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<title>Career Path - Data Science</title>
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content="Página do Encontro Nacional de Estudantes de Informática 2019, no Instituto Superior de Engenharia de Coimbra (ISEC) a realizar-se entre 12 e 15 de abril de 2019. O ENEI pretende oferecer aos estudantes de todo o país um evento que promove a aprendizagem, a troca de ideias e o convívio, enquanto tenta criar fortes ligações com o mundo empresarial.">
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content="Página do Encontro Nacional de Estudantes de Informática 2019, no Instituto Superior de Engenharia de Coimbra (ISEC) a realizar-se entre 12 e 15 de abril de 2019. O ENEI pretende oferecer aos estudantes de todo o país um evento que promove a aprendizagem, a troca de ideias e o convívio, enquanto tenta criar fortes ligações com o mundo empresarial." />
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<a href="#" title="Abrir menu" rel="nofollow" id="open-menu-mobile">Menu</a>
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<li><a href="https://enei.pt/#enei" title="Enei">Enei</a></li>
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<li><a href="https://enei.pt/#career-path">Career Paths</a></li>
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<li><a href="https://enei.pt/#calendar">Programa</a></li>
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<li><a href="https://enei.pt/#precos" title="Preços">Preços</a></li>
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<li><a href="https://enei.pt/app" title="Preços">App</a></li>
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<li><a href="https://enei.pt/ctf" title="CTF">CTF</li>
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<li><a href="https://enei.pt/#sponsors" title="Sponsors">Sponsors</a></li>
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<li><a href="https://enei.pt/#faqs" title="Faq's">Faq's</a></li>
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<div class="career-apresentation">
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<div class="career-name">Data Science<span>Powered by:</span></div>
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<img src="imgs/logos/feedzai.jpg" alt="Feedzai">
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<img src="imgs/sponsor-images/novaBase-sponsor.jpg" alt="Novabase">
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<div class="row">
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<div class="pre-h1">Career Path</div>
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<h1>Data Science</h1>
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<hr>
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<p>O ENEI19 não só vai ter um programa geral como, também, vai ter 5 Career Paths!
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Vais poder escolher o que mais se identifica contigo e ter acesso a todas as conferências sobre
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essa temática!.</p>
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<p>Podes fazer a tua inscrição no Career Path que mais gostares através da nossa app!</p>
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<p>Mas não te preocupes, apesar de te inscreveres num determinado Career Path, poderás participar em
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palestras ou workshops de Career Paths diferentes.</p>
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</div>
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</div>
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</div>
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</section>
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<!-- programa geral -->
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<section id="calendar" class="grey">
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<div class="row">
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<div class="col-lg-6 col-lg-offset-3">
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<h1>Programa</h1>
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<hr>
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</div>
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</div>
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<div class="row">
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<div class="col-lg-12">
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<div id="calendar-container">
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<div id="event-days-list">
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<button class="selected" data-eventDay="13">13 <span>Abril</span></button>
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<button data-eventDay="14">14 <span>Abril</span></button>
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<div class="day-night-filter">
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<div class="row">
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<div class="col-lg-12">
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<div class="row">
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<div class="col-lg-6 col-sm-6">
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<div class="half-day">Manhã</div>
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</div>
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<div class="col-lg-6 col-sm-6">
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<div class="half-day">Tarde/Noite</div>
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</div>
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</div>
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</div>
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</div>
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</div>
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<div id="content-container">
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<section class="content visible" data-eventContent="13">
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<div class="row">
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<div class="col-lg-6 col-sm-6">
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<div class="row event-data">
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<div class="col-lg-4">
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<div class="event-time">12:15 - 13:15</div>
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</div>
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<div
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class="col-lg-8 col-lg-offset-0 col-sm-offset-2 col-xs-offset-2 event-details">
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<div class="event-type">Palestra</div>
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<h2>O que chega às prateleiras e o que não, eis a questão!</h2>
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<h3>Nuno Santos</h3>
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<div class="event-details"><span class="icon-company"></span>Retail
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Consult
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</div>
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<div class="event-details"><span class="icon-location"></span>Auditório 1</div>
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<button class="modal-link event-description"
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data-modalLink="modal-80"><span class="arrow">➔</span>Ver
|
||
mais detalhes</button>
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</div>
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</div>
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</div>
