[ABE-L] Ciência de Dados

Qui Out 3 17:00:33 -03 2019

Na pós-graduação de cardiologia da UFRJ faz uns 7 anos leciono Aprendizado Estatístico ( obrigatório ) com o l livros texto
Maley, Maley,Pajevic-2011- Statistical Learning for Biomedical Science , camb un presss 
Manly métodos estatísticos multivariados -umaintroducao

E já está na faze de revisão pela Chapman Halll o livro  
Pereira , Rao , Oliveira - Statistical Learning using Neural Networks :  a Guide for Statisticians and Data Scientists ( With Python).
Basilio

Ps nossos co autores médicos já está usando SVM , survival tree , grafos, CART
a algum tempo!!!!!!
Só agora os estatisticos notaram que ninguém estava reinventando a roda e sim usando a roda!!!!

Enviado do meu iPhone

Em 3 de out de 2019, à(s) 16:05, Pedro Alberto Morettin <pam em ime.usp.br> escreveu:

>   O Departamento de Estatística do IME-USP está estudando a possibilidade de criar uma área de concentração em Ciência de Dados
> dentro do Mestrado em Estatística. Atualmente está sendo oferecida a disciplina Aprendizado Estatística para Dados Superdimensionados. No próximo semestre será oferecida a disciplina Introdução à Ciência de Dados. 
> 
> Penso que antes de criar mestrados, graduações, MBA (não entendo o uso indiscriminado dessa sigla, que sabemos qual o significado; atualmente tem MBA em tudo: Psicologia,
> Economia etc etc, que na verdade são cursos de extensão) etc, é necessário ver se cada programa de pós-graduação tem pessoas interessadas e competentes para ministrar
> as disciplinas de um tal programa, bem como orientar alunos em dissertações.
> 
> Tal programa, quando e se for criado,  deverá envolver docentes dos departamentos de computação, matemática e matemática aplicada.
> 
> Pedro
> 
> 
> 
>> Em qui, 3 de out de 2019 às 14:28, Pedro Luis do Nascimento Silva <pedronsilva em gmail.com> escreveu:
>> O currículo de graduação da ENCE passou por recente revisão e está disponível aqui: http://www.ence.ibge.gov.br/index.php/portal-graduacao/portal-graduacao-grade-curricular
>> 
>> O projeto pedagógico do curso de graduação da ENCE contém os detalhes das ementas de disciplinas, e muitas outras informações sobre o curso, e está disponível aqui:
>> http://www.ence.ibge.gov.br/images/ence/doc/bacharelado/PPC.pdf 
>> 
>> Para facilitar aos interessados, segue também cópia anexada deste.
>> 
>> As diretrizes curriculares para cursos de graduação em Estatística foram atualizadas pela última vez em 2008, e as que estão valendo estão disponíveis aqui: 
>> http://portal.mec.gov.br/escola-de-gestores-da-educacao-basica/323-secretarias-112877938/orgaos-vinculados-82187207/12991-diretrizes-curriculares-cursos-de-graduacao 
>> 
>> Vai também anexada cópia do documento acima, para facilitar.
>> 
>> Saudações, Pedro. 
>> 
>>  
>> 
>>> Em qui, 3 de out de 2019 às 14:01, Hedibert Lopes <hedibert em gmail.com> escreveu:
>>> Obrigado Pedrao por dividir os guidelines da ASA.  Onde achamos os equivalentes para o Brasil?  Ou temos que olhar programa por programa?  E se assim o for, gostaria de pedir aos representantes dos programas que divulguem aqui os links e/ou documentos que ajudem a fomentar essa discussao de forma pragmatica e abrangente.
>>> 
>>> Abs,
>>> Hedibert
>>> 
>>> 
>>>> On Thu, Oct 3, 2019 at 1:57 PM Pedro Luis do Nascimento Silva <pedronsilva em gmail.com> wrote:
>>>> Tenho uma proposta bem específica: ano que vem temos SINAPE, uma oportunidade boa para reuniões presenciais e debates ao vivo e a cores.
>>>> 
>>>> Sei que a data está longe, mas que tal uma iniciativa de:
>>>> 1) formar um grupo de discussão sobre 'atualização de currículo mínimo' para cursos de graduação em Estatística (estes são os nossos espaços de atuação mais amplos na área de formação); 
>>>> 2) o SINAPE seria uma oportunidade para o 'fechamento' dessa atividade, e encaminhamento da mesma dentro dos fóruns existentes (ABE, e quaisquer outras entidades que possam se interessar pelo tema).
>>>> 
>>>> Acho importante que as lideranças mais jovens e com as melhores ideias sobre o tema façam parte, e que o grupo seja aberto a contribuições da comunidade, mesmo que por pessoas que não se integrem totalmente como membros.
>>>> 
>>>> A título de contribuição, vão anexados alguns documentos de referência.
>>>> 
>>>> a) Guidelines de currículo para cursos de estatística da ASA;
>>>> b) Guidelines de currículo para cursos de ciência de dados da ASA;
>>>> c) Estruturas curriculares (em discussão) para introdução a ciência de dados nas escolas (pré-universidade).
>>>> 
>>>> Só uma leitura atenta deste material e comparação com o que temos na maioria dos currículos de graduação já nos daria excelente ponto de partida para o trabalho...
>>>> 
>>>> Saudações, Pedro.
>>>> 
>>>>> Em qui, 3 de out de 2019 às 13:29, Hedibert Lopes <hedibert em gmail.com> 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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