<div dir="ltr"><div style="font-family:arial,helvetica,sans-serif" class="gmail_default"></div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif"><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif">Prezados:</div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif">Interessante discussão e concordo com todas colocações. De
 fato precisamos inserirmos de forma mais agressiva e arrojada em  Big data, Data mining, 
Machine Learning, Statistical Learning, Crunch data,  Social Netwoks, 
Signal Processing, Bussines intelligents, etc. <br></div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif">A
 pergunta que eu venho fazendo  é porque não fizemos isto antes, porque perdemos o bonde do data mining, por exemplo? Nas minhas indagações com diferentes cientistas, nacionais e internacionais a resposta comum é que nossa comunidade ficou  um pouco acomodada tecnologicamente  acreditando que as
 coisas não mudariam na velocidade que vemos hoje. Mas vejam, de fato, muito mudou graças a 
tecnologia. Isso é somente um ponto das milhões que poderiam ser trazidos nesta discussão.<br></div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif">Acredito
 que precisamos repensar e reformular nossos cursos de uma forma mais 
profunda. Estamos numa fase onde até os próprios princípios estatísticos
 bem sendo discutidos e reinventados em função de avanços tecnológicos, 
políticos e sociais, etc. ( ver <a href="https://www.warc.com/newsandopinion/opinion/the_end_of_statistics/2400" target="_blank">https://www.warc.com/newsandopinion/opinion/the_end_of_statistics/2400</a>) ou (<a href="https://www.quora.com/Is-data-science-the-end-of-statistics" target="_blank">https://www.quora.com/Is-data-science-the-end-of-statistics</a>). 
 A demanda da sociedade também é outra e os perfis profissionais vem 
mudando nessa direção.  Por outro lado como diz Kass, et al. (20116) (<a href="https://journals.plos.org/ploscompbiol/article?id=10.1371/journal.pcbi.1004961" target="_blank">https://journals.plos.org/ploscompbiol/article?id=10.1371/journal.pcbi.1004961</a>) precisamos tratar a estatística e nosso dia a dia com seriedade, como <span>ciência</span>. <br></div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif">Pessoalmente, vejo que um Departamento de Estatística, ou de Ciência de Dados, etc  deve ser o suficientemente flexível para permitir novas 
demandas e ao mesmo tempo deve contemplar a capacidade do capital 
humano. Não podemos simplesmente pensar numa mudança ou agregar uma <span>ênfase em nossos cursos</span> assumindo que continuaremos com os mesmos discursos, as mesmas disciplinas e as mesmas práticas. Eu vejo um tremendo potencial de nossa comunidade par gerar novos negócios, pesquisa e inovação. Contudo, precisamos
 de mudanças  sérias para nossa inserção de uma forma mais abrangente:  <br></div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif">1. Precisamos mudanças serias em infraestrutura de forma geral <br></div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif">2. Atualização de conteúdos programáticos realísticos para demandas reais da sociedade</div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif">3. Motivar e impulsionar de forma mais agressiva a pós-graduação para ter feedback do melhor dos mundos<br></div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif">3. Criação de novas disciplinas (sempre levando em consideração o perfil dos quadros docentes)  <br></div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif">4. Parcerias com a empresas privada</div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif">5. Fomento de empresa </div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif">6. Formação contínua de nossos quadros docentes</div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif">7. Apoio a pesquisa e a inovação</div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif">8. Comunicação, colaboração e habilidades de liderança precisam e devem ser <br></div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif">estimuladas nos cursos de Bacharelado e  Pós-graduação.</div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif">9. Nossa inserção em áreas de Machine Learning, Big Data, Data Mining, Data Science, <br></div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif">Inteligência Artificial, etc funciona melhor quando trabalhamos em equipes: estatísticos + cientistas da computação + matemáticos + economistas, sociólogos, políticos, etc. Precisamos urgentemente entender que multidisciplinaridade é a direção certa.</div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif">10. Precisamos falar sobre ética e moralidade em estatística, aprendizado estatístico, I.A, etc  (Muito e de forma séria).<br>11. Precisamos de pesquisa reproduzível.