Encontro Presencial – 23 de abril – Retorno do Hadoop!
O GU Big Data & IA está de volta com mais uma edição presencial em Curitiba — uma noite para aprender, trocar experiências e fazer networking com a comunidade.
Neste encontro, teremos duas palestras com temas bem práticos:
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O retorno do Hadoop (sem licença, sem lock-in e com alternativas open source)
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Carreira internacional em tecnologia: por onde começar e como se posicionar
Quando e onde?
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Data: 23 de abril de 2025 (quarta-feira)
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Horário: início às 18:30
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Local: IEP – Instituto de Engenharia do Paraná – Auditório 2º andar
Rua Emiliano Perneta, 174 – Centro, Curitiba – PR
Agenda
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18:30 – Credenciamento
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19:00 – Abertura
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19:15 – Palestra 1: LangFuse: Observabilidade de Agentes de AI na Prática
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20:00 – Palestra 2: O Hadoop Voltou: sem licença, sem lock-in, com mais desempenho do que nunca!
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21:00 – Encerramento
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21:20 – Jantar por adesão
Palestra 1 — LangFuse: Observabilidade de Agentes de AI na Prática” – Rafael Dias da Oracle
Será mostrado como usar o LangFuse para monitorar, analisar e evoluir agentes de AI com mais visibilidade sobre prompts, execuções, falhas, latência e custo. Tudo isto com uma demonstração prática mostrando como aplicar tudo isso em um cenário real. Nesta palestra, Rafael Dias demonstra na prática como utilizar o LangFuse para monitorar, analisar e evoluir agentes de IA de forma inteligente. Você vai aprender a rastrear prompts, execuções, falhas, latência e custos em tempo real, transformando experimentos em soluções robustas e escaláveis. Com uma demonstração hands-on em um cenário real, a palestra mostra como aplicar observabilidade avançada para melhorar performance, reduzir custos e aumentar a confiabilidade de aplicações baseadas em agentes e LLMs.
Palestrante: Rafael Dias — Data Engineer – ORACLE
Mini bio (resumo): é Principal AI Engineer na Oracle, estatístico pela UFPR e especialista em Data Science & Big Data. Com mais de uma década de experiência, atua na fronteira entre estatística, machine learning e inteligência artificial, ajudando empresas a extrair o máximo valor dos dados. Apaixonado por tecnologia e conhecido como Data Lover, é palestrante recorrente em grandes eventos de dados no Brasil. LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/rafael-roberto-dias-data-lover/
Palestra 2 — O Hadoop Voltou: sem licença, sem lock-in, com mais desempenho do que nunca!
Muitos decretaram o fim do Hadoop. A realidade mostrou o oposto. Nesta palestra você vai descobrir como montar stacks open source modernos baseados em Hadoop, com mais liberdade, menor custo e performance superior. Abordaremos as evoluções recentes, novas alternativas open source, como evitar lock-in e os cenários onde essa stack continua imbatível em 2026. Por muito tempo, muita gente “decretou” o fim do Hadoop. Mas a realidade do mercado mostrou outra coisa: o Hadoop ainda é extremamente relevante — e está voltando com força, agora com foco em stack aberto, liberdade e performance. Nesta palestra, vamos falar sobre:
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por que o Hadoop segue forte em ambientes de alto volume e custo controlado
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o que mudou nos últimos anos (arquiteturas, integrações e padrões de uso)
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como evitar lock-in e reduzir custos com alternativas mais abertas
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exemplos de cenários em que Hadoop continua sendo a melhor escolha (ou parte do caminho)
- Case atuais de uso como a T-Mobile – migrou 100% para hadoop OpenSource, PhonePe (subsidiária do Walmart, Índia), Hershey’s
Palestrante: Alessandro Binhara — Data Engineer | Hadoop Specialist
Mini bio (resumo): Alessandro é Senior Data Engineer, com 20+ anos em engenharia de software e mais de uma década em plataformas Big Data e sistemas distribuídos. Atua com Hadoop, Spark, Snowflake, ClickHouse e arquiteturas em AWS, GCP, Azure e OCI, além de liderar iniciativas de comunidade e eventos na área. LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/binhara
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Realização, organização e patrocinador
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Realização: TECPAR e IEP
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Organização: Rede Sol e SUCESU PR
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Patrocinador: Azuris
Sobre o GU Big Data & IA
O GU Big Data & IA é uma rede de profissionais e entusiastas que compartilham conhecimentos e experiências sobre dados e inteligência artificial, conectando comunidade e mercado.
