Políticas públicas, aprendizado estatístico, empreendedorismo e educação no ensino superior estão entre os temas

Com o objetivo de atuar na difusão dos avanços e da importância da estatística nas diversas áreas do conhecimento, realizou-se mais uma edição do Congresso de Estatística – Cone 2018. O evento aconteceu nos dias 08 e 09 de junho, em São Paulo.

A programação contou com palestras, debates e mesas redondas. Entre os temas selecionados estavam a presença da estatística em políticas públicas, aprendizado estatístico, empreendedorismo e educação no ensino superior.

Estavam reunidos diretores e gerentes das empresas do segmento, pesquisadores, técnicos, consultores, professores, estudantes e demais interessados.

O encontro foi um espaço para integração e fonte de conhecimento para estatísticos e todos os profissionais ligados ao tema, que utilizam modelos estatísticos em suas áreas de atuação.

O evento foi realizado no dia 09 de junho no Auditório do SAS BRASIL, com recepção a partir das 07h30.

O Cone 2018 foi organizado pela Brasil Produções em parceria institucional com o CONRE-3.


Workshop: Deep Learning em R – exemplos de aplicação
Data: 08 de junho de 2018
Horário: 09h às 12Hs – (credenciamento às 08h30)
Espaço Maestro
Local: Rua Maestro Cardim, 1.170 – Paraíso – São Paulo/SP
 

Congresso de Estatística – CONE 2018
Data: 09 de junho de 2018 
Horário: 09/06 (07h30 às 17h30) 
Local: SAS São Paulo – Edifício Pátio Victor Malzoni
Av. Brg. Faria Lima, 3477 – Itaim Bibi
CEP: 04538-133 – São Paulo – SP
Informações pelo telefone: (31) 4112.2067 e (31) 99251.7457

Site do evento: www.cone2018.com.br

 

 

Programação

08 de junho (sexta-feira)

08h30 // Credenciamento

09h00 // Comentários sobre Deep Learning – Julio Trecenti    

10h40 // Coffeebreak

11h00 // Exemplos de aplicação de deep learning – Daniel Falbel   

 

09 de junho (Sábado)

07h30 // Credenciamento


08h30 // Palestra de abertura – "Panorama atual do mercado e da formação de Estatísticos no Brasil" – Doris Fontes – Vice-Presidente do CONRE-3    


09h00 // Painel 1 – "Políticas Públicas e dados abertos: A estatística na transformação social"

  • Moderação: Julio Trecenti

    • Jurimetria e dados abertos – Julio Trecenti   

    • Controle social na era digital – George Santiago   

    • A oferta e o uso de dados públicos abertos: Um estudo sobre os desertos alimentares na região metropolitana de SP   


10h30 // Sas OnDemand for Academics – Camila Reis  


10h40 // Coffeebreak


11h00 //  Painel 2 – "Aprendizado Estatístico: A integração da estatística com computação"   

  • Moderação: Adriana Silva   

  • Convidados:

    • Athos Damiani

    • Bruno Leme

    • Felipe Salvatore
      ​

12h30 // Intervalo para almoço


14h00 // Mesa redonda – "A realidade do Ensino de Estatística em disciplinas de serviço"

  • Moderação: Ângela Paes   

    • Ensino de Estatística para Não Estatísticos – Alexandre Silva   

    • Melhorias para o ensino de estatística em disciplinas de serviço – Edson Martinez   

    • Ensinando Estatística para "marqueteiros" – Mirian Salomão  


15h30 // Coffeebreak


16h00 // Palestra – Estatística e empreendedorismo – Alonzo Soler   


17h00 // Palestra de encerramento – O Poder do Estatístico na Era de Ciência de Dados – Marcelo Fernandes   

 

Convidados

WORKSHOP – Deep Learning

Comentários sobre Deep Learning – Júlio Trecenti 

trecentiBacharel, mestre e doutorando em Estatística pelo IME/USP.  Secretário-geral da Associação Brasileira de Jurimetria (ABJ) e sócio da Platipus Consultoria – inteligência jurídica e analytics. Sócio da Curso R Treinamentos e Consultoria, onde coordena e ministra diversos cursos sobre R e ciência de dados. Trabalha com web scraping, consolidação de dados, visualização e modelagem, construindo modelos preditivos, APIs, pacotes em R e dashboards em Shiny. Presidente do CONRE-3. É tão nerd que convence todos os seus amigos a mexerem no R e fazerem estatística. Presidente do CONRE-3. Atua principalmente no planejamento de soluções tecnológicas para o Conselho, através de i) análise de dados obtidos de redes sociais ou sites do governo e ii) construção de aplicativos para integração com os sistemas do CONFE e do TSE, entre outros.

