Instaurando Data Science em empresas

Apresentação em tema: "Instaurando Data Science em empresas"— Transcrição da apresentação:

1 Instaurando Data Science em empresas
Isadora Lara /isadoraflara /rladiesbh

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3 EMPRESA MINEIRA COM 46 ANOS NO MERCADO. 591 agências de aluguel.
108 lojas de seminovos. 248 MIL carros na frota.

4 Data Science Machine Learning Big Data Front End Underfitting
Data Warehouse Data Science Front End Underfitting Overfitting Machine Learning Big Data Data Engineering

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6 A empresa

7 Dados Guardar Unir Servidores.
Bancos de dados que permitam a rápida recuperação dos dados Guardar Construção de bases, sistemas que permitam Unir Servidores. Entender quais dados armazenar Dados Dados: não precisa armazenar tudo, precisa de um servidor. Se seu plano é uma previsão futura não dá pra usar 3 meses de dados Guardar: qual framework usar Unir: Como as tabelas e as estruturas estão interligadas, quais integrações são possíveis para esse sistema Engenheiro e arquiteto de dados. Pelo menos um Estatístico

8 O cientista

9 28% 250.000 Demanda – Quantidade* Crescimento da demanda
* Em 2024

10 USD$ 160 bi Custo de vagas não preenchidas EUA
Por ano

11 19 Hard skills Muitos conhecimentos específicos, tratando de softwares ou técnicas tangíveis.

12 0 hard skills Lideres: 0 hard skills, o que faz parecer mais tangível algo que é tão difícil quanto. Mas por não ter esse conhecimento tátil é mais fácil achar que se consegue chegar na liderança

13 Mercado de Trabalho X Formar cientistas

14 O projeto

15 Shadow IT LAB TI TI Negócios Negócios Negócios Negócios TI Negócios
DATA Negócios Negócios Negócios Negócios DATA DATA TI DATA Shadow IT Negócios Negócios LAB DATA DATA Gartner Gartner studies, shadow IT accounts for 30-40% of IT spending in large enterprises.

16 Como?

17 Sistema de sugestão

18 Monitorar projetos feitos Indicar novos projetos
Analizar e ajudar HUB Estruturar e guiar Grupo de pessoas desempenhadas a resolver os problemas, sendo estudiosos de data science. Todas as áreas de negócio Têm como objetivo difundir seus

19 4 1 Hub Cientistas de dados Área de negócios Líderes
Cientistas de dados Área de negócios Líderes

20 01 02 03 Executar projetos próprios Difundir projetos e resultados
Atrair curiosos para novos projetos

21 Problema Time Modelo Análise Ação Negócios HUB Time HUB+Time Négócios

22 Ferramentas

23 Automl DataRobot Google Cloud AutoML

24 Machine Learning sem Códigos
Azure ML Knime

25 Planejamento Trello Planner
Planner integra com outros recursos Microsoft e tem relatórios

26 Difundir Conhecimento
Yammer Como o facebook das empresas

27 Obrigada! /isadoraflara /rladiesbh