<div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div class="gmail_default" style="font-family:verdana,sans-serif;font-size:small;color:rgb(0,0,0)">Excelentes colocações do Prof Jorge e do Prof Widemberg. </div><div class="gmail_default" style="font-family:verdana,sans-serif;font-size:small;color:rgb(0,0,0)"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:verdana,sans-serif;font-size:small;color:rgb(0,0,0)">Acho que a academia não deveria condenar sistematicamente a aplicação da estatística. Entendo que existam duas coisas distintas: a estatística aplicada e a aplicação da estatística. No entanto, entidades como a ASA englobam muito bem essas duas áreas. Aliás, a ASA está metida em tudo que é possível se meter, inclusive em pareceres estatísticos do governo 9<a href="https://community.amstat.org/governmentstatisticssection/home">https://community.amstat.org/governmentstatisticssection/home</a>) e acho que a ABE poderia ter atitudes parecidas. Ser uma associação mais atuante na sociedade ajudará muito a divulgar a estatística, sem dúvida. O JSM da ASA (talvez o equivalente ao SINAPE) costuma reunir mais de 6500 pessoas e há sessões de tudo quanto é tipo: acadêmico, profissionais, treinamentos para melhorar a carreira, assuntos de governo, recrutamento para empregos e um monte de patrocinadores importantes. Um estatístico que foi a um desses encontros me disse que é uma verdadeira loucura a quantidade de RHs de empresas que compram estandes lá para fazer RECRUTAMENTO de profissionais do mundo todo e que circulam pelo congresso (<a href="https://ww2.amstat.org/meetings/jsm/2020/index.cfm">https://ww2.amstat.org/meetings/jsm/2020/index.cfm</a>).</div><div class="gmail_default" style="font-family:verdana,sans-serif;font-size:small;color:rgb(0,0,0)"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:verdana,sans-serif;font-size:small;color:rgb(0,0,0)">Lembro-me do Clóvis Peres também relatando as dificuldades que teve no IME para montar o que hoje é o SEA. Aplicar estatística pareceu sempre um ato de traição, coisa de menor importância. Mas isso ajuda muito o aluno ganhar maturidade, experiência, sensibilidade com os dados. Assim como deve ajudar também o pesquisador/docente a entender o mundo dos dados e garantir que isso seja passado de forma decente aos alunos.</div><div class="gmail_default" style="font-family:verdana,sans-serif;font-size:small;color:rgb(0,0,0)"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:verdana,sans-serif;font-size:small;color:rgb(0,0,0)">Nessa discussão sobre a sobrevivência da estatística até como "ciência de dados", concordo muito com o Prof Jorge: não adianta mudar só o nome se não tiver também o "mão na massa" adequado.</div><div class="gmail_default" style="font-family:verdana,sans-serif;font-size:small;color:rgb(0,0,0)"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:verdana,sans-serif;font-size:small;color:rgb(0,0,0)">Como diz o prof Dani, a Estatística quer ser POP, mas tem que ser POP mesmo, com a ajuda de toda a comunidade acadêmica + profissionais do mercado.</div><div class="gmail_default" style="font-family:verdana,sans-serif;font-size:small;color:rgb(0,0,0)"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:verdana,sans-serif;font-size:small;color:rgb(0,0,0)">Doris</div><div class="gmail_default" style="font-family:verdana,sans-serif;font-size:small;color:rgb(0,0,0)"><br></div></div></div></div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr">Em seg, 7 de out de 2019 às 15:59, Jorge Alberto Achcar <<a href="mailto:achcar@fmrp.usp.br">achcar@fmrp.usp.br</a>> escreveu:<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">
<p class="MsoNormal" style="text-align:justify;margin:0cm 0cm 8pt;line-height:107%;font-size:11pt;font-family:Calibri,sans-serif">Eu não deveria me intrometer
nessa discussão pois sou aposentado pelo ICMC-USP, São Carlos a vários anos e não
atuo mais na graduação para bacharelados em estatística/matemática e atualmente
