[ABE-L] Ciência de Dados

Qui Out 3 20:58:17 -03 2019

Caros,
Concordo com os pontos mencionados por todos. Parabenizo em especial os
professores Raydonal e Marcus Nunes. Quanto ao comentário do professor
Nunes sobre o evento, quem sabe possamos unir forças, mesmo com poucos
recursos pra trazer o evento pra UFPE? No ano corrente acho difícil, mas
quem sabe em 2020?
Quanto aos outros pontos não tenho muito a contribuir com minha pouca
experiencia. Mas com a que tenho, vejo que falta muito a interação entre os
profissionais. Não só com os de áreas correlatas mas também com os de nossa
própria área. Precisamos mudar isso e nos unirmos. O cenário mundial está
mudando depressa e se não nos adaptarmos, ficaremos obsoletos.

No mais, no que eu puder ajudar, estarei aqui.
Att,

Maria do Carmo
Professora adjunta
Departamento de Estatística- UFPE

Em qui, 3 de out de 2019 8:03 PM, Marcus Nunes <marcus.nunes em gmail.com>
escreveu:

> Meus dois centavos sobre este assunto:
>
> 1. Nós deveríamos ter aqui no Brasil um evento de abrangência nacional
> como é o ASA Datafest - https://ww2.amstat.org/education/datafest/ . Aqui
> na UFRN nós fizemos algo nesta linha em 2018 -
> https://marcusnunes.me/posts/como-foi-a-competicao-de-ciencia-de-dados/ -
> e iremos repetir a dose em 2019, mas é algo localizado apenas dentro da
> nossa universidade. Marcelo Bourguignon e eu estamos pensando em expandir
> esta iniciativa para todo o Brasil, com uma grande final ocorrendo no
> SINAPE. Entretanto, a recepção que tivemos dos professores para quem
> apresentamos nossa proposta, para que eles replicassem a competição deste
> ano em suas universidades, foi fria.
>
> 2. A maioria dos professores de Estatística que conheço um pouco mais a
> fundo é pouco multidisciplinar, trabalhando apenas com outros pesquisadores
> da sua própria área. Imagino que isso talvez se deva às métricas da Capes
> para avaliar a produção dos programas de Pós. Junte isso com o fato de que
> atividades que não sejam aulas presenciais, publicação de livros e artigos
> ou orientações acadêmicas contem pouco para a progressão docente e temos
> uma receita para pouca inovação.
>
> 3. Boa parte dos bacharelados em Estatística estão em universidades
> federais. Entretanto, os concursos para professores em federais são, em
> geral, muito restritivos. Como a maioria dos editais exige doutorado em
> Estatística ou áreas afins, os departamentos perdem grandes profissionais
> de áreas como Bioinformática, Linguística Computacional e Ciência da
> Computação, dentre outras. Eu acredito que concursos públicos para
> professores deveriam exigir apenas doutorado. Se o candidato é PhD em
> Filosofia e consegue passar no combo prova escrita + prova didática +
> defesa do memorial, ele merece entrar no departamento no qual prestou
> concurso. Esta falta de diversidade acaba criando departamentos que pensam
> de maneira muito parecida, prejudicando o nascimento de ideias
> conflitantes.
>
> Atenciosamente,
> --
> Marcus Nunes
> Professor Adjunto
> Universidade Federal do Rio Grande do Norte
> Centro de Ciências Exatas e da Terra
> Departamento de Estatística
> Laboratório de Estatística Aplicada
> marcus em marcusnunes.me
> https://marcusnunes.me/
> http://shiny.estatistica.ccet.ufrn.br
>
>
>
> On Thu, Oct 3, 2019 at 5:00 PM Basilio de Braganca Pereira <
> basilio em hucff.ufrj.br> wrote:
>
>> 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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>>>>> Pedro Luis do Nascimento Silva
>>>>> IBGE - Escola Nacional de Ciências Estatísticas
>>>>> IBGE - National School of Statistical Sciences
>>>>> Phone: +55 21 21424957
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>>>> Hedibert Freitas Lopes, PhD
>>>> Professor of Statistics and Econometrics
>>>> INSPER - Institute of Education and Research
>>>> Rua Quatá, 300 - São Paulo, SP 04546-042 Brazil
>>>> Phone: +55 11 4504-2343
>>>> www.hedibert.org
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