Exemplos de aplicação de deep learning – ​Daniel Falbel

Bacharel em Estatística pelo IME-USP, atuou como Data Scientist no MarketData e atualmente é Cientista de Dados do Itaú. É co-fundador do Curso-R. Trabalha diariamente com R há mais de 4 anos. É interessado por tudo que tem a ver com R, Machine Learning e Estatística.

 

ABERTURA

Panorama atual do mercado e da formação de Estatísticos no Brasil

A área da estatística vem crescendo de forma consistente já há alguns anos, exigindo mais profissionais competentes e cada vez mais atualizados. No entanto, o ritmo de formação de estatísticos no Brasil está estagnado há muitos anos. Pretende-se aqui mostrar esse panorama a fim de possibilitar que universidades, profissionais e empregadores estejam conscientes da importância de se discutir com profundidade a adequacidade dos cursos, formas de combate à evasão dos bacharelados e incentivo aos alunos buscarem a nossa área como carreira.

Doris Fontes – Vice-Presidente do CONRE-3
Bacharel em Estatística pelo IME-USP (82), atua na área de pesquisa de mercado desde 1983 e mantém uma empresa de consultoria desde 1987. Em 2004 foi nomeada pelo CONFE (Conselho Federal de Estatística) Coordenadora Geral do CONRE-3 (Conselho Regional de Estatística da 3ª Região – SP/PR/MT/MS); em 2010 foi eleita Presidente desta regional pelos seus estatísticos registrados. Tem atuado no fortalecimento da área da estatística no Brasil, realizando e participando de eventos para pesquisadores, profissionais e estudantes universitários e do ensino médio. Entre as ações de divulgação da nossa área incluem-se apoio às entidades governamentais e trabalho de esclarecimentos sobre as atribuições de nossos profissionais junto a empresas públicas e privadas. Trata-se de um trabalho voluntário, sem remuneração; atualmente exerce o cargo de vice-presidente até Dezembro de 2018.

 

PAINEL 1

Políticas Públicas e dados abertos: A estatística na transformação social

Toda proposta de política pública precisa ser validada no plano real, com base em estudos de impacto regulatório rigorosos. Para tomar decisões de forma transparente, é importante que os agentes envolvidos estejam munidos de informações públicas de qualidade. Nesse sentido, a promoção e a disponibilização de dados abertos são ações imprescindíveis para permitir melhorias na sociedade. Nesse contexto, discutiremos neste painel: I) como funciona a coleta, armazenamento e disseminação de dados abertos; II) qual a importância da presença do estatístico em todos os processos de planejamento, coleta e análise de dados abertos como ferramenta para elaboração de políticas públicas; e III) cases de sucesso na utilização de análises estatísticas na transformação social.

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Moderador 

Júlio Trecenti 


Palestrantes
George Santiago 

​Graduado em Direito e Ciências Contábeis pela Universidade Federal da Bahia (UFBA). Atualmente, é pós-graduando em “Corrupção: Controle e Repressão a desvios de Recursos Públicos” e secretário executivo do Tribunal de Contas do Estado da Bahia.​

Alexandre Ribeiro​ Leichsenring

alexandre ribeiroDoutor em Estatística pelo IME/USP,  é Professor do Curso de Gestão de Políticas Públicas da Escola de Artes, Ciências e Humanidades da Universidade de São Paulo. Desenvolve estudos sobre desigualdade e avaliação de impacto em políticas públicas. Tem experiência em modelagem de dados socioeconômicos, bases de dados públicas, indicadores sociais, estatística espacial.  É entusiasta do R (The R Project for Statistical Computing).

 

PAINEL 2

Aprendizado Estatístico: A integração da estatística com computação

O acúmulo de grandes massas de dados e a demanda crescente por profissionais da ciência de dados mostra um cenário promissor para estatísticos. A popularidade do tema em várias áreas do conhecimento trouxe consequências negativas, como a quantidade excessiva de terminologias e o advento de conceitos genéricos e vazios de conteúdo, que na prática atrapalham o desenvolvimento de soluções robustas. Por isso, é crescente a preocupação de gestores por cientistas de dados capazes de realizar análises consistentes, com embasamento sólido na teoria estatística. No entanto, é alta a proporção de estatísticos que possuem deficiência em linguagens de programação, o que gera problemas de adaptação ao mercado de trabalho. Nesse cenário, discutiremos neste painel: I) como os estatísticos podem se preparar para serem os líderes na área de ciência de dados; II) como lidar com o excesso de terminologias e com a multidisciplinaridade, tão necessária para consolidar a área de ciência de dados; e III) cases de sucesso na integração de estatística e computação.

