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Nomes mais comuns no Brasil ao longo dos anos

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Nomes mais comuns no Brasil ao longo dos anos

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Esse mecanismo disponível no site do IBGE, permite que obtenhamos a frequência de um nome no Brasil. É possível correlacionar os dados com as décadas que foram mais ou menos frequentes, além dos estados onde são mais frequentes. A escolha dos nomes em diferentes épocas e lugares revela o que estava acontecendo nesse momento.

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Nomes no Brasil fornece uma visão dos nomes coletados no CENSO 2010, provendo informações como a frequência, nascimentos por década, distribuição por Unidades da Federação, nomes mais populares etc

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Inserir os hábitos de nossa região, de uma maneira que impulsione o comércio e o turismo, influenciando e expandindo o ensino e a aprendizagem da língua estrangeira e a biodiversidade, faria toda a diferença na identidade positiva dos estudantes e habitantes em geral de nossa cidade.
Todos os tipos de dados, levantados aqui seriam muito positivos para influenciar no aprimoramento dos desafios que esta ideia iria oportunizar.

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A revolução dos dados chegou às Escolas.

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A revolução dos dados chegou às Escolas.

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Iniciativas como essa renovam-nos a esperança de ser professor e impactar a vida dos jovens. A fluência analítica em dados pode ser muito mais do que uma capacidade de avaliar criticamente o mundo, pode tbm ser a realização de um sonho de trabalho, de oportunidades, de facilitação da vida das pessoas, de encontrar propósito...
Comecei meu interesse no curso de Engenharia Mecatrônica que faço atualmente, mesmo depois de ser professor de Bioquímica e Biologia por anos. Dentro da minha disciplina de Soc. Saude e Meio Ambiente tenho buscado trabalhar com analise estatistica, noções basicas  de dados e pesquisa científica. Esse curso será uma oportunidade de amplificar minha abordagem e talvez pensar numa disciplina que se dedique ainda mais. Gostaria de ser um amplificador ainda maior e com mais rigor desse conteúdo na minha escola e região.
Obrigado por essa oportunidade.
Prof. Fabio Aparecido Cordeiro

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A utilização de uma base de dados confiável faz toda a diferença dentro das pesquisas científicas dentro do contexto educacional. O curso colaborou de forma significativa, apresentando estratégias e atividades que serão aproveitadas nas salas de aula.

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https://youtu.be/5OVTghP_5LE

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A ciência de dados tem se apresentado como uma nova e útil ferramenta na educação, podendo ser aplicada tanto no âmbito externo (políticas públicas, tomadas de decisões do corpo docente etc) como no âmbito interno (ensino de dados para os estudantes).
No mundo atual, é importante que os estudantes tenham uma formação básica na leitura e interpretação de dados, visto que tudo que nos cerca pode ser analisado a partir dos dados. É importante também que discernir fontes confiáveis sobre essas informações. Logo, pode-se dizer que o futuro da educação será pautada na ciência de dados.

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O uso da estatística e análise de dados para informar intervenções pedagógicas, políticas educacionais e até mesmo decisões sobre a manutenção ou interrupção de certos investimentos na área de educação é uma realidade no mundo - e começa a tomar fôlego aqui no Brasil. Institutos, organizações não governamental e escolas privadas afirmam que o interesse faz parte de um esforço de racionalização das decisões relacionadas a gestão e investimento. Em alguns casos, as informações servem para dar suporte também a questões pedagógicas. Em comum, os agentes ouvidos pela reportagem afirmam que desejam que seus encaminhamentos sejam orientados por dados concretos, evitando-se interferências políticas e arbitrárias.
Leia: Criatividade como estratégia pedagógica e de gestão para inovar na escola
Mas, como nos ensina a experiência com a gestão fundamentada em dados - ou data science, ciência de dados -, a forma como se usa e se aplica os dados envolve um significativo grau de arbitrariedade. Toda escola (e, por consequência, rede de ensino) gera certo volume de dados em seu funcionamento diário - como número de alunos inscritos no início e ao final de cada curso, faltas individualizadas, quantidade de tarefas realizadas, além, claro, de fluxo escolar e notas em avaliações externas e internas. Há ainda as informações geradas por formulários preenchidos por professores e alunos, como no caso da Prova Brasil e Enem.

