IME cria Escola Avançada de Ciência de Dados

A Data Science, uma área nova, fornece estruturas e noções para organizar e entender o conhecimento

[Imagem: Divulgação/SPSAS]

A sociedade produz e armazena dados como nunca antes. Se, há menos de 10 anos, pelo menos no imaginário popular, um pendrive de 5 TB era considerável, hoje já não suporta nada. Tanto na vida cotidiana quanto na institucional – em especial nessa segunda – a Ciência de Dados (Data Science) tem se mostrado cada vez mais essencial. Para organizar e entender todo o conhecimento que é produzido, é necessário conhecer noções, teorias, softwares e outros aparatos propícios para isso. 

A Data Science integra quatro áreas: Processamento de Imagens, Banco de Dados, Computação de Alto Desempenho e Aprendizado Computacional. Tudo isso sob o guarda-chuva da Matemática, a ciência que guia esses e outros conhecimentos. José Eduardo Ferreira, professor do Instituto de Matemática e Estatística (IME-USP) e presidente da Superintendência de Tecnologia e Informação, afirma que é importante que essas áreas sejam exploradas de forma conjunta, já que “estamos diante da nova era científica, que é a era baseada nos dados.”

Sendo assim, este assunto tem se mostrado crescente dentro da Ciência da Computação, o que faz com que surjam projetos que buscam, inclusive, torná-lo uma nova disciplina ou até um novo curso no IME. Atualmente, a área é uma especialidade, juntamente com Teoria, Engenharia de Softwares e Inteligência Artificial. Porém, como afirma José Eduardo Ferreira, a criação de um curso ou disciplina não é um plano de rápida execução. Ainda estão sendo discutidos internamente e precisam de maior formulação. 

Entretanto, José Eduardo afirma que não se pode deixar que uma área de tão grande importância seja negligenciada dentro da USP, uma das maiores universidades do País. Por isso, o professor resolveu coordenar a criação de uma Escola Avançada de Ciência de Dados, com o auxílio de um edital da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (Fapesp). Surgiu então a São Paulo School of Advanced Science on Learning From Data, projeto no qual a Fapesp está investindo cerca de 800 mil reais. Eduardo explica: “A intenção dessa escola é atrair os melhores alunos para as faculdades públicas de São Paulo e  proporcioná-los uma visão das quatro áreas dessa ciência com profundidade e verticalidade.”

Os cursos acontecem do dia 29 de julho ao dia 9 de agosto, completando 10 dias, no Centro de Difusão Internacional (CDI-USP). Foram disponibilizadas 100 vagas para bolsistas, sendo 50 reservadas para alunos nacionais e as outras para alunos de outros países ao redor do mundo. Terminado o tempo de inscrição, uma surpresa: o número de inscritos passou de 600, o que gerou desafios para a escolha dos estudantes agraciados. De acordo com o professor Eduardo, os critérios considerarão distribuição georreferenciada, perfil do aluno – pós-graduando, mestrando ou doutorando – e renda financeira. Serão abertas cerca de 250 vagas para alunos pagantes, além das 100 para bolsistas.

Outro desafio enfrentado está relacionado ao rigor teórico e de qualidade da escola: “A grande preocupação foi montar uma grade de cursos de alto nível. Nós não queríamos fazer qualquer escola, qualquer coisa. Queríamos criar um evento que trouxesse gente com reconhecimento nacional e internacional”, disse Eduardo. Para ele, este desafio foi superado, já que a São Paulo School of Advanced Science on Learning From Data trará docentes de renome de universidades como CALTECH, Georgia Tech, Canou e outras. Em função da vinda de pesquisadores internacionais, o evento será todo em inglês. 

Assim, a escola promete mobilizar a comunidade interessada em prol do aprendizado e produção de conhecimento na área. A troca de experiências entre alunos e professores de todas as partes do mundo será possibilitada por meio de mesas, discussões e palestras escolhidas minuciosamente. Algumas delas são: “A matemática, a ciência de dados e os impactos sociais”, “Learning from Data: o que aprendemos e quais os desafios” e “Deep Learning” e outras. Saiba mais no site

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