O Mundo Real de Machine Learning que os Cientistas de Dados Precisam Saber : Meetup com apoio da FIAP

O Mundo Real de Machine Learning que os Cientistas Precisam Saber

Nesta palestra, será apresentada uma visão prática e realista sobre como Machine Learning é aplicado fora do ambiente acadêmico e dos cursos tradicionais. A proposta é mostrar os desafios que cientistas de dados enfrentam no dia a dia das empresas, desde a construção de modelos até problemas relacionados a dados, negócio, comunicação, deploy e geração de valor.

A apresentação abordará temas como aplicações reais de IA, diferenças entre teoria e mercado, erros mais comuns em projetos de Machine Learning, interpretação de modelos, impacto no negócio e as habilidades que profissionais de dados precisam desenvolver para se destacar no cenário atual.

Mais do que falar apenas sobre algoritmos, a palestra busca conectar tecnologia, estratégia e tomada de decisão, aproximando os participantes da realidade vivida por profissionais que atuam diretamente com dados e inteligência artificial no mercado.

Palestrante: Gabriel Ortelan é Cientista de Dados Sênior no Itaú Unibanco, com atuação em projetos de modelagem estatística, machine learning e analytics aplicados ao mercado financeiro e meios de pagamento. Também possui passagem pela Cielo, onde participou de iniciativas estratégicas de ciência de dados e inovação analítica.

É bacharel em Estatística, mestre em Bioestatística e atualmente doutorando pela Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP), consolidando uma trajetória acadêmica totalmente construída em uma das principais universidades da América Latina.

Além da atuação no mercado, é professor na FIAP, ministrando disciplinas de Ciência de Dados, Inteligência Artificial e Engenharia de Machine Learning, com foco em aplicações práticas de IA, modelagem preditiva e desenvolvimento de soluções orientadas a dados.

Com experiência em Python, R, SQL, SAS e AWS, Gabriel une conhecimento técnico, visão estratégica e paixão por ensino, buscando transformar dados em decisões inteligentes e aproximar a ciência de dados dos desafios reais das empresas e da sociedade.