O uso de dados para tomada de decisões é uma ferramenta comum em empresas cujo produto e objetivos são menos intangíveis que os da educação. Marketing, vendas e consultoria são áreas que usam intensamente, há anos, análise de dados e data science para informar novas estratégias e decisões acerca de quais projetos levar adiante, no desenvolvimento de que tipo de produto vale mais a pena investir, em que público-alvo se deve focar esforços, por exemplo.

A atenção é para a ciência de dados

A adoção de ferramentas de gestão da mesma natureza no ensino coincide com o aumento do interesse de economistas e com certa tendência de favorecimento do que se entende por hard science (ciências duras ou exatas) em áreas como educação e gestão de programas sociais - muitas vezes, em detrimento de áreas que tradicionalmente servem como base bibliográfica na formação de educadores, como sociologia e filosofia.

Essa nova abordagem gera também um novo nicho de atuação dentro do terceiro setor. Fabiana de Felício, sócia-fundadora da Metas Sociais - empresa especializada em tratamento estatístico para dados sociais fundada há cerca de 8 anos por professores da Faculdade de Economia da USP e por um ex-diretor do Inep, Reynaldo Fernandes - afirma que cerca de 5% a 10% do orçamento destinado a projetos sociais é gasto com avaliação. E a lista de institutos dedicados à área e amparados por dinheiro "grosso" cresce a cada ano. De modo geral, institutos ligados a grandes empresas tendem a utilizar a avaliação baseada em dados de seus programas sociais, assim como usam ferramentas semelhantes para acessar a eficácia de seus projetos em vendas, marketing, recursos humanos e desenvolvimento. E os investimentos privados sem fins lucrativos na área educacional apoiam projetos cujos investimentos podem atingir dezenas de milhões de reais.

Dados para projetos sociais

Fabiana e outros especialistas da área concordam que, no Brasil, o Inep gera muitos dados de qualidade. Além das notas da Prova Brasil e de dados de fluxo escolar, há os questionários respondidos pelos diretores das escolas. O Inep também guarda, em uma sala com acesso restrito em Brasília, dados individuais dos alunos, codificados. Segundo Fabiana, os dados individuais são muito procurados por quem fornece esse tipo de serviço, pois permitem acompanhar a trajetória de um aluno, do ensino fundamental à universidade. "Há um cuidado para evitar vigilância na vida privada das pessoas", afirma.

"Mas os dados individuais podem servir para fazer avaliação da eficácia da política de cotas (em universidades e institutos federais) ou sobre o real impacto de escolas técnicas ou militares no aprendizado, distinguindo o efeito da seleção de candidatos, por exemplo", diz Fabiana, defendendo o uso. Sua empresa não fornece serviços para o MEC por a demanda ser muito maior na iniciativa privada. Mas os dados usados para construir os estudos da Metas Sociais vêm, principalmente, da Prova Brasil e do Censo Escolar: "Quando foi implementada a Prova Brasil, aumentou muito o volume de dados e, principalmente entre 2003 e 2006, houve um boom de pesquisa".
Leia: Criador da escola Lumiar explica seu projeto pedagógico e critica modelo PBL
Além do tratamento estatístico mais tradicional de dados para avaliação do impacto de projetos sociais, alguns representantes do setor investem em data science por ser um campo multidisciplinar que mistura algoritmos de programação para extrair informação de sistemas estruturados e não estruturados. Roberto Padovani é um estatístico, ex-funcionário do Itaú que decidiu abrir uma empresa para avaliar o impacto de projetos sociais. "Nesses últimos anos no banco, vi uma demanda grande de editais, mas sem especificação de indicadores de avaliação e monitoramento", relembra. Ele diz que a ciência de dados ainda é pouco usada, mas há muitas possibilidades para expandir seu uso em ONGs e institutos dedicados à educação, esporte, infância e áreas correlatas.

Engajamento e resultados

O data science, que nasceu no já lendário Vale do Silício (EUA), faz predições baseadas no comportamento das pessoas e, por seu intermédio, é possível acessar a eficácia de intervenções pedagógicas antes que os alunos façam a prova e se deem mal, por exemplo. Também é possível avaliar intervenções que não sejam mensuráveis, como provas de português e matemática.

