[ABE-L] Ciência de Dados

[Doris Fontes]

Para entender um pouco do que acontece em alguns lugares, esses são os
requisitos para um cargo de CIENTISTA DE DADOS numa empresa em Londres:

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Doris





Em sex, 4 de out de 2019 às 23:48, Bernardo B. Andrade <bbandrade em unb.br>
escreveu:

> Caros,
>
> Vou pegar embalo na mensagem mais recente do professor Pedro.
>
> Primeiramente sinto falta de uma definição (e escopo) para Ciência de
> Dados... para fins desse texto vou definir:
>
> - Soft DS: fundamentos de bancos de dados, computação em paralelo,
> visualização, text mining, web mining, BI.
> - Hard DS: análise de complexidade (de algoritmos), otimização numérica,
> modelagem de dados superdimensionados, álgebra linear computacional, ML.
>
> (Digressão: Infelizmente muita gente (alunos em particular) adora o soft
> DS... na hora do hard DS pede pra voltar pra estatística... rsrs)
>
> Discordo do Wickman e do tom apocalíptico de muitas discussões sobre CD
> e estatística. Nâo perdemos bonde algum. A Estatística é uma área fértil
> a qual, juntamente com as engenharias, matemática aplicada e computação,
> pariu essa criança mimada e hiperativa chamada "ciência de dados". Essa
> criança vai amadurecer (está amadurecendo) e nesse processo a formação
> de recursos humanos sofrerá mudanças.
>
> Na academia, as mudanças vão ocorrer naturalmente à medida que os jovens
> pesquisadores (ansiosos por mudanças) forem publicando em bons
> periódicos de engenharias, matemática aplicada e computação (além de
> estatística, obviamente), à medida que criarem grupos de pesquisa
> fortes, produzirem patentes, projetos com grandes empresas, etc. A
> verdadeira reforma se dá não por decreto ou mobilizações durante o
> SINAPE mas por força da nossa produção.
>
> No mundo corporativo as mudanças ocorrem mais rápido e nem sempre existe
> um match perfeito entre o profissional (analista de dados) e o egresso
> da universidade, seja ele um estatístico, engenheiro ou economista ou
> até cientista de dados. Até porque o profissional que trabalha com dados
> tem inúmeros perfis e precisa ser moldado no próprio ambiente de
> trabalho e em cursos de especialização. Pense não apenas no cientista de
> dados mas também no "quant" (mercado financeiro), no analista de risco,
> entre outros. Alguns perfis são mais favoráveis a um atuário, outros a
> um estatístico e outros a um cientista de computação. Jamais um
> currículo de graduação vai atender ao mercado plenamente. Deve dialogar
> com o mercado mas nunca será capaz de produzir o "data god", essa figura
> mitológica que domina estatística, BI, AI, ML, KDD, big data, analytics,
> bioinformatics... (Lembra do pato... anda, nada e voa, nenhum dos três
> bem).
>
> Nesse sentido acho que é perfeitamente possível ter bons cursos de
> estatística sem grandes conteúdos de CD. Assim como é ótimo que tenhamos
> programas com essa ênfase.
>
> Também discordo das queixas de que não somos multidisciplinares (seja lá
> o que isso for). Pesquisa requer, em parte, isolamento (no bom sentido)
> e foco. Na minha definição, somos uma comunidade com formação e atuação
> ampla. Culturalmente somos mais próximos dos matemáticos e isso nos
> torna menos dinâmicos e ousados do que, por exemplo, engenheiros e
> cientistas de computação. Por outro lado, tendemos a ser mais rigorosos
> em termos metodológicos. There is no free lunch! De probabilidade a
> bioestatística temos muito espaço para produzir e colaborar seja dentro
> como fora da academia.
>
> Talvez a realidade de São Carlos seja uma. A de Brasília outra. Nordeste
> uma terceira. ENCE uma quarta e por aí vai. Uns podem realizar seu
> "datafest", outros optarem por eventos voltados para finanças e
> econometria enquanto outros se tornam referência em bioestatística. É
> bom que seja assim.
>
> Abraços e bom fim de semana,
>
> Bernardo
>
>
> --
> Prof. Bernardo Borba de Andrade
> Chefe de Departamento
> Estatística - IE - UnB
> Tels. 61-3107-3668 - 3107-3696
>
>
> _______________________________________________
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> https://lists.ime.usp.br/listinfo/abe
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