Neste seminário, pretendemos demonstrar a aplicação da linguagem de programação Python num caso prático de um projeto de data science.

O objetivo será fazer um overview de um projeto de “A a Z”, abordando temas como análise e processamento de datasets, visualização de dados em gráficos e métodos de previsão avançados.

Tema: Credit Scoring

As empresas financeiras com anos de dados bancários e de crédito enfrentam a necessidade de otimizar processos e reduzir a dependência de análises manuais. O objetivo: implementar sistemas inteligentes que segmentem clientes em faixas de pontuação de crédito de forma eficaz.

Como tal, levanta-se a questão: que fatores mais influenciam a atribuição de uma classificação de crédito? Neste exercício vamos averiguar fatores como rendimento, ativos, histórico de pagamentos, entre outros para inferir o resultado. Para tal, ao invés de usarmos apenas regras e lógicas determinísticas, vamos criar um modelo de Machine Learning que consegue prever, baseado na análise de vários indivíduos e a sua respetiva performance financeira.

Quer saber mais sobre Python, Machine Learning, Inteligência Artificial e este caso de estudo? Junta-se a nós.

– Estudantes de Mestrado e de Doutoramento
– Profissionais que pretendam incorporar a análise de dados na tomada de decisão, com utilização do software Python

formador

Jorge Ferreira

Jorge Ferreira é um Product Manager de produtos digitais. Na sua carreira trabalhou no ecossistema das startups portuguesas, começou como Data Scientist, onde trabalhou na investigação, desenho e implementação de diversas soluções com recurso ao Analytics. Nestes projetos, destacam-se a implementação de modelos de Machine Learning e Otimização aplicados à Indústria da Logística e E-commerce. Também como Product Manager é responsável pelo Roadmap de uma equipa de Software de Inteligência artificial. O seu background académico é Engenharia Industrial e Gestão a qual está a ser agora complementada com um Mestrado em Data Mining.

Pedro Esmeriz

Pedro Esmeriz é Head of Data Science na Maersk e possui uma formação em Engenharia Industrial e Gestão, bem como em Análise de Dados. Tem mais de 8 anos de experiência no design e implementação de algoritmos preditivos e prescritivos para indústrias como moda, e-commerce, cadeia de abastecimento e logística. Ao longo da sua carreira, Pedro liderou equipas de data science e o desenvolvimento de soluções de otimização que contribuíram de forma significativa para a redução de custos operacionais e o aumento de receitas. Foi também cofundador da ShopAI e desempenhou funções de liderança na Maersk e na Jumia, especializando-se em Inteligência Artificial, Machine Learning e frameworks de MLOps.

→ Introdução a Data Science e ao ambiente Python
→ Desenvolvimento de um caso prático “A a Z”, abordando os seguintes temas:

• Análise e processamento de dados
• Visualização de dados
• Métodos de Previsão

Gratuito

A Anunciar

ONLINE 
A formação será realizada online, em tempo real, através da plataforma Cisco Webex.