O Instituto Península tem a proposta de trabalhar com datas science para acessar constantemente o impacto de seu projeto. A plataforma do instituto, batizada de Impulsiona Educação, trabalha a formação de professores de escolas públicas para competências socioemocionais e esportes. Assim como o marketing corporativo utiliza a ciência de dados para acessar o engajamento dos consumidores com os produtos e serviços das empresas, no Impulsiona, a ferramenta é utilizada para mensurar o engajamento dos professores com o programa de formação.

Além dos dados coletados pelo programa e gerados pelas atividades dos professores no processo de formação, o Península faz parceria com o MEC para usar informações socioeconômicas coletadas pelo Inep, além de dados da Prova Brasil e de fluxo escolar. O objetivo, segundo Vanderson Berbat, diretor do Impulsiona Educação, é acessar o impacto do investimento em esporte na educação. Um dos desejos do instituto, ele diz, é ver se o investimento em esporte reduz o abandono escolar.

Alexandre Augusto de Oliveira, cofundador da empresa desenvolvedora Meritt, explica que o movimento de utilização de dados para melhor compreender a educação começa com o ingresso de economistas na área - que trazem a ideia de educação com base em evidências. "A educação não tinha uma tradição de mensuração tão grande", afirma. O Qedu, plataforma criada pela Meritt com patrocínio do bilionário Jorge Paulo Lehmann, usa dados socioeconômicos, de fluxo e aprendizagem (Prova Brasil) para criar gráficos e tabelas facilmente acessíveis para professores da educação básica e para o público em geral.

Oliveira acredita que, se as secretarias municipais e estaduais soubessem usar melhor os dados, o dinheiro investido na educação seria mais bem aproveitado. "O Brasil tem uma das melhores bases de dados do mundo. Poucos países aplicam provas censitárias a cada dois anos. Mas os dados gerados são subutilizados e poderiam subsidiar ações concretas nas escolas", afirma. Ele defende que os investimentos na área devem ser guiados pelo dogma da eficiência (mínimo investimento para gerar o máximo resultado).

Diálogo com a sala de aula

O Inep gera muitos dados, e uma das críticas que se ouve é que esses dados são pouco utilizados nas salas de aula, por professores. Isso acontece em parte porque, quando publicados os resultados do Ideb, por exemplo, as turmas a quem os resultados se referem podem já estar formadas e ter migrado de escola ou rede.

O projeto de Claudia Costin, na Ceipe (Fundação Getulio Vargas), propõe justamente capacitar diretores na análise de dados do Saeb. "Queremos ensinar os municípios a lidar com os dados de avaliação. Assim, o professor pode comparar sua sala com outras escolas e propor parcerias e projetos em comum", afirma. Claudia, que já foi diretora global de educação para o Banco Mundial, reconhece que a "lógica economicista da performatividade" (investimentos por resultados) pode ser distorcida e usada por políticos para justificar cortes em áreas estratégicas - como ciência e tecnologia. "É um grave erro desinvestir em pesquisa", diz ela.

Segurança e privacidade dos dados

A utilização de dados para informar decisões importantes de investimento em educação e na área social em geral pode ser bem-vinda no Brasil, principalmente porque moderniza e racionaliza a gestão do terceiro setor e porque estimula a prestação de serviços tecnicamente complexos. Em época de crise e extinção em massa de postos de trabalho qualificados, é razoável observar o estabelecimento de uma nova indústria de processamento de dados e data science.

A coleta de dados em massa de professores e alunos traz desafios, principalmente em relação à segurança das informações e proteção à privacidade das pessoas envolvidas. Se os dados do Inep são públicos e, por natureza, sua divulgação é menos problemática que a disseminação de dados em outras áreas - como na saúde -, a partir do momento em que empresas privadas começam a coletar dados de professores e alunos que utilizam seus serviços é válido questionar os dilemas éticos na eventual revenda desses dados para empresas terceiras. Isso independentemente de a empresa privada que está coletando os dados ter ou não fins lucrativos.

