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Oficina: Da exploração dos dados à construção de um modelo preditivo
Laboratório Hacker de Campinas, sábado, 3 de outubro às 08:30 BRT
Descrição: Nesta oficina, vamos construir, na prática, um projeto completo de Ciência de Dados, partindo de uma base de dados real e passando pelas principais etapas de um pipeline de Machine Learning. Vamos explorar e entender os dados, identificar padrões e possíveis problemas, realizar Análise Exploratória de Dados (EDA), preparar e transformar as variáveis por meio de Feature Engineering e, então, desenvolver modelos de classificação para prever um determinado evento ou comportamento.
Ao longo do projeto, também vamos discutir divisão entre treino e teste, seleção de variáveis, treinamento e comparação de modelos, métricas de avaliação e interpretação dos resultados, conectando cada decisão técnica ao problema de negócio.
Oficineiro: Gabriel Ortelan
Sou Gabriel Ortelan, Estatístico, Data Scientist e professor. Sou formado em Estatística, com Mestrado e Doutorado em Bioestatística pela UNICAMP, e construí minha trajetória profissional na interseção entre Estatística, Ciência de Dados e Machine Learning.
Atualmente, atuo como Senior Data Analyst no Itaú, trabalhando com análise de dados, modelagem estatística, Machine Learning e desenvolvimento de soluções orientadas a dados para problemas reais de negócio. Antes disso, atuei como Data Scientist na Cielo, experiência na qual também tive a oportunidade de aplicar modelos preditivos em problemas de negócio e participar de iniciativas de inovação.
Além da atuação no mercado, sou professor na FIAP, onde compartilho conhecimentos de Estatística, Álgebra Linear, Ciência de Dados e Machine Learning com profissionais que estão se desenvolvendo na área.
Minha formação acadêmica e experiência profissional me permitem transitar entre diferentes etapas de um projeto de dados — desde a exploração e compreensão dos dados, passando pela modelagem estatística e Machine Learning, até a interpretação dos resultados e sua aplicação na tomada de decisão.
Nesta oficina, quero trazer um pouco dessa experiência para mostrar que Ciência de Dados não é apenas construir modelos: é entender o problema, explorar os dados, fazer boas perguntas, escolher as ferramentas adequadas e transformar os resultados em decisões.
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