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<div class="col-lg-6 col-sm-6">
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<div class="row event-data">
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<div class="col-lg-4">
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<div class="event-time">15:30 - 16:30</div>
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</div>
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<div
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class="col-lg-8 col-lg-offset-0 col-sm-offset-2 col-xs-offset-2 event-details">
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<div class="event-type">Palestra</div>
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||
<h2>Data Science is here to stay</h2>
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||
<h3>Sara Faria Leal</h3>
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<div class="event-details"><span class="icon-company"></span>Novabase
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</div>
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<div class="event-details"><span class="icon-location"></span>Auditório 1</div>
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<button class="modal-link event-description"
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data-modalLink="modal-81"><span class="arrow">➔</span>Ver
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mais detalhes</button>
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</div>
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</div>
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<div class="row event-data">
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<div class="col-lg-4">
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<div class="event-time">16:45 - 18:45</div>
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||
</div>
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<div
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class="col-lg-8 col-lg-offset-0 col-sm-offset-2 col-xs-offset-2 event-details">
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<div class="event-type">Workshop</div>
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||
<h2>Excelência Operacional – Deteção de falhas em dados de Operação de
|
||
Telecomunicações Móveis.
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||
</h2>
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<h3>Germán Méndez</h3>
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<div class="event-details"><span class="icon-company"></span>Novabase
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</div>
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<div class="event-details"><span class="icon-location"></span>Laboratório 2</div>
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||
<button class="modal-link event-description"
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data-modalLink="modal-82"><span class="arrow">➔</span>Ver
|
||
mais detalhes</button>
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</div>
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</div>
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</div>
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</div>
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</section>
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<section class="content" data-eventContent="14">
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<div class="row">
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<div class="col-lg-6 col-sm-6">
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</div>
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<div class="col-lg-6 col-sm-6">
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<div class="row event-data">
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<div class="col-lg-4">
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<div class="event-time">15:15 - 16:15</div>
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</div>
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<div
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class="col-lg-8 col-lg-offset-0 col-sm-offset-2 col-xs-offset-2 event-details">
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<div class="event-type">Palestra</div>
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||
<h2>Machine Learning and AI – now and next</h2>
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||
<h3>Marta Santos</h3>
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<div class="event-details"><span class="icon-company"></span>Feedzai
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</div>
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<div class="event-details"><span class="icon-location"></span>Auditório 3</div>
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<button class="modal-link event-description"
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data-modalLink="modal-84"><span class="arrow">➔</span>Ver
|
||
mais detalhes</button>
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</div>
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</div>
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||
<div class="row event-data">
|
||
<div class="col-lg-4">
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||
<div class="event-time">16:45 - 18:45</div>
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||
</div>
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||
<div
|
||
class="col-lg-8 col-lg-offset-0 col-sm-offset-2 col-xs-offset-2 event-details">
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||
<div class="event-type">Workshop</div>
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||
<h2>How to build your first fraud detection model using Machine Learning
|
||
and Python</h2>
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||
<h3>Fábio Pinto</h3>
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||
<div class="event-details"><span class="icon-company"></span>Feedzai
|
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</div>
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<div class="event-details"><span class="icon-location"></span>Laboratório 2</div>
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||
<button class="modal-link event-description"
|
||
data-modalLink="modal-85"><span class="arrow">➔</span>Ver
|
||
mais detalhes</button>
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</div>
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</div>
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</div>
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</div>
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</section>
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</div>
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</div>
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</div>
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</div>
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</div>
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</section>
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<!-- oradores section -->
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<section id="speakers">
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<div class="container">
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||
<div class="row">
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<div class="col-lg-6 col-lg-offset-3 col-sm-12 col-sm-offset-0 col-xs-10 col-xs-offset-1">
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||
<h1>Speakers</h1>
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||
<hr>
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||
