[ABE-L] Ciência de Dados

[Clarice Garcia Borges Demetrio]

Um fato:
Em 1986 qdo cheguei no Imperial College para fazer meu pos-doc, dividi
a sala com um inglês (Richard Smith) um russo (?, não me lembro do nome) e
um australiano (Chris Brien com quem trabalho até hoje).
O Russo estava fazendo pos-doc em inteligência artificial sob orientação de
Sir David. Cox.
Tentei entendei o que era, mas meu inglês era péssimo e o dele pior ainda!!!



On Thu, Oct 3, 2019 at 1:30 PM Hedibert Lopes <hedibert em gmail.com> wrote:

> 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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