só colaboro na área de estatística em PG para outros departamentos especialmente na área de medicina e
engenharia apesar de ser pesquisador ativo na área de estatística onde
sou pesquisador em produtividade em pesquisa na área de estatística a mais de
30 anos contínuos. Quando fiz meu doutorado na Universidade Wisconsin, Madison,
entre 1979 e 1983 (muitos anos atrás) tive o prazer de ser aluno do George Box,
Bill Hunter (meu orientador de doutorado), Brian Joiner (criador do software Minitab) entre outros destacados
estatísticos. Esses pesquisadores ícones da área de estatística, sempre tiveram
uma visão de futuro a mais de meio século enfatizando aplicações e abertura da estatística para indústria,
área médica, indústria farmacêutica, tecnologia, e problemas aplicados de
interesse para a sociedade. Sem dúvida, isso sempre foi um grande desafio para
os estatísticos, e isso já era discutido a mais de 40 anos nos melhores departamentos
de estatística dos EUA, UK e outros. O departamento de estatística em Madison
sempre foi muito forte na formação teórica dos alunos de PhD mas TODOS os alunos
eram obrigados a fazer pelo menos uma disciplina de consultoria estatística
desde o final dos anos 1960 comandado pelas ideias brilhantes do G. Box. Além
disso, havia as famosas reuniões semanais (um seminário chamado beer and
statistics) promovidas pelo G. Box em sua casa sempre com a participação de
pessoas convidadas de outros departamentos ou empresas com problemas reais para
serem discutidos pelos alunos de PG em estatística. Isso forma estatísticos com
grande jogo de cintura para atuar nas mais diversas áreas, um dos grandes
objetivos da estatística. Resultado, muitos PhD formados em Madison, foram para
empresas trabalhar como pesquisadores com dados reais e muitos foram para a vida
acadêmica, como o meu caso. Além disso, no Brasil (com raras exceções) a estatística
surgiu e sempre foi considerada como um ramo de matemática (a minha graduação
foi em matemática). No meu retorno ao Brasil em 1983, sempre tive interesse em
criar disciplinas de consultoria estatística, planejamentos de experimentos
industriais, análise de dados e talvez mais contato com pesquisadores de outras
áreas onde surgem os problemas muitas vezes levando a novos modelos estatísticos
e boas análises de dados publicáveis em boas revistas, mas sempre essas ideias
não eram bem recebidas pela comunidade acadêmica, pois os departamentos sempre
foram muito conservadores e muito <span> </span>resistentes
a possíveis aberturas da universidade para a sociedade. Em resumo: não adianta criar
programas de estatística com os mais diversos nomes (por exemplo, cientista de
dados) se os departamentos não abrirem as portas e aceitar os desafios para
solucionar problemas nas mais diversas áreas que assume uma formação muito sólida
dos estatísticos em praticamente todas as subáreas de estatística (regressão,
planejamentos de experimentos industriais, confiabilidade e análise de sobrevivência,
analise multivariada, series temporais, modelagem de dados categóricos, métodos bayesianos
aplicados, estatística computacional e assim por diante). Reconheço que dentro
da vida acadêmica o que conta para cada professor são os artigos em boas
revistas, o que leva a maioria dos estatísticos ou outros pesquisadores a se
especializar em alguns temas específicos que levam a publicação continua. Mas
isso deveria ser mudado, com atesta a opinião dos pesquisadores mais jovens que
estão preocupados (com razão) sobre o futuro da estatística brasileira.</p><p class="MsoNormal" style="text-align:justify;margin:0cm 0cm 8pt;line-height:107%;font-size:11pt;font-family:Calibri,sans-serif">Jorge A. Achcar<br></p><p class="MsoNormal" style="text-align:justify;margin:0cm 0cm 8pt;line-height:107%;font-size:11pt;font-family:Calibri,sans-serif"><span></span></p>
