O que é a realidade?

 

Como analisar a realidade?
A realidade é uma síntese do mundo externo(objeto do conhecimento) e do mundo interno(sujeito do conhecimento). É preciso pensar segundo o contexto, segundo a mente daquele momento. Cada momento é um tempo peculiar e é ligado a uma série de acontecimentos.  A razão está na história, ela é a história. Quando criança pensava como criança, adulto penso como adulto. Analisar um dado é analisar seu contexto e sua história. Chegar a uma informação é chegar ao presentificar. É síntese presente de uma série de dados. Sua utilidade e seu uso.
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Ciência de Dados

 

Por que a ciência de dados é importante?

A ciência de dados é importante porque combina ferramentas, métodos e tecnologia para gerar significado com base em dados. As organizações modernas são inundadas com dados; há uma proliferação de dispositivos que podem coletar e armazenar informações automaticamente. Sistemas online e portais de pagamento capturam mais dados nas áreas de comércio eletrônico, medicina, finanças e todos os outros aspectos da vida humana. Temos dados de texto, áudio, vídeo e imagem disponíveis em grandes quantidades.  

Para que serve a ciência de dados?

A ciência de dados é usada para estudar dados de quatro maneiras principais:

1. Análise descritiva

A análise descritiva analisa os dados para obter insights sobre o que aconteceu ou o que está acontecendo no ambiente de dados. Ela é caracterizada por visualizações de dados, como gráficos de pizza, gráficos de barras, gráficos de linhas, tabelas ou narrativas geradas. Por exemplo, um serviço de reserva de voos pode registrar dados como o número de bilhetes reservados a cada dia. A análise descritiva revelará picos de reservas, quedas nas reservas e meses de alta performance para este serviço.

2. Análise diagnóstica

A análise diagnóstica é uma análise aprofundada ou detalhada de dados para entender por que algo aconteceu. Ela é caracterizada por técnicas como drill-down, descoberta de dados, mineração de dados e correlações. Várias operações e transformações de dados podem ser realizadas em um determinado conjunto de dados para descobrir padrões exclusivos em cada uma dessas técnicas. Por exemplo, o serviço de voo pode fazer drill-down em um mês particularmente de alta performance para entender melhor o pico de reserva. Isso pode levar à descoberta de que muitos clientes visitam uma determinada cidade para assistir a um evento esportivo mensal.

3. Análise preditiva

A análise preditiva usa dados históricos para fazer previsões precisas sobre padrões de dados que podem ocorrer no futuro. Ela é caracterizada por técnicas como machine learning, previsão, correspondência de padrões e modelagem preditiva. Em cada uma dessas técnicas, os computadores são treinados para fazer engenharia reversa de conexões de causalidade nos dados. Por exemplo, a equipe de serviço de voo pode usar a ciência de dados para prever padrões de reserva de voo para o próximo ano no início de cada ano. O programa de computador ou algoritmo pode analisar dados anteriores e prever picos de reservas para determinados destinos em maio. Tendo previsto as futuras necessidades de viagem de seus clientes, a empresa poderia iniciar a publicidade direcionada para essas cidades a partir de fevereiro.

4. Análise prescritiva

A análise prescritiva leva os dados preditivos a um novo patamar. Ela não só prevê o que provavelmente acontecerá, mas também sugere uma resposta ideal para esse resultado. Ela pode analisar as potenciais implicações de diferentes escolhas e recomendar o melhor plano de ação. A análise prescritiva usa análise de gráficos, simulação, processamento de eventos complexos, redes neurais e mecanismos de recomendação de machine learning.         

Voltando ao exemplo de reserva de voo, a análise prescritiva pode analisar campanhas de marketing históricas para maximizar a vantagem do próximo pico de reservas. Um cientista de dados pode projetar resultados de reservas para diferentes níveis de gastos de marketing em vários canais de marketing. Essas previsões de dados dariam à empresa de reservas de voos mais confiança para tomar suas decisões de marketing.

Fonte: Amazon https://aws.amazon.com/pt/what-is/data-science/

PYTHON FUNÇÃO E GRÁFICO

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MINERAÇÃO DE DADOS

 MINERAÇÃO DE DADOS

O que é? 

