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Quando: 12 de junho de 2026 às 17:30h
____ Onde: Auditório 5R-AB, Campus Santa Mônica - UFU ____ Evento integrante do Love Data Day Brasil 2026 – SBC Programação completa: https://www.sbc.org.br/love-data-day-brasil/ ____ Evento gratuito! Haverá emissão de certificado! ____ Equipe organizadora:
Maria Camila Nardini Barioni Fabíola S. Fernandes Pereira Humberto Razente
Realização:
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PAINEL: DESAFIOS TÉCNICOS E OPORTUNIDADES NA ANÁLISE COMPUTACIONAL DE DIFERENTES TIPOS DE DADOS
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Painelistas:
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Marcelo Keese Albertini. Bacharel e doutor em Ciências de Computação e Matemática Computacional pela Universidade de São Paulo (2012). Atualmente, é professor associado da Universidade Federal de Uberlândia e pesquisador sênior na NeoSpace.ai, atuando na interface entre pesquisa acadêmica e aplicações práticas no enfrentamento de desafios diversos relacionados a dados. https://www.linkedin.com/in/marcelo-keese-albertini-0546359/
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Rafael Dias Araújo. Bacharel (2010), Mestre (2013) e Doutor (2017) em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Uberlândia (UFU). Atualmente é professor adjunto da Faculdade de Computação (FACOM/UFU) e professor permanente do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação (PPGCO/UFU). Suas áreas de pesquisa abrangem Recomendação e Personalização de Conteúdo, Inteligência Artificial na Educação, Interação Humano-Computador, Sistemas Web e Multimídia Interativos, Informática na Educação e Sistemas de Informação. https://www.linkedin.com/in/rdaraujo/
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Rafael Gomes. Bacharel (2009) em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Uberlândia (UFU). Atualmente atua como líder da equipe de engenharia de dados na Storj. Antes da Storj, atuou na construção de pipelines de ETL na BriteCore para o setor de seguros, no desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina para perfilamento de dispositivos IoT na Hewlett-Packard e na criação de sistemas de criptografia e biometria. Sua carreira abrangeu infraestrutura em nuvem, sistemas distribuídos e arquiteturas de dados modernas. É apaixonado por orientar a próxima geração de engenheiros de dados e usar dados para gerar um impacto significativo. |
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