Tratamento e Análise de Dados e Informações (TADI)

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1 Tratamento e Análise de Dados e Informações (TADI) Apresentação do Curso Prof. André Martins

2 A USP

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4 By all means let's be open-minded, but not so open-minded that our brains drop out, Richard Dawkins

5 Em 1989 eu parei de escrever livros de ficção científica. Houve diversas razões para isso. Embora eu tenha ainda muitas idéias para novos projetos, cheguei à conclusão que não valeria a pena leva-los a cabo em face à nova situação do mundo. A verdade é que alguns de meus conceitos tornaram-se obstáculos ao meu prazer de escrever ficção científica.

6 Agora, estou cada vez mais consciente de que não sei nada. Não sou sequer capaz de familiarizar-me com todas as novas teorias científicas. Algumas vezes, tenho a impressão de que as universidades crescem mais rapidamente que o próprio Universo, enquanto que os professores multiplicam- se ainda mais rápido; a cada dois anos cada um deles tem de publicar um novo livro (obviamente descrevendo novas teorias).

7 Idéias loucas não são incomuns na ciência, mas quem irá ler todos esses livros? Quem separará o nonsense do que tem valor? Quem colocará tudo na perspectiva correta? Deve haver alguns gênios por aí, mas eu não sou mais capaz de fazer isso. Eu não acredito mais que, mesmo que tentasse gritar o mais alto possível, possa mudar qualquer coisa.

8 Este crescimento exponencial não irá parar. Ele se manterá por si próprio gostando eu ou não, como um redemoinho, um tornado com que nenhum Homem pode. Então, e daí se meus livros são traduzidos em 40 idiomas e o total de cópias atinja 27 milhões? Eles irão todos desaparecer, uma vez que a torrente de novos livros está inundando tudo, arrastando o que quer que tenha sido escrito previamente.

9 Hoje, um livro na prateleira nem tem tempo de pegar pó. É bem verdade que se vive mais hoje, mas a vida de tudo quanto está ao nosso redor tornou-se muito mais curta. Isto é triste, mas ninguém pode parar este processo. O mundo ao nosso redor está submergindo tão rapidamente que ninguém pode realmente se acostumar com coisa alguma. Stanislaw Lem ( )

10 Explosão do Conhecimento A cada dia, se produz mais conhecimento.

11 Cada vez mais rápido Gráfico por Raymond Kurweil

12 Como lidar com isso? Não é mais possível conhecer todo o conhecimento gerado pela humanidade. Existem áreas demais e o tempo é limitado. A proliferação das áreas torna mais fácil a sobrevivência de abordagens malucas e erradas. Há muitos grupos que se dizem de pesquisa que sobrevivem por auto-citação: Forma-se um grupo fechado que se apóia e usa-se a existência do grupo como evidência de que fazem pesquisa e que podem estar certos.

13 Estratégias Torna-se indispensável aprender alguns truques e métodos para lidar com esse mar de informações. Qualquer profissional precisa conseguir, de forma razoavelmente competente: Identificar o que é ou não bobagem. Identificar o que é ou não relevante para os seus problemas. Saber onde encontrar esta informação relevante. etc.

14 Outras formas de gerar conhecimento Tudo isso vale para o conhecimento conforme ele foi gerado de forma majoritária até hoje, ou seja, por seres humanos. Será que, no futuro, não poderiam surgir outras formas de gerar conhecimento, acelerando o processo ainda mais?

15 Capacidade de cálculo em máquinas Gráfico por Raymond Kurweil

16 Gráfico por Raymond Kurweil

17 Singularidade Haverá um ponto em que as máquinas vão ficar mais inteligentes que as pessoas? Estimativas de singularidades (assumindo que uma venha a existir) variam de até 2030, ou, para outros problemas, ao redor de 2050.

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20 Mas está certo? Há várias críticas possíveis às análises anteriores (e pelo menos um erro menor em um dos gráficos), mas a direção do aumento de conhecimento e do poder computacional é esta. Resta saber se as tendências atuais serão mantidas ou se há algum tipo de limite.

21 Resumindo Como lidar com o acúmulo de conhecimento? Como separar o que é relevante? E o que é correto? Como desenvolver conhecimento de forma correta O que é correto?

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23 Funcionamento do Curso O curso tem como objetivo fornecer insumos para coleta e tratamento de dados e para formulação crítica de hipóteses e soluções necessárias para diagnosticar e enfocar problemas do mundo real. Serão abordados os temas da argumentação, do método científico, da confecção de relatórios científicos e da linguagem e do ferramental estatísticos necessários para tratamento de dados.

24 Avaliação A avaliação do curso será feita através de duas provas. Não haverá uma prova substitutiva ao final, para quem perder uma das provas.

25 Médias A média final será calculada da seguinte forma: F=0,5*P1+0,5*P2 O aluno precisa obter média superior ou igual a 5 para ser aprovado, ou superior ou igual a 3, para ter direito a recuperação.

26 Regras Cola = 0 na atividade em que ela for detectada. Revisão de nota só será aceita se o pedido for efetuado com uma justificativa por escrito, argumentando porque a correção está errada. O que existe é revisão de prova, cujo propósito NÃO é alterar a nota. Só é permitido falar durante a aula dirigindo-se ao professor E à classe toda.

27 As datas de prova e de entrega de trabalho não são alteráveis por pedidos de alunos, uma vez que tenham sido fixadas, após a segunda semana de aula. O objetivo destas regras é garantir aos alunos o melhor aprendizado possível.

28 Minha escala de valores, de acordo com a importância que eu associo a diferentes benefícios: Futuro profissional dos alunos: peso 1

29 Minha escala de valores, de acordo com a importância que eu associo a diferentes benefícios: Tranquilidade e felicidade dos alunos hoje: 0,001 Futuro profissional dos alunos: peso 1

30 Minha escala de valores, de acordo com a importância que eu associo a diferentes benefícios: Tranquilidade e felicidade dos alunos hoje: 0,001 Futuro profissional dos alunos: peso 1 Bem-estar da sociedade:

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