[ABE-L] Ciência de Dados

[Doris Fontes]

Marcus, foram dois centavos muito bem aplicados!

Eu também sinto falta de um mega-evento que discuta estatística+ciência de
dados e que não seja patrocinado diretamente por uma empresa do ramo. O
CONRE-3 tem realizado vários Encontros Estatísticos com esse tipo de
assunto, mas a nossa abrangência é bem pequena. Nossos últimos encontros
sempre tiveram cerca de 100 participantes.

A mim parece-me claro também que há dificuldades em envolver mais
professores e a até a ABE nesse movimento "ciência de dados".

Achar que todos os egressos dos bacharelados em estatística se sentem bem
chamando a si próprios de "cientistas de dados" é ilusão. Há uma demanda
muito grande por estatísticos que dominem programação (tendendo para Python
e R), mas também tenham interesse pelos negócios e possuam habilidades de
comunicação. Não é um exigência absurda e é possível adquirir boa parte
dessas habilidades durante a graduação.

O que o mercado usa aos montes hoje é produção em massa, implementação de
modelos encontrados pelos cientistas de dados. Muitas vezes são modelos
problemáticos, mas pouco se discute sobre isso.

A estatística é, sim, um componente muito importante -- como sempre foi.
Mas muitos profissionais sentem-se inseguros num mercado muito diferente
das salas de aula. Alguns se dão muito bem, outros nem tanto, com
dificuldades para entender como se processa muitos terabytes de dados
rapidinho.

Doris



Em qui, 3 de out de 2019 às 20:02, 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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