Tatiana Escovedo

Professor and coordinator of lato sensu postgraduate courses at the Computer Science Department of the Pontifical Catholic University of Rio de Janeiro (PUC-Rio). She holds a PhD in Electrical Engineering from PUC-Rio in the field of ​​Decision Support Methods (2015), a master's degree in Informatics from PUC-Rio (2007) in the field of ​​Software Engineering and a BA in Informatics from PUC-Rio (2005). Professional with multiple interests with experience in technology, oil and gas, risk analysis, management and education. She developed extensive leadership, communication and working skills with multidisciplinary teams and has received recognition for his resilience, adaptability, carrying out critical and organized work and commitment to results. She is the author of books and scientific articles in the field of Data Science, Software Engineering, Collaborative Education and Agile. Her interests include (but are not limited to) Data Science, Artificial Intelligence, Machine Learning, Analytics, Business Intelligence, Digital Transformation, Agile, Leadership, Business, Software Engineering, Collaboration, Teaching and Research. Since 2006, she has worked as a Systems Analyst at Petrobras, currently managing the area of ​​ Technology, Data and Knowledge Management for the Commercialization and Logistics department.

Professora e coordenadora de cursos de pós-graduação lato sensu e professora do quadro complementar (cursos de graduação) do Departamento de Informática da Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio). É doutora em Engenharia Elétrica pela PUC-Rio na área de Métodos de Apoio a Decisão (2015), mestre em Informática pela PUC-Rio (2007) na área de Engenharia de Software e bacharel em Sistemas de Informação pela PUC-Rio (2005). Profissional de múltiplos interesses com experiência em tecnologia, óleo e gás, análise de riscos, gestão e ensino. Desenvolveu extensas habilidades de liderança, comunicação e trabalho com equipes multidisciplinares e tem recebido reconhecimento por sua capacidade de resiliência, adaptabilidade, proatividade, realizar trabalhos críticos e organizados e compromisso com resultados. É autora de livros e artigos científicos na área de Ciência de Dados, Engenharia de Software, Educação Colaborativa e Agile, sendo o livro "Introdução a Data Science - Algoritmos de Machine Learning e métodos de análise" bestseller da editora Casa do Código em 2020. Seus interesses incluem (mas não estão limitados a) Ciência de Dados, Inteligência Artificial, Machine Learning, Analytics, Inteligência de Negócios, Transformação Digital, Agile, Liderança, Negócios, Engenharia de Software, Colaboração, Ensino e Pesquisa. Desde 2006 atua como Analista de Sistemas na Petrobras, atualmente como gerente da área de Tecnologia, Gestão de Dados e Conhecimento para a diretoria de Comercialização e Logística.