</div><div dir="ltr"><br></div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr">Em seg, 7 de out de 2019 às 13:29, Widemberg da Silva Nobre <<a href="mailto:widemberg@dme.ufrj.br" target="_blank">widemberg@dme.ufrj.br</a>> escreveu:<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"><div class="gmail_default" style="font-family:monospace,monospace">Caros,</div><div class="gmail_default" style="font-family:monospace,monospace"><br>Apenas para diversificar as idéias e fornecer a visão de um discente de pós-graduação (embora minha visão não tenha qualquer representatividade no meio discente). De antemão, quero deixar claro que minhas visões convergem fortemente para aquelas arguidas pelo Bernardo. Além disso, minha arguição contempla apenas as discussões sobre a reformulação do curso de estatística e a possível, plausível ou necessária migração para o mundo da ciências de dados.<br><br>Eu sinceramente acredito que o curso de estatística precisa de uma reformulação, e, na minha opinião, essa reformulação passa necessariamente pela indagação: <br>"Quais as habilidades necessárias à resolução de problemas complexos?" <br>Isso me leva a crer que um aluno de graduação precisa entender, no "primeiro dia de aula", o que é um problema complexo e, também, que sua resolução passa pelo aprendizado de disciplinas como Cálculo, Álgebra linear, Probabilidade e Processos estocásticos.</div><div class="gmail_default" style="font-family:monospace,monospace"><br>Buscar ferramentas que ajudem nesse entendimento é, para mim, a questão primordial, e acho que a maneira "menos difícil" de atingir esse ideal é motivar melhor o aluno. Para esse fim, acho que os cursos de estatística do Brasil poderiam olhar com carinho para os 'conjuntos de dados crus' fornecidos pelo e-Sic (<a href="https://esic.cgu.gov.br/sistema/site/index.aspx" target="_blank">https://esic.cgu.gov.br/sistema/site/index.aspx</a>). Lá podemos conseguir uma diversidade de conjunto de dados enorme e nos diferentes campos nos quais dados públicos são gerados. </div><div class="gmail_default" style="font-family:monospace,monospace"><br>Acredito que o trato com esses 'dados crus', na primeira metade do curso de estatística, dará ao aluno algumas das habilidades requisitadas por um cientistas de dados (vide o email anterior da Doris). Algo que os dados do R, vastamente utilizados nos cursos de estatística no Brasil e possivelmente no mundo, não fornece (sei que há uma questão didática aqui, mas vou pular isso para não me alongar mais do que já estou me alongando). <br><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:monospace,monospace">Acredito que mostrar um problema particular e atual do Brasil pode ajudar a motivar, e demonstrar que a resolução do problema passa pelo aprendizado dessas disciplinas anteriormente citadas. Algo que, penso eu, todos os professores de estatística querem.</div><div class="gmail_default" style="font-family:monospace,monospace"><br>Como consequência do trabalho com dados públicos do Brasil, creio que teremos mais facilidades em divulgar a Estatística, uma vez que teremos material a oferecer a mídia (Jornais, TV's e etc). Apenas para exemplificar: Como estudante, senti falta de uma nota pública da ABE sobre a reforma da previdência. Somos a comunidade de estatística e não acredito que exista outro profissional mais preparado do que a gente para falar sobre previsões. Quais seriam os benefícios/necessidades da reforma da previdência a curto, médio e longo prazo? e os riscos? a discussão é válida no agregado Brasil (olhar todos os estados conjuntamente)? começar a discussão através de um processo amostral em dois estágios não seria o mais ideal? enfim, apenas questões que, se tivéssemos discutido num período anterior, poderiam ser externadas com mais facilidades para o grande público. </div><div class="gmail_default" style="font-family:monospace,monospace"><br>Aqui, busco englobar um recém formado em estatística, que está tentando falar sobre a reforma da previdência para a família em um almoço de domingo. Penso que há a necessidade de formar estatísticos aptos a fornecer informações técnicas, sem o uso de termos do cotidiano estatístico, mesmo que em ambientes de reunião de familiares e se fazer entendível. Creio que o uso de dados públicos facilitaria a participação de estatísticos nesse tipo de discussão que é rotineira do cotidiano social. Eu mesmo tenho dificuldades de me expressar em vários momentos de reunião com meus familiares e fornecer algo técnico e entendível para eles. Creio, ou espero, que não seja o único.