Outra questão que não deve ser deixada de lado é que as decisões tomadas por secretarias municipais e estaduais de educação não necessariamente priorizam análise de dados do MEC. Fatores levantados em debates com comunidades locais, alunos, famílias e professores, bem como dilemas políticos, devem ser valorizados - pois expressam os anseios de quem participa da construção da escola pública, como movimentos sociais, sindicato dos professores, associações de pais e mestres.
Ensino médio: determinação política e investimentos para viabilizar período integral
"O uso de evidência empírica e estatística em educação é uma prática bastante comum na pedagogia, na sociologia e psicologia da educação já faz muitos anos. Piaget escreveu sua obra com base na observação do desenvolvimento de seus filhos, os etnógrafos da educação escrevem suas dissertações com base na observação empírica e participativa. O uso de dados estatísticos não é nenhuma novidade. A sociologia da educação faz isso há pelo menos 100 anos", afirma Lou Guimarães Leão Caffagni, doutor em educação pela Universidade de São Paulo.

Leia também:

Como as escolas devem se adequar à nova Lei Geral de Proteção de Dados

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Data Science: a ciência de dados avança na gestão educacional

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O uso da estatística e análise de dados para informar intervenções pedagógicas, políticas educacionais e até mesmo decisões sobre a manutenção ou interrupção de certos investimentos na área de educação é uma realidade no mundo - e começa a tomar fôlego aqui no Brasil.

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Como a ciência de dados está mudando o mundo?

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Como a ciência de dados está mudando o mundo?

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The ideas for robot butlers and self-driving cars have been around longer than data science-you'll find them in old comic books, science fiction novels, and futuristic movies. It took the advent of big data and data science, however, to turn what previously were flights of fancy into reality.

Data science refers to the gathering, cleaning, processing, and analysis of data sets, and the communication of those results to stakeholders. Through data science, it's possible to glean extraordinary insights into the way things work and how people behave. It can provide surprising revelations on just about anything; speech patterns and personality traits, for example.

The rise of data science has been so meteoric that it's easy to forget it's a relatively new field, even by tech standards. Though data science itself began in the 1960s (it's a branch of computer science), the term data scientist was coined less than 15 years ago. Data science has grown to touch every aspect of modern life since then. Today, US News & World Report ranks data scientist number six on its list of top 100 jobs.

Continue reading to learn more about how is data science changing the world? and starting a career in the field. This article discusses:

Jobs in data science and what they pay

What is a data science master's degree?

What are the top schools that offer a data science master's degree?

How is data science changing the world?

Data science's popularity exploded in the 2010s. While multi-talented professionals had been studying the field for years, it took decades for their work to produce effective applications. Companies have collected user data since the 1990s but only recently began to translate the results into sales.

It's not only about big data; small data has numerous uses as well. According to Bernard Marr, self-driving cars use small data to power the machine learning systems utilized in self-driving cars. Big data pulled from cloud storage would be too cumbersome to power real-time decision-making in traffic; that's why self-driving cars rely on small data to power more-nimble TinyML (ML = machine learning) systems.

Small data also improves the customer experience in e-commerce; machine learning systems use the personal data companies collect to make purchasing suggestions. Similarly, social media sites like Facebook and LinkedIn and dating apps like Tinder or Hinge use customer data to optimize posts or potential matches.

Anything with "smart" in its name likely relies heavily on data science. Smart cities need data science algorithms to control stoplights and operate HVAC systems, for example. Data science makes new technologies operational in the real world as developments like the internet of things (IoT) and 5G continue to improve.

Data science also helps bridge the gap between the developing and developed world. The insideBIGDATA article "Data Science is Changing the World for the Better: Here's How" describes how developing countries are learning-with help from companies like Microsoft, Google, and Amazon-to combat diseases and practice new farming techniques using data. (These programs are not without their critics.)

Finally, new data science developments occur all the time. For example, Fast Company recently ran an article explaining how data science can help stop the spread of coronavirus. The author, Ron Gutman, says a disease tracker-likely relying on machine learning -can help predict outbreaks the way weather forecasters use data science to predict storms. Communities could use these predictions to drive preventative measures.