</div>
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||
</div>
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||
<div class="row">
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<div class="col-lg-3 col-sm-6">
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||
<a href="http://www.retail-consult.com/" title="Nuno Santos" target="_blank" class="speaker-button">
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<div class="speaker-image">
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||
<img src="imgs/speakers-image/nuno-santos.png" alt="Nuno Santos">
|
||
<img src="imgs/sponsor-images/rc.png" alt="ubiwhere" class="company-image">
|
||
</div>
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<h2 class="speaker-name">Nuno Santos</h2>
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||
<div class="speaker-company">Retail Consult</div>
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</a>
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||
</div>
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||
<div class="col-lg-3 col-sm-6">
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||
<a href="http://www.novabase.pt/pt" title="Sara Faria" target="_blank" class="speaker-button">
|
||
<div class="speaker-image">
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||
<img src="imgs/speakers-image/sara-faria.png" alt="Gonçalo Santos">
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<img src="imgs/sponsor-images/novaBase-sponsor.jpg" alt="Novabase" class="company-image">
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</div>
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<h2 class="speaker-name">Sara Faria Leal</h2>
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||
<div class="speaker-company">Novabase</div>
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||
</a>
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</div>
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<div class="col-lg-3 col-sm-6">
|
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<a href="http://www.novabase.pt/pt" title="Germán Méndez" target="_blank" class="speaker-button">
|
||
<div class="speaker-image">
|
||
<img src="imgs/speakers-image/german.png">
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||
<img src="imgs/sponsor-images/novaBase-sponsor.jpg" alt="" class="company-image">
|
||
</div>
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||
<h2 class="speaker-name">Germán Méndez</h2>
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||
<div class="speaker-company">Novabase</div>
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||
</a>
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||
</div>
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<div class="col-lg-3 col-sm-6">
|
||
<a href="https://feedzai.com/" title="Feedzai" target="_blank" class="speaker-button">
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||
<div class="speaker-image">
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<img src="imgs/speakers-image/marta-santos.jpg">
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<img src="imgs/sponsor-images/feedzai.png" alt="" class="company-image">
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</div>
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<h2 class="speaker-name">Marta Santos</h2>
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<div class="speaker-company">Feedzai</div>
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||
</a>
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||
</div>
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<div class="col-lg-3 col-sm-6">
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||
<a href="https://feedzai.com/" title="Feedzai" target="_blank" class="speaker-button">
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<div class="speaker-image">
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<img src="imgs/speakers-image/fabio-pinto.jpeg">
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||
<img src="imgs/sponsor-images/feedzai.png" alt="" class="company-image">
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</div>
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<h2 class="speaker-name">Fábio Pinto</h2>
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<div class="speaker-company">Feedzai</div>
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</a>
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</div>
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</div>
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</div>
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</section>
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||
<!-- footer -->
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<footer>
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<div class="container">
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<div class="row">
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<div class="col-lg-4 col-xs-6">
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||
<p>© 2019 ENEI . Todos os direitos reservados</p>
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</div>
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<div class="col-lg-8 col-xs-6">
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||
<ul id="social-network">
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||
<li><a href="https://www.facebook.com/ENEIConf/" title="Facebook" target="_blank"
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class="icon-facebook"></a></li>
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||
<li><a href="https://www.instagram.com/eneiconf/" title="Instagram" target="_blank"
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class="icon-instagram"></a></li>
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||
<li><a href="https://www.linkedin.com/company/enei/" title="Linkedin" target="_blank"
|
||
class="icon-linkedin"></a></li>
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||
<li><a href="mailto:geral@enei.pt" title="Email" target="_blank" class="icon-email"></a></li>
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</ul>
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||
</div>
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||
</div>
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</div>
|
||
</footer>
|
||
|
||
<div class="modal-container" id="modal-80" data-status="closed">
|
||
<button class="modal-close" data-modalContainer="modal-80"><span class="icon-close"></span></button>
|
||
<h2>Description</h2>
|
||
<p>O que leva um retalhista a optar por determinados produtos para colocar nas suas prateleiras? Esta sessão
|
||
pretende debruçar-se sobre o processo de selecção de artigos, utilizando grandes volumes de informação com
|
||
tecnologias de vanguarda e algoritmos científicos para introduzir novas técnicas de optimização. Serão
|
||
discutidos os fundamentos da gestão de gama, os desafios dos retalhistas face à informação que têm à sua
|
||
disposição e de que forma podem ser utilizados os dados disponíveis para a criação de uma gama de produtos
|
||
que leve por um lado à satisfação do cliente e por outro, à maximização das vendas.</p>
|
||
<h2>Speaker's Bio</h2>
|
||
<h3>Nuno Santos</h3>
|
||
<p>Nuno Santos é um profissional experiente baseado na Retail Consult US. Com 10 anos de percurso profissional,
|
||
na sua maioria ligado à área de Planeamento e Optimização, realizou a implementação de sistemas de
|
||
informação em diferentes segmentos de retalho (Grocer, Fashion e Pharmacy) em diversas regiões da Europa,
|
||
América do Norte e América do Sul, combinando o desenvolvimento do negócio com sistemas tecnológicos Oracle
|
||
Retail.
