[ABE-L] Ciência de Dados

[Edmilson Rodrigues Pinto]

Pessoal,

muito boa essa discussão em época que estamos finalizando o processo 
pedagógico do curso de estatística da UFU. Algumas considerações,  
mencionadas aqui, já havíamos observado também. Grande parte dos nossos 
alunos formados (ainda poucos, o curso forma poucos alunos) está 
seguindo dentro de grandes empresas trabalhando com ciência de dados. 
Como já foi dito, a transformação está em curso e devemos adaptar aos 
novos tempos. Nos debates, com alunos, ex-alunos e profissionais da 
área, ocorridos nas semanas da estatística o assunto frequente é ciência 
de dados e como o curso de estatística irá proceder diante dessa 
realidade.

Abçs.

Edmilson.


Em 2019-10-03 13:29, Hedibert Lopes escreveu:
> Boa tarde pessoal,
> 
> 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.
> 
> 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?
> 
> Abracos,
> Hedibert
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Edmilson Rodrigues Pinto
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