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Moderadora

ADRIANA_MARQUES (1)Adriana Maria Marques da Silva

Graduada em Estatística pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (Unesp) e Mestra em Ciências: Estatística e Experimentação Agronômica pela Universidade de São Paulo (ESALQ/USP). Passou por empresas como Oracle e Editora Abril, onde foi gerente analítica. Atualmente está no SAS, como head de Analytics. É docente nas turmas de pós-graduação dos cursos "Análise de Dados e Data Mining” e “Análise de Big Data", na FIA, nas disciplinas de Regressão Linear, Logística e Árvore de Decisão, Social Network Analysis, além de aulas aplicadas em R, SPSS e SAS. É conselheira do CONRE-3. Exerce o cargo de presidente da CCT – Comissão de Comunicação e Tecnologia.​

 

Palestrantes

Athos Petri Damiani

athosPossui graduação em Estatística pela Universidade de São Paulo (IME-USP). Trabalhou com modelos preditivos para ABJ, IBOPE, ClearSale, EDP. Atualmente é cientista de dados no Itaú. É interessado por tudo ligado ao R e à estatística.

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Bruno Leme

Formado em Ciência da Computação pelo SENAC-SP, possuí pós-graduação em Análise de Dados e Data Mining pela FIA e atualmente é mestrando em Ciência da Computação pelo IME/USP. Trabalhou em empresas como DTM Marketing de Relacionamento, BNP Paribas Cardif e Editora Abril, com experiência nas áreas de DBM, BI e analytics. Atualmente atua como especialista em analytics e machine learning pelo Grupo Recovery.

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Felipe Salvatore

Bacharel em Ciências Sociais pela USP, mestre em Filosofia, na área de Lógica, pela Faculdade de Filosofia da USP e atualmente doutorando em Ciência da Computação no IME-USP. Depois de trabalhar algum tempo com lógica matemática, passou a dedicar seu tempo à inteligência artificial. Hoje seu foco é Deep Learning para processamente de linguagem natural. É Cientista de Dados na OPUS Software.


MESA REDONDA

Melhorias para o ensino de estatística em disciplinas de serviço

A disciplina de Estatística Básica é, talvez, um dos maiores pesadelos dos alunos de humanas e biológicas. Embora a investigação científica dos fenômenos seja fundamental para todas as áreas do conhecimento, o atual modelo de ensino da estatística básica para não estatísticos, chamada pelos Departamentos de Estatística de "disciplina de serviço", tem se provado, em geral, um fracasso. Nesse contexto, discutiremos neste painel: I) como conscientizar os alunos de outras áreas sobre a importância da estatística na sua profissão, II) motivos pelos quais o modelo atual insiste em ensinar estatística básica usando metodologia tradicional, sem adaptação para cada área de interesse dos alunos; e III) como pensar em conteúdos e formas que possam, de fato, ajudar os demais profissionais a usarem mais estatística no dia-a-dia.

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Moderadora
Ângela ​Tavares Paes

angelapaesPossui bacharelado, mestrado e doutorado em Estatística pelo Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo (IME-USP). Atua na área de Bioestatística desde 1996, prestando consultoria/assessoria estatística em trabalhos científicos e ministrando cursos para médicos e profissionais da saúde. Trabalhou no Instituto Dante Pazzanese de Cardiologia, e no Hospital Israelita Albert Einstein. Desde 2004, atua no Setor de Estatística Aplicada, vinculado à Pró-Reitoria de Pós-Graduação e Pesquisa da Universidade Federal de São Paulo (Unifesp). É responsável pelo curso de Análise Estatística, oferecido a alunos de diferentes programas de pós-graduação da Unifesp. É também Professora Assistente na Faculdade Israelita de Ciências da Saúde Albert Einstein (FICSAE). Durante 10 anos  ministrou oficinas de Estatística para professores do ensino fundamental e médio. Nos últimos anos, tem trabalhado com metodologias ativas de ensino para alunos de graduação em Medicina.

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Palestrantes:

Alexandre Sousa da Silva

alexandre silvaPossui graduação em Estatística pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (Unesp), mestrado em Estatística e Experimentação Agronômica pela Escola Superior de Agricultura "Luiz de Queiroz" (Esalq/USP) e doutorado em Estatística pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ). Atualmente é professor adjunto da Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro (Unirio). É membro do Grupo de Apoio Estatístico, o GAE, um projeto da Unirio que promove apoio às análises realizadas em projetos de pesquisas que utilizam estatísticas nos mais diversos cursos de graduação.