|
||
</p>
|
||
</div>
|
||
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||
<div class="modal-container" id="modal-81" data-status="closed">
|
||
<button class="modal-close" data-modalContainer="modal-81"><span class="icon-close"></span></button>
|
||
<h2>Description</h2>
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||
<p>O Business Intelligence (BI) tradicional endereça a identificação de perguntas relevantes para o negócio e
|
||
como estruturar os dados para obter as correspondentes respostas. Esta abordagem revela-se limitada num
|
||
contexto altamente dinâmico em que os dados são provenientes de inúmeras fontes com diferentes formatos.
|
||
Além disso, o aumento significativo no volume de dados cria um grande desafio para o BI tradicional.
|
||
Convencionalmente, o BI é destinado a executivos e gerentes que olham para os negócios de uma perspetiva
|
||
demasiada alto-nível e focada. Por outro lado, o Big Data é bottom-up, pois democratiza o acesso ao
|
||
conhecimento crítico de negócios e permite interpretações de perspetivas diferentes do convencional, dando
|
||
uma capacidade de inovação e decisão potencialmente transformadoras aos diferentes utilizadores de front e
|
||
back office, permitindo a tomada de decisões em tempo real, usando Data Science.
|
||
Nesta palestra, apresentaremos o ‘CELFOCUS Vision for Data Science’ dentro da indústria de TI e nossa missão
|
||
na criação de um futuro brilhante para ciência de dados e cientistas.
|
||
</p>
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||
<h2>Speaker's Bio</h2>
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||
<h3>Sara Faria</h3>
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<p>A Sara Faria Leal é uma Data Scientist na Celfocus desde 2015.
|
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A sua formação é em Matemática Aplicada e Computação no Instituto Superior Técnico, com especialização em
|
||
Probabilidade e Estatística, onde ela desenvolveu o interesse por Data Mining e Machine Learning.
|
||
A Sara trabalhou num projeto de IoT a analisar e detetar anomalias em dispositivos de IoT e no projeto do
|
||
NOC-CIAS (Network Operation Center Cognitive Intelligence Automation System) a estudar o comportamento de
|
||
alarmística de rede.
|
||
No seu tempo livre, ela gosta de ver corridas de Fórmula 1 e de jogar Zelda ou Kirby. Tem quase sempre uma
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||
caneca de chá com ela.
|
||
|
||
</p>
|
||
</div>
|
||
</div>
|
||
|
||
<div class="modal-container" id="modal-82" data-status="closed">
|
||
<button class="modal-close" data-modalContainer="modal-82"><span class="icon-close"></span></button>
|
||
<h2>Descrição</h2>
|
||
<p>Atualmente existe um hype de Big Data entre as organizações, contudo transformar o seu potencial em real
|
||
impacto de negócio tem-se provado um desafio. Desenvolver modelos precisos e confiáveis é um primeiro
|
||
passo, no entanto colocá-los em produção e fazer a sua gestão diariamente - descobrindo conhecimento único -
|
||
é outro nível. Os modelos e automação preditivos serão fundamentais na operacionalização de todo o processo,
|
||
ajudando a orquestrar e gerir o processamento de todos os dados dentro de uma organização. Este deve ser o
|
||
alvo final de uma estratégia de Big Data bem-sucedida.
|
||
Neste workshop vamos nos concentramos numa dimensão crítica - a Excelência Operacional. A análise de grandes
|
||
volumes de dados operacionais pode suportar os esforços dos CSP’s na expansão e controlo da infraestrutura
|
||
atual. Através da correlação de métricas de uso da rede e atributos de utilizadores, além de dados de
|
||
tráfego e localização, ajudará de forma proactiva a detetar ou prever possíveis problemas e obstáculos em
|
||
tempo real.
