Diego Nogare
Formação Acadêmica
Bacharel em Ciência da Computação (2006) e especialista em Engenharia de Software com ênfase em desenvolvimento web (2016) pela Universidade Cruzeiro do Sul. Mestre em Engenharia Elétrica e Computação, com pesquisa na área de Inteligência Artificial (2020) pela Universidade Presbiteriana Mackenzie. Estudante de doutorado em Engenharia Elétrica e Computação, com pesquisa na área de Inteligência Artificial pela Universidade Presbiteriana Mackenzie.
Possui experiência na área de Ciência da Computação, com foco em Inteligência Artificial, Data Science e Machine Learning, Banco de Dados Relacional e Business Intelligence e também Big Data.
Títulos internacionais
Foi Microsoft MVP (Most Valuable Professional) em Data Platform entre 2008 e 2017, quando mudou para Inteligência Artificial. Saiu do programa em 2019, depois de 11 anos seguidos. Ainda em 2019 entrou para o programa Microsoft RD (Regional Director).
Participações voluntárias
Foi Regional Mentor do PASS entre 2014 e 2015. PASS Board Advisor entre 2015 e 2016. PASS Director at Large entre 2018 e 2019.
Faz parte do Conselho de Notáveis da Associação I2AI, auxiliando no Comitê de Machine Learning.
Atividades profissionais
Atualmente é Gerente Técnico de Engenharia de Machine Learning no Itaú-Unibanco. Também mantém atividades como professor em programas de pós graduação em áreas que envolvem Big Data, Mineração de Dados, Aprendizagem de Máquina e Inteligência Artificial, tanto no Mackenzie quanto na FIAP, em São Paulo.
Participa de atividades como Mentor Técnico para profissionais que desejam trabalhar com Inteligência Artificial e Machine Learning.
Livros publicados
Participou da publicação de seis livros, listados em ordem de publicação:
- Do Banco de Dados Relacional à Tomada de Decisão (2014)
- SQL Server Além do Conceito: Blog Post Collection (2015)
- SQL Server Além do Conceito: Volume 2 (2015)
- Análise Preditiva com Azure Machine Learning e R (2017)
- I Jornada Latino-Americana de Atualização em Informática (2018)
- LGPD – Comentários à Lei 13.709/2018 (2020)