil, e os desafios do Brasil para a implementaço da Estratégia Brasileira de Inteligência Artificial. Também discutimos sobre projetos envolvendo Visão Computacional, Processamento de Linguagem Natural (NLP), com destaque especial para um projeto premiado internacionalmente capaz de descobrir grupos de pacientes diabéticos quem vão sofrer amputação, ataque cardíaco, ou entrar em hemodiálise daqui seis ou oito meses.
 
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