</div><div class="gmail_default" style="font-family:monospace,monospace"><br>Também acho que precisamos, em nome da comunidade ABE, apresentar esse tipo informação a sociedade via meios de comunicação como jornais, revistas, rádio, TV's e etc. Ao meu ver, discussões como essa, ajudaria a fazer a estatística mais conhecida. Acho que aqui vale um adendo, nessas discussões não devemos ter partido, nosso dever seria apenas divulgar possíveis cenários futuros/correntes (talvez ordenados pela chance, enfim...). <br><br>Por fim, embora não consiga me expressar bem, creio que a questão maior que move essa discussão Estatística x Ciências de dados é "o ser mais atraente" e como sugerido pelo David Spiegelhalter no SINAPE de 2016, isso passa por "saber ser atraente".<br><br>Abs,</div><div class="gmail_default" style="font-family:monospace,monospace">Widemberg <br></div></div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr">Em dom, 6 de out de 2019 às 20:02, Doris Fontes <<a href="mailto:dsfontes@gmail.com" target="_blank">dsfontes@gmail.com</a>> escreveu:<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"><div class="gmail_default" style="font-family:verdana,sans-serif;font-size:small;color:rgb(0,0,0)">Para entender um pouco do que acontece em alguns lugares, esses são os requisitos para um cargo de CIENTISTA DE DADOS numa empresa em Londres:</div><div class="gmail_default" style="font-family:verdana,sans-serif;font-size:small;color:rgb(0,0,0)"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:verdana,sans-serif;font-size:small;color:rgb(0,0,0)"><div><img src="cid:ii_k1flan9b0" alt="image.png" width="562" height="335"><br></div><div><br></div><div><br></div><div><br></div><div>Doris</div><div><br></div></div><div class="gmail_default" style="font-family:verdana,sans-serif;font-size:small;color:rgb(0,0,0)"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:verdana,sans-serif;font-size:small;color:rgb(0,0,0)"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:verdana,sans-serif;font-size:small;color:rgb(0,0,0)"><br></div></div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr">Em sex, 4 de out de 2019 às 23:48, Bernardo B. Andrade <<a href="mailto:bbandrade@unb.br" target="_blank">bbandrade@unb.br</a>> escreveu:<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex">Caros,<br>
<br>
Vou pegar embalo na mensagem mais recente do professor Pedro.<br>
<br>
Primeiramente sinto falta de uma definição (e escopo) para Ciência de <br>
Dados... para fins desse texto vou definir:<br>
<br>
- Soft DS: fundamentos de bancos de dados, computação em paralelo, <br>
visualização, text mining, web mining, BI.<br>
- Hard DS: análise de complexidade (de algoritmos), otimização numérica, <br>
modelagem de dados superdimensionados, álgebra linear computacional, ML.<br>
<br>
(Digressão: Infelizmente muita gente (alunos em particular) adora o soft <br>
DS... na hora do hard DS pede pra voltar pra estatística... rsrs)<br>
<br>
Discordo do Wickman e do tom apocalíptico de muitas discussões sobre CD <br>
e estatística. Nâo perdemos bonde algum. A Estatística é uma área fértil <br>
a qual, juntamente com as engenharias, matemática aplicada e computação, <br>
pariu essa criança mimada e hiperativa chamada "ciência de dados". Essa <br>
criança vai amadurecer (está amadurecendo) e nesse processo a formação <br>
de recursos humanos sofrerá mudanças.<br>
<br>
Na academia, as mudanças vão ocorrer naturalmente à medida que os jovens <br>
pesquisadores (ansiosos por mudanças) forem publicando em bons <br>
periódicos de engenharias, matemática aplicada e computação (além de <br>
