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#023 - Gabriela de Queiroz - As mil e uma faces da Ciência de Dados
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Neste episódio conversamos Gabriela de Queiroz, Cientista de Dados Chefe da IBM, líder em Estratégia e Inovações de IA. Ela é instrutora em cursos no Coursera, na edX e na Cognitive Class. Em 2012, ela fundou a R-Ladies, uma organização mundial para promover a diversidade na comunidade R, presente em mais de 200 cidades em mais de 55 países. Em 2019, ela fundou a AI Inclusive, uma organização global que está ajudando a aumentar a representação e a participação de minorias em Inteligência Artificial. Ela é formada em Estatística pela UERJ - Universidade do Estado do Rio de Janeiro, é mestre em Epidemiologia pela FIOCRUZ - Fundação Oswaldo Cruz, e também é mestre em Estatística pela California State University - East Bay.
Falamos sobre quais são desafios de um Head de Data Science em uma Big Tech como a IBM, a importância da interdisciplinaridade em Data Science, a história por trás da criação do R-Ladies, a inclusão em Inteligência Artificial e como reduzir injustiça nos algoritmos de Machine Learning, como contribuir para pacotes Python e R e muito mais!
Acesse nosso post para ter acesso a links e referências: https://medium.com/lets-data/
62 פרקים
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Neste episódio conversamos Gabriela de Queiroz, Cientista de Dados Chefe da IBM, líder em Estratégia e Inovações de IA. Ela é instrutora em cursos no Coursera, na edX e na Cognitive Class. Em 2012, ela fundou a R-Ladies, uma organização mundial para promover a diversidade na comunidade R, presente em mais de 200 cidades em mais de 55 países. Em 2019, ela fundou a AI Inclusive, uma organização global que está ajudando a aumentar a representação e a participação de minorias em Inteligência Artificial. Ela é formada em Estatística pela UERJ - Universidade do Estado do Rio de Janeiro, é mestre em Epidemiologia pela FIOCRUZ - Fundação Oswaldo Cruz, e também é mestre em Estatística pela California State University - East Bay.
Falamos sobre quais são desafios de um Head de Data Science em uma Big Tech como a IBM, a importância da interdisciplinaridade em Data Science, a história por trás da criação do R-Ladies, a inclusão em Inteligência Artificial e como reduzir injustiça nos algoritmos de Machine Learning, como contribuir para pacotes Python e R e muito mais!
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