[ABE-L] Ciência de Dados

[Heliton Tavares]

A estrutura do Curso de Estatística da UFPA está em discussão para
atualizações. A versão atual está no link:

http://www.faest.icen.ufpa.br/index.php/plano-das-disciplinas

Eu sempre cito essa conhecida matéria da revista Super Interessante (Abril)
para alunos de graduação, e espero que ela continue bem quente:
https://super.abril.com.br/cultura/6-razoes-para-acreditar-que-estatistica-e-a-profissao-do-futuro/


Abraços!

On Thu, Oct 3, 2019 at 2:44 PM Clarice Garcia Borges Demetrio <
clarice.demetrio em usp.br> wrote:

> 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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