Jobs in data science and what they pay

Some of the best-paying jobs around are in data science. While traditional tech hubs like New York City, Silicon Valley, and more recently, Denver and Austin, continue to attract the most data scientists, excellent jobs can be found elsewhere across the country. Data scientists have some of the most flexible jobs in terms of working remotely.

The following data science positions all draw high salaries; location, experience, and company can influence your earnings. All numbers in this article come from Glassdoor and reflect national averages.

Top data science jobs include:

Data architect

Data architects create and maintain database systems that prepare data for analysis. They build models and utilize machine learning techniques to wrangle unstructured data into a usable form. This position requires excellent programming skills. The average data architect earns over $150,000 annually with the highest-paid architects earning around $330,000.

Data scientist

Data scientists use data and analytics tools to leverage data sets and better inform the decision-making process. They can work in any industry, including business and healthcare. Like data architects, data scientists rely on machine learning and visualization tools to work with information. The average data scientist earns nearly $122,00 per year with the high end of the salary range reaching nearly $675,000.

Machine learning engineers

This job is part of the software engineering family. Machine learning engineers create and operate models to gather data and may help data scientists interpret data. Beyond advanced machine learning and programming skills, software engineers need data visualization, statistical computing, and data mining skills to specialize in this field. Machine learning engineers earn an average annual salary of almost $123,000 with top professionals earning nearly $400,000.

What is a data science master's degree?

Though data science recruiters are often desperate for new talent, securing a job in this field isn't always easy. The best positions are highly competitive, requiring excellent skills. To put yourself in contention for a top data science role, consider earning a Master of Science (MS) in Data Science. According to Stitch Data, 42 percent of data scientists have a master's and 38 percent have PhDs. That means roughly 80 percent of data scientists hold an advanced degree, suggesting the degree is all-but-mandatory for managerial and executive positions.

How long does it take to earn a data science master's degree?

A master's degree typically takes two years to complete on a full-time basis. Part-time and accelerated options are available.

Admissions requirements/prerequisites

You'll likely need to submit letters of recommendation, undergraduate/graduate transcripts showing a minimum GPA of 3.0, standardized test scores (though many programs are test-optional now), your resume, and a personal essay. You may need to sit for an interview.

A couple of years of work experience in a relevant role, such as an entry-level data analytics or business analytics position, can help your admissions chances. Schools typically look for applicants with the necessary programming skills and mathematical understanding to succeed during the degree program. Those without experience may need to complete bridge coursework.

Curriculum

Data science curricula typically divide coursework between core and elective courses. Common core classes include:

Advanced math, including mathematics like applied statistics and algorithms

Advanced programming with languages like Python, Java, and C++

Data analysis techniques, including visualization.

Elective coursework may introduce you to new areas of data science, such as cryptography or cybersecurity, or allow you to delve deeper into a subject you already know about.

Specialization

If you want to earn a position requiring a unique skill set, such as a machine learning engineer, you may consider specializing as part of your data science education. Most programs allow for specialization, including additional core and elective coursework, but not all offer the same opportunities. Top specializations include artificial intelligence, big data, bioinformatics, cybersecurity, and machine learning.

You also can focus on an area of data science through a capstone or thesis project. Though you can complete a non-capstone program or write a paper to prepare yourself for an academic career, a capstone project is an excellent way to build your portfolio for potential employers and showcase the skills you learned during your degree.

What are the top schools that offer a data science master's degree?

Top master's in data science programs include:
Questions or feedback? Email editor@noodle.com

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Data Science History - From 1962 to Today

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The ideas for robot butlers and self-driving cars have been around longer than data science-you'll find them in old comic books, science fiction novels, and futuristic movies. It took the advent of big data and data science, however, to turn what previously were flights of fancy into reality.

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A estatística é um ramo de grande importância da matemática, desenvolvendo técnicas como a coleta de dados e sua organização, interpretação, análise e representação. O uso da matemática para a tomada de decisões vem acompanhando nossa história desde o início das grandes civilizações. Com o passar do tempo, foram criados métodos para facilitar-se esse processo.