|
||
O principal objetivo deste workshop é desenhar e desenvolver um algoritmo capaz de realizar a deteção de
|
||
anomalias por categoria, usando para o efeito dados operacionais de comunicações móveis. Com base nas
|
||
mensagens enviadas ou recebidas pelos cartões SIM, a solução proposta deve ser capaz de detetar padrões em
|
||
altos volumes de mensagens e fornecer informações sobre as suas causas.
|
||
</p>
|
||
<h2>Requesitos</h2>
|
||
<p>Computador pessoal com as seguintes ferramentas instaladas:</p>
|
||
<p>-Jupyter Notebook</p>
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<p>-Python 3.6</p>
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<p>-ScikitLearn</p>
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<p>-Matplotlib</p>
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||
<p>-Pandas</p>
|
||
<h2>Speaker's Bio</h2>
|
||
<p>Germán Mendez was born in Colombia, where he studied Economics. His first professional experience was for a
|
||
Fuel Company specialized in supplying military forces. In 2012, he made the risky decision of moving abroad
|
||
and chose Portugal to start a new adventure as an intern for an NGO company, supporting both the finance and
|
||
marketing processes. </p>
|
||
<p>He studied Information System Management and Business Intelligence at NOVA IMS where he developed his
|
||
interest in machine learning and data science. German has worked in Jerónimo Martins in the analytics area
|
||
and joined Celfocus where he is currently involved at the NOC project in the cognitive team doing anomaly
|
||
detection and sequence pattern mining.</p>
|
||
<p>On his free time, he enjoys travelling, learning languages and hanging out with his friends.</p>
|
||
</div>
|
||
|
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<div class="modal-container" id="modal-83" data-status="closed">
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<button class="modal-close" data-modalContainer="modal-83"><span class="icon-close"></span></button>
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<h2>Descrição</h2>
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<p>A Aguardar descrição e nome.</p>
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<button class="modal-close" data-modalContainer="modal-84"><span class="icon-close"></span></button>
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<h2>Speaker's Bio</h2>
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<h3>Marta Santos</h3>
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<p>I've chosen Biomedical Engineering to merge my two passions: engineering and sports. During my academic years
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I've discovered machine learning and applied it to several human body signals. Skipping time forward, and
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after a period working as a consultant, I've been a Data Scientist at Feedzai for 2 years now and I'm
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currently a team leader, managing data science teams in several of Feedzai's clients.
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</p>
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<button class="modal-close" data-modalContainer="modal-85"><span class="icon-close"></span></button>
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<h2>Descrição</h2>
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<p>Neste workshop, veremos algumas das diversas fases que estão associadas ao desenvolvimento de um modelo de
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deteção de fraude baseado em Machine Learning, desde a recolha e tratamento de dados, feature engineering,
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modelação e avaliação. Para tal vamos explorar essencialmente packages da linguagem de programação Python,
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como pandas, numpy e scikit-learn. Material necessário: portátil.</p>
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<h2>Speaker's Bio</h2>
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<h3>Fábio Pinto</h3>
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<p>Fábio Pinto é Research Data Scientist na Feedzai, empresa líder de mercado no combate à fraude com recurso a
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Inteligência Artificial. Doutorado em Engenharia Informática pela Faculdade de Engenharia da Universidade do
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Porto, a sua investigação têm-se focado essencialmente em Automatic Machine Learning (autoML), tendo
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publicado em diversas conferências e revistas da área, como a Machine Learning Journal.
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<!-- Scripts -->
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<script src="https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/2.1.4/jquery.min.js"></script>
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<script type="text/javascript" src="js/scripts.js"></script>
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<!-- Global site tag (gtag.js) - Google Analytics -->
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<script async src="https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=UA-130588243-1"></script>
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<script>
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window.dataLayer = window.dataLayer || [];
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function gtag() {
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dataLayer.push(arguments);
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}
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gtag('js', new Date());
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gtag('config', 'UA-130588243-1');
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</script>
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</body>
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</html> |