Big Data, Machine Learning e Indústria 4.0: hands on - Rodrigo Dalla Vecchia
17/12 10:00 horário de exibição
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Os dias de hoje são marcados pelo grande volume de dados disponíveis em rede. Entretanto, principalmente por meio da Internet das Coisas, esse volume tende a aumentar drasticamente. Esse aumento de dados e de conexões, aliados a técnicas de Machine Learning e Big Data, proporcionam um momento ímpar de transformação na sociedade, impactando em todos os principais setores, tais como Governo, Indústria, Educação, Transporte, Seguros, Saúde, Energia, Agricultura, Entretenimento e Bancos. Por meio dessas técnicas, está sendo possível melhorar a experiência das pessoas em suas atividades diárias, otimizar processos, entender comportamentos e cruzar informações visando resolver as mais variadas problemáticas. Essa palestra visa apresentar alguns cases envolvendo Big Data e Machine Learning. O objetivo principal é mostrar alguns resultados obtidos, buscando com isso apresentar potencialidades reais de uso desses recursos.
Rodrigo Dalla Vecchia possui graduação em Matemática Licenciatura Plena pela Universidade Luterana do Brasil (ULBRA) e mestrado em Matemática Pura pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) e doutorado em Educação Matemática pela Universidade Estadual Paulista Julio de Mesquita Filho (UNESP) defendendo a tese intitulada "Modelagem Matemática e a Realidade do Mundo Cibernético". Atualmente é professor da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS), atuando no curso de Licenciatura em Matemática e no programa de Pós Graduação em Ensino de Matemática. É um dos coordenadores do Grupo de Pesquisa em Ambientes Matemáticos de Aprendizagem com a Inclusão da Informática na Sociedade. Desenvolve pesquisas atuando principalmente nos seguintes temas: Modelagem Matemática, Tecnologias da Informação e Comunicação, Big Data, IoT, Construção de Jogos Eletrônicos e Indústria 4.0. Tem trabalhado em parceiras com empresas e startups desde o ano de 2007, desenvolvendo soluções para otimização de processos, identificação de padrões, data cleaning e P&D, por meio técnicas matemáticas, estatísticas e computacionais.