Data Mining.  É o processo de explorar dados procurando padrões consistentes. Hoje com a evolução da computação, internet temos muitas informações que precisam ser separadas e classificadas de acordo com a necessidade. Transformar em conjuntos de dados padronizados. O uso da Tecnologia da Informação é primordial. Nesse processo há o uso de estatística,  inteligência artificial e reconhecimento de padrões. Mineração de dados é  um sistema de informações que recebe dados como insumo, processa-os de forma dinâmica devolvendo como informação relevante. 

Primeiro há a coleta de dados, a seleção do dados importantes, de acordo com o objetivo. Na fase de pré-processamento  é a limpeza de dados, remoção e até incorporação de dados faltantes. Na etapa de transformação busca-se dados mais consistentes e regulares. Outra etapa é o uso de algorítmos visando aprendizado de máquina para enquadramento de problemas. Também importante é a avaliação de todo processo e da implementação do algorítimo seu funcionamento e seus impactos positívos e negativos. Neste campo há uma grande necessidade de se desenvolver uma gráfico analítico chamado em avaliação de Árvore de Problemas que analisa causas e consequências do problema principal. 

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Business Intelligence

 Arquitetura de projetos de analíticos (Business Intelligence)  

O sistema de BI possui um acervo de possibilidades e requer uma percepção bem apurada da situação em questão para sua correta implementação. O BI contém certa abstração em seu conceito, permitindo, assim, flexibilidade e adaptações a cada novo projeto. Sua estrutura final vai depender do contexto em que está inserida a solução. 

Em uma arquitetura genérica de BI, ou seja, naquela em que não aplicamos uma estrutura pensada exclusivamente para um caso, a composição é simples. Em uma visão macro, percebemos que o BI precisa necessariamente de três marcos:

Fonte de dados: toda e qualquer estrutura de BI deve possuir origem para os dados, pois não existe milagre ou mágica para geração das informações. Podem ser oriundas de várias fontes, mas com no mínimo uma. Lembre-se: tudo no BI possui uma origem.

Consolidação: uma solução de BI deve possuir uma fase de consolidação dos dados da origem, com processos de transformação e tratamento de acordo com as características intrínsecas, que o tornam consistente, estável, centralizado e à disposição das necessidades informacionais da organização.  

Decisão: todo sistema de BI possui como único e exclusivo objetivo auxiliar a decisão. Por isso, esse é o seu último marco. Se a solução ao final não contemplar o que dela mais se espera, de nada ela servirá.

Modelo de Business Intelligence:

BASE DE FONTE: UNESA

Preenchendo formulário automático

MR PYTHON 

AUTOMATIZANDO COM SELENIUM 

PREENCHIMENTO DE FORMULÁRIO

COM DADOS DE PLANILHA EXCEL

Importando planilhas e exportando csv

 

Importando Excel em Python

 

O uso da linguagem Python na Avaliação

 

Um debate aristotélico sobre Agostinho

 

Com prof. Dr. José Carlos Estevão  Filosofia Medieval- USP

Vida de desenvolvedor e pensador

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Nietzsche e a Pós-modernidade 

Fé e Razão: Viviane Mosé

 FÉ E RAZÃO - VIVIANE MOSÉ

FÉ na vida, não no conceito. Idade é um conceito. Palavras, dogmas são registros conceituais no papel que não refletem a experiência da vida. Viver a vida é valorizar  a mudança, os imprevistos e amor a mudança. Jovem na idade conceitual e no momento que se vive, uma questão de acreditar na vida. Na velhice conceitual a juventude da vida, do pensamento. 

A VALORIZAÇÃO DA VIDA

 

A VALORIZAÇÃO DA VIDA

Márcio Ruben*

Quando o raciocínio vai além dos valores morais? Nietzsche, o filósofo dinamite, intempestivo, da morte de Deus nos fala de algo além do bem e do mal. É fácil taxar de bonzinho ou mau aquele que a sociedade e ele mesmo ficou a margem da lei ou próximo. Mas houve uma tentativa de melhorar, de capacitar tal indivíduo? Não é questão moral, é questão de capacitação. A transvaloração de valores, o além-do-homem é o homem que cresce com as adversidades, em Psicologia chama-se resiliência.  Para Nietzsche os pré-socráticos que sabiam buscar na cosmologia a essência, a transformação das coisas como Heráclito ou a permanência como Parmênides. O raciocínio dá importância até ao superficial e efêmero. O dançar em Nietzsche é a vitalidade, a vontade de potência. Se há moral em Nietzsche é a preservação da vida, é viver e viver. O que a avaliação e a tecnologia têm em comum é esta preocupação nietzschiana com a vida, essa vontade de potência, esse impacto profundo nos indivíduos. Esse impacto positivo. Essa autonomia freireana, baseada na dignidade, na autonomia do educando. 

