Data Science Aplicada ao E-Commerce

Já alguma vez deram por vocês a pensar como é que a Amazon ou a Netflix consegue perceber aquilo de que vão comprar? Ou porque é que, por vezes, começam a pesquisar por trelas quando ainda nem adotaram um cão… e pouco depois começam a aparecer recomendações relacionadas com cães?

Por detrás destas experiências estão dados e algoritmos capazes de identificar padrões no comportamento dos consumidores.

O objetivo deste seminário é explorar um projeto de Data Science aplicado ao e-commerce, utilizando dados históricos de compras para compreender o comportamento dos consumidores. Ao longo da sessão, iremos percorrer diferentes etapas do processo, desde a preparação, exploração e análise dos dados, até à identificação de padrões e comportamentos de compra.

Serão abordadas técnicas de análise de dados e algoritmos de Machine Learning que permitem transformar grandes volumes de informação histórica em conhecimento sobre os clientes, os seus hábitos e as suas decisões de compra. O foco está em demonstrar como, através de Python e de métodos de Data Science, podemos extrair informação relevante dos dados e utilizá-la para compreender e antecipar comportamentos num contexto real de negócio.

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

formador

Luís Dias

Luís Dias é AI Solutions Architect na TUI Tech Portugal e possui um doutoramento em Engenharia Gestão Industrial, bem como uma forte especialização em Inteligência Artificial, Machine Learning e Generative AI. Com mais de 7 anos de experiência na conceção e implementação de soluções de IA de grande escala, incluindo o desenvolvimento de modelos preditivos, AI agents, LLMs, sistemas de pesquisa inteligente aplicados a setores como viagens, e-commerce, energia e utilities. Ao longo da sua carreira, participou em projetos de elevado impacto em organizações como a TUI, Jumia, COCUS e INESC TEC, destacando-se no desenvolvimento de soluções de IA que contribuíram tanto para o aumento das margens em vendas de voos como para a melhoria da fiabilidade de ativos críticos da rede elétrica.

Paralelamente à sua atividade profissional, é docente convidado em várias instituições de ensino superior, onde leciona temas como Machine Learning, Business Analytics, Data Warehousing, Cloud Computing, Generative AI e Otimização, contribuindo ativamente para a ligação entre academia e indústria.

Pedro Ferreira

Engenheiro de Dados com 10 anos de experiência no desenvolvimento de sistemas de apoio à decisão, desde Data Warehouses e Data Lakes até plataformas modernas de dados. Ao longo do seu percurso, trabalhou em diferentes indústrias, incluindo e-commerce, logística e saúde, ajudando organizações a transformar os dados gerados pelas suas operações em informação útil para a tomada de decisão.

Atualmente, é Head of Data Engineering & Integrations na Maio Labs, onde está focado no desenvolvimento de soluções de dados pensadas não só para o consumo humano, mas também para o consumo por agentes de Inteligência Artificial. O seu trabalho centra-se em criar a infraestrutura e o contexto necessários para que os dados possam ser utilizados de forma eficaz tanto por pessoas como por sistemas inteligentes.

→ Introdução a Data Science e ao ambiente Python
→ Desenvolvimento de um caso prático de e-commerce, de A a Z, abordando:

• Preparação, exploração e análise de dados históricos
• Visualização de dados e identificação de padrões de compra
• Aplicação de algoritmos de Machine Learning para previsão

Gratuito

A Anunciar

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