</div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif">Precisamos estar preparados, atualizados e com a mente aberta. Vem muita coisa interessante chegando e outras revigorando-se com muita força em termos de tecnologia, produção de ciência, linguagem e novos e diferentes tipos de dados <br></div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif">Novos sensores e tecnologias vem disparando a geração de informação, internet satélite gratuita de alta velocidade (Google,<br>Tesla), WLAN, Tecnologias 6G..., Computadores quânticos, Nanotecnologia, etc) <br></div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif">Teremos que lidar urgentemente  com augmented reality, manifolds information, symbolic spatial data, Data fusion, topological data, geometrical information, computing and quantic learning, group theory and probability learning, algebraic statistics, remote sensing, convolutional deep learning, Combinatorial optimization, algorithmic assisted survey models, multivariate mixing processes, percolation processes, cellular automata, syntethic control and causality, graphs models, manifold regression models, block chain, dynamic resource allocation  e mais e mais e mais</div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif">Toda mudança precisa de energia meus queridos. Se queremos ter nossos departamentos funcionando competitivamente precisamos de compromisso e apoio entre nossos pares, temos que 
pensar a nossa comunidade  de forma integrada. A pergunta é? estamos a querer fazer estas 
mudanças? </div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif">Como foi colocado pelo professor Hedibert. O que vamos fazer?<div><br></div></div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif">No que eu puder colaborar nesta discussão contem comigo.</div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif">Att<br></div></div></div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr">On Thu, Oct 3, 2019 at 1:29 PM Hedibert Lopes <<a href="mailto:hedibert@gmail.com" target="_blank">hedibert@gmail.com</a>> wrote:<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><div dir="ltr">Boa tarde pessoal,<div><br></div><div>Gostei muito das colocacoes ate agora e concordo que devemos nos envolver de forma agressiva nessa discussao.  Mudar os curriculos de estatistica e' uma necessidade impar, nao somente pelas "ciencias de dados" mas tambem pela evolucao da estatistica em si nos ultimos 30 anos somente.  Entretanto, essa e' outra discussao, talvez pra um outro momento.</div><div><br></div><div>Acho que agora temos dois pontos importantes a atacar: 1) Melhor marketing da estatistica que ja' temos hoje, que ja' e' bem boa, para melhor colocar os estatisticos (nao so' os de carteirinha, todos os "estatisticos") dentro das empresas/industria e assim proliferar o pensamento metodologico e cientifico que as ciencias estatisticas desenvolveram nos ultimos 150 anos.  Essa transferencia de conhecimento tornara' as empressas/industrias ainda mais cientes da importancia do estatistico completo, nao somente daquele que sabe rodar e mais ou menos ler a proc ABC, a rotina CDE ou os pacotes bayeslm e stochvol no R (propaganda descarada!). No maximo, o cientista de dados tipico de hoje conseguira usar as tecnicas ja' bem estabelecidas para problemas ja' bem conhecidos.  O problema e' que problemas novos aparecem todos os dias e novas formas de abordar esses problemas tambem!  Enfim, 2) Abracarmos de uma ver por todas a analise exploratoria de dados (e de sumarizacao e visualizacao de resultados/modelos tambem) como um dos pilares da estatistica como ciencia.  Sem ela somos apenas matematicos estatisticos (sem prejuizo aos que se dedicam sua vida a isso).  Esse protagonismo envolve mais treinamento em manipulacao/manutencao de bases diversas de dados nos mais variados meios, em mais capacidade computacional e grafica, bem como mais treinamento na modelagem de alta dimensionalidade e/ou alta complexidade.  Enfim, temos a faca e o queijo (e o pao, indispensavel!) nas maos.  O que vamos fazer?</div><div><br></div><div>Abracos,</div><div>Hedibert</div><div><br></div><div><br></div></div>
_______________________________________________<br>
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</blockquote></div><br clear="all"><br>-- <br><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr" style="font-size:12.8px"><div dir="ltr" style="font-size:12.8px"><b>Raydonal Ospina Martínez</b></div><font style="font-size:12.8px" color="#666666">Associate professor <br>Head of the Graduate Program in Statistics</font><div dir="ltr" style="font-size:12.8px"><b style="font-size:12.8px"><font color="#666666">Federal University of Pernambuco, Department of Statistics</font></b><br></div><div dir="ltr" style="font-size:12.8px"><div style="font-size:12.8px"><b><font color="#666666">CAST - Computational Agriculture Statistics Laboratory</font></b></div><div style="font-size:12.8px"><b><font color="#666666">Faculty member, Graduate Program in Statistics and</font></b></div><div style="font-size:12.8px"><b><font color="#666666">Graduate Program in Economics at UFPE  </font></b></div><a href="http://www.de.ufpe.br/~raydonal" target="_blank">www.de.ufpe.br/~raydonal</a><br><a href="http://www.researcherid.com/rid/I-8878-2012" target="_blank">http://www.researcherid.com/rid/I-8878-2012</a><br>Linux user # 535215</div></div></div></div></div></div></div></div></div></div>