A estatística é dividida entre o estudo da coleta de dados, em que conhecemos os princípios da área, como os conceitos de amostra, população, variável e tipo de variável; o estudo da análise desses dados, no qual lidamos com a frequência absoluta e relativa, as medidas centrais e as medidas de dispersão; e a representação e interpretação desses resultados, em que estudamos os tipos de gráficos, a melhor representação para cada caso, e, com base nessa interpretação, gerando-se também as medidas centrais, como a média, a moda e a mediana.

Fonte: https://mundoeducacao.uol.com.br/matematica/estatistica.htm

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A e statística é um ramo de grande importância da matemática, desenvolvendo técnicas como a coleta de dados e sua organização, interpretação, análise e representação. O uso da matemática para a tomada de decisões vem acompanhando nossa história desde o início das grandes civilizações. Com o passar do tempo, foram criados métodos para facilitar-se esse processo.

A estatística é dividida entre o estudo da coleta de dados, em que conhecemos os princípios da área, como os conceitos de amostra, população, variável e tipo de variável; o estudo da análise desses dados, no qual lidamos com a frequência absoluta e relativa, as medidas centrais e as medidas de dispersão; e a representação e interpretação desses resultados, em que estudamos os tipos de gráficos, a melhor representação para cada caso, e, com base nessa interpretação, gerando-se também as medidas centrais, como a média, a moda e a mediana.

Estatística é a área da matemática em que está a coleta de dados para sua análise e representação.

Para que serve a estatística?

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Os resultados de pesquisas estatísticas estão presentes a todo instante na nossa sociedade, é bastante comum ver nos noticiários pesquisas de diversas naturezas que trazem para a sociedade dados para interpretação e realização de inferências sobre ela. Pesquisas estão sendo feitas constantemente tendo em vista a tomada de decisões, e elas se utilizam das ferramentas da estatística desde os primeiros passos até a representação gráfica, que pode ser de cunho político, ambiental ou da saúde.

Um exemplo é o uso dos dados relacionados à quantidade de casos da doença COVID-19, que faz com que estados, municípios e o Ministério da Saúde tomem decisões com base no que foi coletado. Até mesmo na busca por uma vacina para uma doença, há a necessidade da realização de pesquisas para avaliar-se a eficácia dela, o que demonstra essa eficácia são os dados coletados e trabalhados estatisticamente.

A estatística está presente nas decisões simples até nas mais complexas do nosso cotidiano, e essas informações não podem ou não deveriam ser repassadas de qualquer maneira. Existem regras específicas para a coleta de dados, para sua análise e até mesmo para a definição da estimativa de confiabilidade da pesquisa, enfim, todas essas regras surgem baseadas em ferramentas desenvolvidas no estudo da estatística.
Leia também: Média, moda e mediana - medidas de posição utilizadas na estatística
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Princípios básicos da estatística

Para compreender-se o estudo da estatística, existem conceitos básicos que precisam estar bem definidos, são eles os conceitos iniciais de estatística, mais especificamente: definição de população, amostra, variável, tabela, frequência e gráfico.

Chamamos de população ou universo o conjunto de todos os elementos da pesquisa a ser realizada. A população é formada por todos os elementos desse conjunto, podendo ser qualquer coisa, como pessoas, objetos ou outros seres vivos, desde que esses elementos do conjunto possuam as características que desejamos pesquisar. Por exemplo, ao pesquisar-se sobre a intenção de votos na população brasileira, existem características bem definidas para população, que, nesse caso, necessariamente precisa ser brasileira e hábil a votar.

Como citado, a pesquisa pode ser realizada com objetos também, por exemplo, se a intenção da dela for saber a qualidade da água que abastece uma determinada cidade, então a população será o conjunto de rios que abastecem essa cidade.

Conhecemos como amostra ou espaço amostral um subconjunto da população. Acontece que, para realizar-se as pesquisas, nem sempre é possível ou até mesmo necessário consultar toda a população disponível para ter-se resultados confiáveis. Nesse caso utilizamos uma amostra, que é um subconjunto da população.

A amostra é o conjunto de indivíduos consultados na pesquisa. Por exemplo, se em uma empresa nacional tem como objetivo pesquisar o nível de satisfação dos seus colaboradores, ela pode consultar somente parte desses colaboradores com o objetivo de conseguir prever o comportamento da população.

