O Encontro Brasileiro de Data Science 2021 será realizado online nos dias 4 e 5 de agosto e reunirá especialistas de diferentes áreas do conhecimento.

O Terceiro Encontro Brasileiro de Data Science (EBDS 2021), promovido pelo Núcleo de Estudos de Data Science (NDS) da FGV EESP (Escola de Economia de São Paulo) e FGV EAESP (Escola de Administração de Empresas de São Paulo), está sendo patrocinado pela Daemon Investimentos. Esta é a primeira vez que o EBDS será realizado de forma online. A programação contempla 4 palestras e 2 painéis de discussão, durante os dois dias de evento (4 e 5 de agosto). 

O encontro é voltado para profissionais do mercado e da academia de diferentes especialidades, e têm a Ciência de Dados como interesse comum. Os temas centrais de discussão serão “COVID-19” e “Negócios, Economia e Políticas Públicas”. O objetivo é promover a troca de ideias sobre estudos e pesquisas relacionados com a Ciência de Dados aplicados a Administração, Direito, Economia, e Ciências Sociais, de forma a contribuir para o crescimento e aprimoramento de empresas, governo e organizações. 

De acordo com Élia Matsumoto, membro da organização do EBDS 2021, “o patrocínio da Daemon contribuirá não só para a realização do evento, como ajudará a compor o fundo de bolsa de estudos do NDS que apoia jovens pesquisadores”. 

Time Daemon na linha de frente 

Além de patrocinar o evento, o time da Daemon marcará presença entre os palestrantes do EBDS 2021. Paulo Hermanny, responsável pela área de pesquisa quantitativa da companhia, e Hully Rolemberg, analista de quantitativa, estão preparando uma apresentação sobre “Data Science em Fundos Quantitativos”, que será ministrada às 14h no dia 5 de agosto. 

Paulo Hermanny tem quase 20 anos de experiência com estratégias de investimento e pesquisas quantitativa no mercado financeiro. Economista, fez mestrado e doutorado (sem conclusão de tese) em Matemática Aplicada e Econometria, desenvolvendo trajetória acadêmica na UFRJ, IMPA e na Université de Toulouse, na França.  

Hermanny promete trazer uma visão geral dos problemas no mercado financeiro onde Data Science é útil. “Para não ficar muito abstrato escolhemos nos aprofundar um problema fundamental em análise de portifólio: a estimação da matriz de covariância em alta dimensão. A alta dimensão, consequência da vasta quantidade de dados, complica bastante o problema. Felizmente existem técnicas de machine learning de redução de dimensionalidade e regularização adequadas para endereçar a estimação” esclarece Hermanny. 

Hully Rolemberg já é veterana na FGV, graduada e mestra em Economia pela instituição. “Vindo da academia, eu fico feliz em poder contribuir com a pesquisa em Data Science, agora também do outro lado, como uma agente do mercado. Discussões como essa são importantes para o desenvolvimento da área e também de novos cientistas” comenta Rolemberg. 

Entre os convidados, estão também pesquisadores brasileiros atuantes em diversas entidades, nacionais e internacionais: KAUST, FGV, Fio Cruz, UERJ, PUC Rio, USP, Universidade de Zurique, Open-Co, Accenture, UFU, IBM, IBPAD, INSPER, Queen Mary University of London e Northwestern University. 

Pesquisa está no DNA da Daemon 

A Daemon iniciou o trabalho de gestão de investimentos quantitativos, com pesquisa e estudos em Ciências de Dados dois anos antes de lançar oficialmente o Daemon Nous Global, fundo multimercado quantitativo, aberto para captação no dia 17 de maio de 2021. 

Então, patrocinar um evento acadêmico sobre Data Science é investir no que a empresa acredita: pesquisa, ciência e matemática. A formação dos profissionais com background acadêmico em Econometria, Estatística, machine learning e Data Science, por exemplo, prova que a pesquisa está no DNA da companhia. 

“A parceria com a academia tem como objetivo não só fomentar a pesquisa no Brasil, como nos aproximar da fronteira do conhecimento e das pessoas que geram tal conhecimento. Queremos atrair os melhores talentos e para isso buscamos construir um ambiente profissional onde a pesquisa e criatividade sejam valorizadas e incentivadas” reforça Hermanny.

Data Science & Mercado Financeiro 

É fato que a quantidade de dados gerada hoje era imaginável até algumas décadas atrás. Segundo Hermanny, a estatística moderna, desenvolvida durante o século XX, não foi pensada para lidar com as bases de dados massivas tão comuns atualmente.  

“As técnicas de Data Science lidam bem com tais bases de dados e são fundamentais hoje no mercado financeiro como um todo, em particular num fundo de investimento quantitativo como o Daemon Nous Global” reforça Hermanny. 

O especialista destaca ainda que Data Science combina estatística Matemática, Econometria, machine learning, métodos computacionais e mineração de dados para lidar com problemas com essas bases de dados massivas. 

“As pessoas costumam associar o uso de Data Science na indústria quant à ideia de Big Data e análise descritiva, mas o fato é que tudo isso já está automatizado e sistematizado” complementa Rolemberg.