*Márcio Ruben é especialista em Filosofia, graduado em Avaliação e formado em Análise e Desenvolvimento de Sistemas.  Trechos do seu livro O CONCEITO FILOSÓFICO DA AVALIAÇÃO E DA INFORMAÇÃO

O CAMINHO E A PROFUNDIDADE DA AVALIAÇÃO: O PROJETO.

 O CAMINHO E A PROFUNDIDADE DA AVALIAÇÃO: O PROJETO.

MÁRCIO RUBEN*

A Grande Pegada é uma metáfora sobre os resultados de uma avaliação. Nos programas de intervenção social, como eles afetam os atores envolvidos. Quais impactos esses projetos alcançam? Precisam ter profundidade, extensão, amplitude, quantidade, direção e localização. A profundidade da pegada é a importância do  efeito sobre cada indivíduo envolvido no projeto. Vê-se a profundidade do impacto. A amplitude da pegada nos diz sobre a quantidade de pessoas afetadas pelo projeto, até mesmo aqueles afetados indiretamente. A extensão da pegada é a duração do projeto, dos seus efeitos, inclusive do apoio e permanência do mesmo. A quantidade de pegadas nos diz sobre a quantidade de pessoas afetadas e quantidade de vezes que o programa é replicado pelos responsáveis e pelos afetados. A direção da pegada está relacionada ao progresso do projeto: para frente e seus benefícios ou para trás e seus impactos não esperados, negativos. Refere-se também se o projeto está alcançando seus objetivos esperados positivamente. A direção expressa a implementação do projeto. A localização da pegada nos mostra se o solo é bom ou ruim. Se o solo for rochoso, as pegadas não serão profundas. Os recursos do do projeto dificilmente serão utilizados se não houver interesse, falta de envolvimento ou de esforços dos atores envolvidos. Deve-se buscar maior envolvimento e eficiência na vida e implementação do projeto. Maior compartilhamento e utilização dos seus recursos. A metáfora da grande pegada pode também relacionar ao andar em círculo e não caminhar em frente, ao tropeçar e torcer o tornozelo, isto é, o projeto não conseguir andar, ou ao andar para frente e para trás, se não alcançar seus objetivos. A Grande Pegada, quando tem sucesso e êxito, demonstra que o impacto do projeto foi positivo e pode ser repetido, ampliado e duradouro. 

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*Márcio Ruben é Especialista em Filosofia, graduado em Avaliação e formado em Análise e Desenvolvimento de Sistemas. 

Contato: marciorbj@hotmail.com 

A avaliação e a Ciência da Informação

 A avaliação e a Ciência da Informação 

Márcio Ruben*

O que é avaliar? Para Sócrates seria a resposta a um processo conduzido por perguntas e respostas com o objetivo da verdade. Sócrates dá o nome desse processo de maiêutica, parto das ideias. Platão utilizou-se da dialética, o desesquecimento, isto é, o retorno às ideias eternas. Em um movimento de vai é vem, de contradições com escopo da verdade. No mundo atual em Ciência da Informação verdade é a busca do algoritmo perfeito, da busca incansável de se e então ou se que não hajam falhas, com um conjunto de dados que produzem a informação confiável, disponível aos níveis de necessidades e prioridades. A disponibilidade dos dados é uma questão de segurança da informação. Acesso rápido aos dados, preocupação dos Centros de Processamento de Dados, Big Datas. Como avaliar esses dados? Scriven, o professor que há anos trabalha com avaliação, o grande guru da avaliação nos dias de hoje, nos conduz a uma análise sem parcialidade, baseado em métodos confiáveis, de acordo com o objeto a ser avaliado. Envolve pesquisa “ A avaliação é uma ciência, pois possui métodos, regras. Segue valores, não é uma ciência livre de valores. Ética e moral exigem juízo de valor. Avaliar é julgar, avaliar é ver que a ética é uma política do bem-estar, base de igualdade dos direitos das pessoas. Há uma questão ética se, logo no início, a avaliação deveria ser feita, segue um objetivo honesto e arbitrário. A avaliação não depende exclusivamente da expertise do avaliador, mas da sua sagacidade, preparo e consideração ética e moral. Depende de sua equipe e olhar consciente.  “De modo geral, o problema em avaliação primeiro é identificar valores relevantes.” SCRIVEN em seu livro Avaliação: Um  Guia  de  Conceitos. 