Outra situação é que, para saber-se a quantidade de açúcar que uma determinada marca de refrigerante usa, não é necessário que seja analisada toda sua produção, mas apenas uma amostra, ou seja, uma porção desse produto. A maioria das pesquisas é realizada com amostras, e a intenção é que, com base nelas, seja possível prever o comportamento em toda a população.

Variável é o meu objeto de pesquisa, é a pergunta para a qual a minha pesquisa está procurando resposta. Essa variável pode ser classificada no estudo de tipos de variáveis. Uma variável pode ser classificada como qualitativa (nominal ou ordinal) ou quantitativa (discreta ou contínua).

Na variável q uantitativa, a pesquisa busca receber como resposta uma quantidade, ou seja, um valor numérico, por exemplo, o número de acidentes de trânsito, o número de casos de COVID-19, o salário médio ou a altura média da população. A variável quantitativa pode ser separada em dois casos:

Quando essa quantidade é uma medida, ela é conhecida como quantitativa contínua, por exemplo, o salário, a altura, o peso.

Quando essa quantidade é uma simples contagem, estamos trabalhando com uma variável quantitativa discreta, por exemplo, a quantidade de ligações em um SAC.

Na variável q ualitativa, a pesquisa busca como resposta uma característica, por exemplo, uma cor, ou o grau de escolaridade, de agravamento de uma doença.

Quando essa qualidade possui uma ordem, é conhecida como qualitativa ordinal. Por exemplo: escolaridade (ensinos fundamental, médio ou superior) ou nível de agravamento de uma doença (leve, intermediário, grave).

Quando essa qualidade é uma característica qualquer e não possui ordem, ela é qualitativa nominal. Por exemplo: a cor de carro preferida ou o sabor de sorvete mais vendido.

Tipos de variáveis

Organograma que representa os possíveis tipos de variável.

A tabela de frequência é uma forma de organização dos valores de variáveis coletados. Chamamos de frequência absoluta (FA) o número de vezes que uma mesma resposta repetiu-se, e de frequência relativa (FR), a porcentagem que essas repetições representam em relação ao todo. Por exemplo, se, em uma pesquisa, das 1000 pessoas consultadas, metade respondeu a mesma coisa, significa que a frequência absoluta dessa resposta será 500 e que sua frequência relativa será 50%.

A forma de representar-se esses dados também é muito importante, levando-se em consideração o tipo de pesquisa a ser feita, existirá uma forma mais conveniente para representá-los. As formas mais comuns são o gráfico de linhas, o de barras, os histogramas, os pictogramas e o de setores.
Veja também: Medidas de dispersão: amplitude e desvio

Algumas representações gráficas adotadas na estatística.

Divisão da estatística

A estatística realiza os estudos dos conceitos básicos apresentados anteriormente. Além deles, são trabalhados outros tópicos, que são:

Representação gráfica e tabela frequência: são úteis para o estudo dos dados, os tipos de representação e a escolha da melhor representação, a depender do objeto de pesquisa. Além da representação por tabela simples, há a possibilidade de representar-se esses dados por uma tabela com intervalos ou classes.

M edidas de tendências centrais: são o estudo da média (aritmética, aritmética ponderada, geométrica e harmônica), mediana e moda. Possuem como objetivo buscar uma representação de todo o conjunto por um único valor.

M edidas de dispersão: são o estudo da amplitude, da variância e do desvio padrão. É com base nas medidas centrais que construímos a estimativa de erro de uma pesquisa e analisamos a dispersão entre seus dados.

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Estatística: o que é, para que serve - Mundo Educação

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A e statística é um ramo de grande importância da matemática, desenvolvendo técnicas como a coleta de dados e sua organização, interpretação, análise e representação. O uso da matemática para a tomada de decisões vem acompanhando nossa história desde o início das grandes civilizações. Com o passar do tempo, foram criados métodos para facilitar-se esse processo.

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Pelo fato do Data Literacy promover a habilidade de ler, analisar e interpretar os dados, a Educação em Dados pode ser uma ferramenta incisiva na melhoria para a interpretação textual, visto que a maior dificuldade dos alunos é a compreensão e escrita de um texto

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A cultura de dados e sua importância na busca por resultados!

