[Ebook] Um guia para Cientistas de Dados

Gilmar Souza (Cientista de Dados iFood)
Formado em Física, trabalhou com desenvolvimento de software por mais de 20 anos. Em 2011 teve a oportunidade
de participar da primeira turma do curso online “Introduction to Artificial Intelligence” ministrado pelos
professores Sebastian Thrun e Peter Norvig em parceria com a universidade de Stanford. Ao fazer o módulo de
Machine Learning, percebeu que muitos dos fundamentos e das técnicas utilizadas eram parecidas com o que
havia aprendido e aplicado durante sua iniciação científica. Descoberta que o levou a fazer o primeiro curso
online de Machine Learning do professor Andrew Ng, quando ele ainda estava em Stanford.
Em 2012 tomou a decisão de focar a carreira em Machine Learning e logo buscou uma oportunidade de atuar
com o tema na empresa em que trabalhava. Entrou no iFood em meados de 2017 com o objetivo de implantar
a competência de Machine Learning, e em meados do ano passado criaram, Dentro da nova área, de Data &
Analytics, um grupo de Ciência de Dados, que Gilmar passou a liderar.
Luiz Farias
(Cientista de Dados Sympla)
Inicialmente trabalhou na área de TI com foco em informação e processos. Durante muito tempo atuou
diretamente com a implementação de projetos de BI e análise e melhoria de processos (BPM).
Encontrou a disciplina de Ciência de Dados como curioso, e principalmente motivado pela busca de respostas
aos problemas de crescimento do negócio. Hoje lidera as iniciativas de Growth da Sympla e conta com um time
de dados, composto por Engenheiros, Cientistas e Analistas de Dados para, principalmente, fundamentar toda
a estratégia de expansão.
Teo Calvo
(Cientista de Dados SAS)
Data Scientist graduado em Estatística pela FCT - UNESP, atuando como consultor no SAS Institute Brasil.
Suas principais atividades consistem em modelagem preditiva, com uso de conceitos e técnicas Estatísticas
e Machine Learning, sendo agnóstico às plataformas analíticas.
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