Future Law | Curso Data Driven Law
O curso tem como objetivo apresentar ao profissional jurídico os novos caminhos para tomadas de decisões e desenvolvimentos de estratégias mais assertivas, orientadas por dados.
Com a Revolução 4.0, tomar decisões importantes, traçar estratégias e desenvolver novos modelos de negócio não são mais formuladas por achismos: a utilização dos dados se tornou vital para o sucesso das organizações. Jurimetria, Inteligência Artificial e a preocupação com as normas da LGPD já são conceitos ouvidos dentro dos escritórios e departamentos jurídicos e, certamente, vieram para ficar.
Com o volume acelerado de informações, a digitalização e o desenvolvimento de novas tecnologias, a utilização de ferramentas com maior potencial analítico e assertivo torna-se cada vez mais fundamental. Enquanto empresas tradicionais insistem em traçar estratégias e analisar métricas sem uma base analítica, organizações 4.0 já colhem bons frutos com a adoção dos dados como referencial.
Pensando nesse novo cenário, o curso busca apresentar as principais atualizações da área e as novas ferramentas para alcançar um perfil data-driven. Adotar medidas guiadas por dados é adquirir vantagens como estratégias bem delimitadas, entregas otimizadas e uma gestão jurídica assertiva.
Com o nanodegree em Data Driven Law, você conquistará o mindset data-driven, determinante para a sobrevivência jurídica em um universo cada vez mais pautado em dados. Ao concluir a especialização, você estará pronto para prever tendências, analisar probabilidades e impactar positivamente sua atuação jurídica.
Aula 1: Jurídico Data-Driven - caminhos e possibilidades - Parte 1
1) Evolução da cultura Data Driven
2) Jurimetria na prática?
3) Implementando a cultura de dados
Aula 2: Jurídico Data-Driven - caminhos e possibilidades - Parte 2
1) Panorama lawtechs e legaltechs
2) Como obter dados
3) O que fazer com os dados
Aula 1: Jurimetria: A Estatística Aplicada ao Direito
2) Práticas e desafios
3) Estatística de machine learnning
4) Ciclo jurimétrico
5) Desenhando projetos jurimétricos
Aula 1: Regulação: Aspectos relevantes da LGPD
‍1) Vigência da Lei
2) Responsabilização
3) Principais Conceitos
4) Hipóteses de tratamento e Bases Legais
5) Direitos dos Titulares de Dados
6) Cenário Europeu
7) Regulamentação ANPD
Cases - Ciência de dados na prática
1) Itaú Unibanco
2) Digesto
3) Softplan
4) AIJUS - Artificial Intelligence for Justice
Aula 1: Inteligência Artificial (computação cognitiva) e Automação
1. Inteligência Artificial: Computação Cognitiva e Automação
2. Inteligência artificial - O que é e como essa tecnologia vai mudar o comportamento da sociedade e do mercado
3. Inteligência artificial, regulação e proteção de dados
4. Desafios éticos, responsabilidade e Accountability de algoritmos
5.Quebra do paradigmas jurídico-regulatório: equilíbrio entre inovação e proteção
Doutora (2016), Mestre (2009) e Graduada (2006) em Direito pela Pontifícia Universidade Católica de São Paulo (PUC SP). Learner designer (Kaospilot), coordenadora da área de Metodologia de Ensino e do Centro de Pesquisa e Ensino em Inovação, ambos da FGV Direito SP. Suas linhas de pesquisa abrangem direitos humanos, sistema jurídico africano, ensino jurídico brasileiro e métodos de ensino em Direito, coordena a pesquisa Observatório do Ensino de Direito e cursos de pós graduação lato sensu da rede conveniada. Foi professora da pós graduação nas disciplinas de metodologia científica e internacionalização das áreas jurídicas. Já publicou e organizou diversas obras sobre direitos humanos.
Product Owner em Legal Tech | Legal Data Scientist | Product Manager | Cientista de Dados Jurídicos. Certificação Profissional em Data Science pela IBM. Digital Product Management Specialization pela Universidade da Virginia. Agile Development Specialization pela Universidade da Virginia. Mestre em Direito pela Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (PUCRS). Experiência no desenvolvimento e aprimoramento de soluções jurídicas tecnológicas.
CEO e analista de dados da Consudata consultoria e organização de dados jurídicos. Jurista e Consultor em análise estatística do direito aplicado. Suas qualificações em pesquisa incluem programação com R, aprendizado estatístico, processamento de linguagem natural, SQL, direito, decisões judiciais e segurança pública. Sua análise de dados legais se beneficia dos quatorze anos em que trabalhou como advogado. Nos últimos quatro anos desenvolveu vários pacotes R para raspar, limpar, arrumar e analisar centenas de milhares de decisões judiciais no Brasil. Também ajudou empresas, ONG e estudiosos a analisar decisões judiciais
Diretor Global, Ética Digital (DPO) da Anheuser-Busch InBev - CIPP E/US.
Especialista em Gestão de Equipes técnicas de alto desempenho, formação de times e construção de produtos voltados ao usuário final utilizando metodologias ágeis em projetos Design driven. Graduado em sistemas de informação pela Universidade Federal de Santa Catarina, possui especialização em Gestão de Projetos e Tópicos avançados em gestão de projetos pela "La Verne University" e Inovação pela Stanford University. Atualmente ocupa o cargo de Gerente de Data Science na Softplan Planejamento e Sistemas Ltda. Participou de projetos de criação e melhoria de diversos sistemas para a área jurídica.
Partner @ Daniel Law. Tecnologia @ Inteligência Artificial. Cursando Mestrado em Direito Comercial pela PUC-SP. Experiência em desenvolvimento de ferramentas jurídicas. Membro do Conselho de Administração da Associação Brasileira de Inteligência Artificial - ABRIA e Membro da Associação Jurimétrica Brasileira - ABJ. Pós-graduado em Direito Tributário pela Fundação Getúlio Vargas - Escola de Direito de São Paulo (GVLaw), realizando pesquisas em tributação de robôs. Pós-graduação pela Faculdade de Direito de Curitiba - FDC. Cursos de inglês no campus IIT - Illinois Institute of Technology. Membro do comitê de novos advogados do IASP.
É um dos pioneiros na utilização de ciência de dados e inteligência artificial na área do Direito no país, CEO da Finch Soluções, empresa brasileira que foi case na Universidade de Harvard. Sócio do JBM/Mandaliti advogados, tem MBA pela Universidade de Wisconsin-Madison/EUA.
Cientista de dados e usuário avançado de R. Estatístico com experiência em TI. 10 anos de experiência em web scraping, modelagem preditiva, pacotes R, painéis interativos usando Shiny e APIs analíticas. Especializado em Jurimetria (estatística aplicada à lei), organização de dados, conjuntos de dados confusos, PNL. Trabalha com dados pequenos ou grandes sem reclamar. Ativista de dados abertos e análise reproduzível.