Webinar
3 de Junho | 9h30 - 9h55

Analytics for Data Scientist
Unstructured Data

Este webinar é o  sexto episódio do Analytics Webinar Series; um conjunto de episódios que irão percorrer, semanalmente, todo o ciclo analítico.

Sobre este episódio

A informação não estruturada representa a maior fonte de dados gerados por humanos. Ela cresce todos os dias à medida que fazemos publicações nas redes sociais, interagimos com chatbots e assistentes digitais, enviamos e-mails, conduzimos negócios on-line, geramos relatórios e, essencialmente, documentamos os nossos pensamentos e actividades diárias usando computadores e dispositivos móveis.

Cada vez mais, as organizações querem saber de que forma todos esses dados podem ser usados para gerar melhorias. Para muitos, o texto não estruturado representa uma enorme fonte de dados inexplorados, com grande potencial para produzir informações valiosas, que podem resultar em transformações significativas nos negócios ou impulsionar uma incrível inovação social.

Nesta sessão, mostraremos como aperfeiçoar a análise de dados não estruturados de uma maneira simples e estratégica, através do processamento de linguagem natural (PNL). Mostraremos como escalar o acto humano da leitura, organização e extracção de informações úteis e relevantes de grandes volumes de dados textuais.

Também mostraremos como detectar potenciais problemas e oportunidades ocultas, combinando o processamento de linguagem natural, machine learning e regras de linguagem, através de um interface único e de fácil utilização que permite que todos – data scientists, analistas de negócios, business developers e executivos - colaborem e consigam resultados inovadores de forma mais rápida e precisa.
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O registo para este webinar abre brevemente.

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Sobre o nosso Expert

Ricardo Galante

Ricardo Galante, Customer Advisory Analytics, SAS

Profissional com mais de 15 anos de experiência no mercado na área analítica, com sólida atuação em estatística, data mining, text mining e big data. É docente convidado no curso de Pós Graduação em Marketing: Big Data e Analytics na Universidade Européia e na Universidade Instituto de Administração – FIA (Brasil) ministrando as disciplinas: Estatística, Data Mining e Text Mining. É Doutorando em Gestão da Informação na NOVA IMS, Mestre e Graduado em Estatística pela Universidade Federal de São Carlos – UFSCar.

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