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Miria​m​ Tais Salomão 

miriamÉ bacharel em Estatística e mestre em Administração, ambos pela Universidade de São Paulo (USP). Foi professora de Métodos Quantitativos nos cursos de pós-graduação do Insper e da FGV, e possui ampla experiência como executiva de Marketing em empresas de varejo de grande porte, como Grupo Pão de Açúcar, C&A Modas e Saraiva. Atualmente, é doutoranda em Gestão Internacional pela ESPM e professora para a graduação da ESPM nas disciplinas de Branding e Métricas de Marketing para os cursos de Comunicação Social e de Administração​.

 

Edson Zangiacomi Martinez

edsonPossui Graduação em Estatística pela Universidade de Campinas (Unicamp), mestrado em Estatística pela Universidade Federal de São Carlos (UFSCar) e Doutorado em Ciências Médicas, também pela Unicamp. Foi Coordenador do Programa de Pós-Graduação em Saúde na Comunidade de 2006 a 2010, e de 2012 a 2016. É Membro do Comitê de Ética em Pesquisa (CEP) do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto (HCFMRP), desde 2012. Atualmente, é professor associado (livre-docente) do Departamento de Medicina Social da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo (USP/Ribeirão Preto). Ministra disciplinas de estatística básica para os cursos de graduação da área da saúde, como Nutrição, Fonoaudiologia, Fisioterapia e Terapia Ocupacional, e para diversos cursos de pós-graduação, também na área da saúde.

 

PALESTRA

Estatística e empreendedorismo: Panorama das StartUps e o papel do estatístico

A formação de startups no Brasil e no mundo acelera na mesma medida que o desenvolvimento científico e tecnológico. Tratam-se de pequenas empresas com ideias inovadoras, partindo modelos de negócio de alto risco e oferecendo produtos ou serviços escaláveis. Atualmente, é evidente que muitas startups dependem análises de dados avançadas para oferecer a seus clientes as soluções tecnológicas que propõem. No entanto, ainda é pequena a proporção de estatísticos que trabalham em startups, e menor ainda são as iniciativas de estatística na abertura dessas empresas. Nesse contexto, discutiremos neste painel: I) por que os estatísticos ainda não descobriram asstartups e vice-versa; II) como incentivar os estatísticos a abrirem startups e se consolidarem como líderes no cenário empresarial de hoje; e III) cases de sucesso de empreendedores estatísticos.​

Palestrante

​Alonso Soler 

solerPossui graduação em Estatística pela Universidade de Brasília (UNB), Mestre em Estatística pela Universidade Estadual de Campinas (Unicamp) e Doutor e Engenharia de Produção pela Universidade de São Paulo (USP). Atualmente é sócio administrador da J2DA Treinamento e Consultoria. Atendeu clientes como Braskem, Aché Laboratórios e Camargo Correa. Também é sócio-diretor na Schédio Engenharia Consultiva e docente na Saint Paul Escola de Negócios, Insper e FIA.

Moderador
Marcos Coque Jr
Head Data Science na Levee e conselheiro do CONRE-3. Bacharel em Estatística, Mestre em Estatística e Doutor em Engenharia, todos pela Universidade de São Paulo (USP). Possui mais de 15 anos de experiência em coordenação, desenvolvimento e validação de modelos quantitativos e analytics para auxílio na tomada de decisão em empresas de diversos ramos de atuação. Atuou como consultor, no desenvolvimento de projetos de consultoria e treinamentos em empresas da área de mineração, petrolífera, automotiva e financeira. Atualmente é Cientista de Dados (Data Scientist) atuando no desenvolvimento de modelos estatísticos e algoritmos de machine learning.

 

Palestra de Encerramento

Marcelo Fernandes

MARCELO_FERNANDESBacharel em Estatística pela Universidade Federal do Paraná (UFPR), com especializações em economia, marketing e administração. Possui mais de 20 anos de experiência em Analytics aplicado a processos de tomada de decisão, incluindo modelagem estatística, MIS, análise de portfólio, mineração de dados e descoberta de dados, associados à gestão de risco de crédito, prevenção de fraudes, otimização de processos de coleta. Possui cinco anos de experiência em pré-venda de soluções SAS e SPSS, bem como criação e desenvolvimento de estratégias de vendas. Experiência em gestão de pessoas e treinamento relacionado ao desenvolvimento de habilidades técnicas e comportamentais. É palestrante e professor de disciplinas como inteligência competitiva, mineração de dados aplicados e estatística. Atualmente é gerente de Ciência Analítica da FICO.

 

 

 

Leia aqui uma análise do que foi o CONE-2018.

 

 

 

CONE 2018 – 2º Congresso de Estatística – São Paulo