estatística, obviamente), à medida que criarem grupos de pesquisa <br>
fortes, produzirem patentes, projetos com grandes empresas, etc. A <br>
verdadeira reforma se dá não por decreto ou mobilizações durante o <br>
SINAPE mas por força da nossa produção.<br>
<br>
No mundo corporativo as mudanças ocorrem mais rápido e nem sempre existe <br>
um match perfeito entre o profissional (analista de dados) e o egresso <br>
da universidade, seja ele um estatístico, engenheiro ou economista ou <br>
até cientista de dados. Até porque o profissional que trabalha com dados <br>
tem inúmeros perfis e precisa ser moldado no próprio ambiente de <br>
trabalho e em cursos de especialização. Pense não apenas no cientista de <br>
dados mas também no "quant" (mercado financeiro), no analista de risco, <br>
entre outros. Alguns perfis são mais favoráveis a um atuário, outros a <br>
um estatístico e outros a um cientista de computação. Jamais um <br>
currículo de graduação vai atender ao mercado plenamente. Deve dialogar <br>
com o mercado mas nunca será capaz de produzir o "data god", essa figura <br>
mitológica que domina estatística, BI, AI, ML, KDD, big data, analytics, <br>
bioinformatics... (Lembra do pato... anda, nada e voa, nenhum dos três <br>
bem).<br>
<br>
Nesse sentido acho que é perfeitamente possível ter bons cursos de <br>
estatística sem grandes conteúdos de CD. Assim como é ótimo que tenhamos <br>
programas com essa ênfase.<br>
<br>
Também discordo das queixas de que não somos multidisciplinares (seja lá <br>
o que isso for). Pesquisa requer, em parte, isolamento (no bom sentido) <br>
e foco. Na minha definição, somos uma comunidade com formação e atuação <br>
ampla. Culturalmente somos mais próximos dos matemáticos e isso nos <br>
torna menos dinâmicos e ousados do que, por exemplo, engenheiros e <br>
cientistas de computação. Por outro lado, tendemos a ser mais rigorosos <br>
em termos metodológicos. There is no free lunch! De probabilidade a <br>
bioestatística temos muito espaço para produzir e colaborar seja dentro <br>
como fora da academia.<br>
<br>
Talvez a realidade de São Carlos seja uma. A de Brasília outra. Nordeste <br>
uma terceira. ENCE uma quarta e por aí vai. Uns podem realizar seu <br>
"datafest", outros optarem por eventos voltados para finanças e <br>
econometria enquanto outros se tornam referência em bioestatística. É <br>
bom que seja assim.<br>
<br>
Abraços e bom fim de semana,<br>
<br>
Bernardo<br>
<br>
<br>
-- <br>
Prof. Bernardo Borba de Andrade<br>
Chefe de Departamento<br>
Estatística - IE - UnB<br>
Tels. 61-3107-3668 - 3107-3696<br>
<br>
<br>
_______________________________________________<br>
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</blockquote></div>
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</blockquote></div><br clear="all"><div><br></div>-- <br><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><font face="monospace, monospace"><span style="font-size:12.8px">"</span><span style="color:rgb(84,84,84);font-size:small;line-height:18.2px">If you can't</span><span style="color:rgb(84,84,84);font-size:small;line-height:18.2px"> excel with </span><span style="color:rgb(84,84,84);font-size:small;line-height:18.2px">talent</span><span style="color:rgb(84,84,84);font-size:small;line-height:18.2px">, triumph with </span><span style="color:rgb(84,84,84);font-size:small;line-height:18.2px">effort</span><span style="font-size:12.8px">!" - </span><span style="font-size:12.8px">Dave Weinbaum.</span><br></font></div><div dir="ltr"><font face="monospace, monospace"><br></font></div><div dir="ltr"><font face="monospace, monospace">Widemberg Nobre</font></div><div dir="ltr"><span style="font-size:12.8px"><font face="monospace, monospace">Doutorando em Estatística pela Universidade Federal do Rio de Janeiro</font></span><div><br></div><div><br></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div>
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