Aristóteles afirma em seu livro Arte Retórica e Poética que algo pode ser feito sem cuidado e ciência, mas é muito mais proveitoso e seguro se for feito com Ciência e conhecimento. O criador do silogismo tinha razão. Até Descartes, criador do método da dúvida metódica, venceu a crença ou  ceticismo cego. Em informática o resultado deve ser extremamente confiável. Muitas vezes na tecnociência são vidas que dependem da informação. Hoje com o uso de hardware, sensores e software simples na Internet das Coisas, IoT  pode se monitorar e avaliar muita coisa de maneira confiável.  Na ciência a busca da exatidão e da confiabilidade se aproxima da busca da verdade socrática. 

*Márcio Ruben é especialista em Filosofia, formado em Gestão de Avaliação e formando em Análise e Desenvolvimento de Sistemas. 

Palestra Eleições 2022 UERJ.

 

Josué Medeiros é professor Adjunto do Departamento de Ciência Política do Instituto de Filosofia e Ciências Sociais da Universidade Federal do Rio de Janeiro (IFCS-UFRJ) e membro do Programa de Pós-Graduação em Ciências Sociais da Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro (PPGCS-UFRRJ). Atua nos seguintes eixos: crise da democracia e neoliberalismo; políticas públicas; partidos políticos, sindicatos e movimentos sociais brasileiros e latino-americanos. É coordenador do Núcleo de Estudos sobre a Democracia Brasileira (NUDEB) da UFRJ e pesquisador de Laboratório de Eleições, Partidos e Política Comparada (Lappcom), vinculado à UFRJ e ao PPGCS-UFRRJ. Doutor em Ciência Política pelo Instituto de Estudos Sociais e Políticos da Universidade do Estado do Rio de Janeiro (IESP-UERJ), com doutorado-sanduíche na Universidade de Paris 3, no Institut des Hautes Etudes de lAmérique Latine (IHEAL). Mestre em Ciência Política pelo IESP-UERJ. Graduado em História pela Universidade Federal Fluminense (IHT-UFF).

Mestrado Profissional Facesg

 O Curso de Mestrado Profissional em Avaliação da Faculdade Cesgranrio, com o apoio da CAPES, promove o Seminário Nacional de Avaliação, um evento técnico-científico que contribui com a formação de avaliadores e a cultura da avaliação no país.

Participe de debates com avaliadores experientes nas áreas de educação, saúde e social, e amplie os seus conhecimentos a partir de uma abordagem multi e interdisciplinar.

Inscreva-se agora e garanta a sua vaga! Link: https://www.facesg.edu.br/seminario.aspx

Curso de Extensão Filosofia e Ciência

 Últimos dias para se inscrever! O curso de Extensão Filosofia e Ciência: do iluminismo grego à revolução científica propõe a reflexão sobre a construção da concepção de ciência na sociedade ocidental, a partir do conhecimento histórico dos principais pensadores e suas teorias ao longo dos séculos, desde a antiguidade.

Na atual crise do pensamento ocidental, refletir sobre os modos como o conhecimento e a ciência se constituíram é fundamental para o vislumbre de novas possibilidades de concebê-los e, consequentemente, de novos modos de nos relacionarmos com os diversos saberes.

Você pode realizar este curso na Faculdade Cesgranrio. O curso possui uma duração de 3 meses e as aulas acontecerão às quintas, a partir do dia 15 de setembro, das 19h às 22h e serão presenciais, na unidade Cosme Velho.

Inscreva-se já! Link na bio

Como baixar e instalar o Python no Windows 10?