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A cultura de dados e sua importância na busca por resultados!

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Você já ouviu falar na cultura de dados? Nos últimos anos, vários setores passaram a investir em uma rotina focada na análise de informações para otimizar seus processos e criar fluxos de trabalho mais inteligentes e eficazes.
Diante dos impactos gerados, a cultura de dados também tem se destacado como uma ótima forma de atender a demandas escolares com alta flexibilidade. Conhecendo melhor o seu público alvo, a há uma estrutura de serviços inteligentes e inovadores.

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O universo dos dados é incrível!!!
Por meio deles constamos desde elementos básicos do cotidiano até o embasamento mais complexo do mundo científico.
Análise de dados deve ser incentivada em todos os setores, principalmente na educação.

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A contemporaneidade nos obriga a estar sempre em processo de aperfeiçoamento pessoal e profissional diante do rápido processo de transformações. Embasar ideias e práticas profissionais com dados e fontes confiáveis é fundamental. Nesse contexto o curso está sendo de suma importância para nos mostrar alguns caminhos.

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Dados são valores atribuídos a algo. São informações que geram conhecimentos. E nada sabemos sem dados e nada somos sem o conhecimento. Iniciei com estas frases, pois elas resumem o que estou aprendendo com o curso "Elementar, meu caro!

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No decorrer do curso percebi a importância da coleta de dados, da interpretação de dados não só no momento de ensinar conteúdos, mas como conhecimento para se levar para a vida , quando se interpreta dados  sobre minha comunidade, sobre possibilidades de emprego, sobre comportamento do tempo...
Assim, ensinar coletar dados, passa a ser um instrumento de conhecimento carregado para fora da sala de aula e que se expande para a vida.

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O mundo dos Dados, transformando minha vida!!
Em 2020 me deparei com uma situação um tanto inusitada, onde percebi que tudo o que eu sabia era pouco, com a pandemia da Covid-19, precisamos nos reinventar como educadores, e foi aí que me deparei com enormes obstáculos como por exemplo a falta de total conhecimento nas mídias digitais, falta de conhecimentos em dados e segurança nos sites de pesquisas, e com isso, tudo se tornou um desafio.
Hoje em dia, nossa vida é norteada por dados, os quais nos ajudam a tomar decisões, buscar os melhores caminhos e escolher as fontes de pesquisa. Após o curso "Elementar, Meu caro", espero me tornar uma pessoa mais conectada e ter embasamentos reais para contribuir em minhas tomadas de decisões.

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Por meio da interpretação de dados é possível acompanhar em tempo real a evolução da sociedade. A abordagem pedagógica pode utilizar desta ferramenta para abordar diversos assuntos e comparar números e contextos em que a sociedade bem como a comunidade escolar encontra-se inserida. Através de dinâmicas e atividades propostas podemos alcançar bons resultados usando da Ciência de Dados para melhorar o desempenho e o vínculo com os estudantes.

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Este curso vem nos mostrado a possibilidade de elaboração de estratégias em sala de aula. Muito além de um eu acho correto tal escolha, é a apropriação do dado tal escolha é melhor devido a tais dados. Assim, podemos trabalhar diversos assuntos e levantar dados estatísticos em sala de aula e assim comparar com a média do país. E elencar quais são as diferenças e possíveis resultados divergentes, levando nosso aluno ter um conhecimento de mundo muito além dos muros escolares. Acredito ser esse o ensino multidisciplinar que precisa estar em sala de aula.

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O Brasil só vai crescer quando investir em educação

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Compartilhe esta notíciaO crescimento econômico e o desenvol...

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Minha nova visão sobre o "Mundo dos Dados"

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Minha nova visão sobre o "Mundo dos Dados"

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Quando me inscrevi no curso Elementar, meu caro! vi que se tratava de dados, mas não imaginava como ele seria.
Conforme foi surgindo os textos e as atividades, sai de um ambinte nublado para um dia lindo de sol! Sim, foi assim que me senti!
Conforme fui fazendo as atividades percebi o quanto eu era ignorante a respeito do tema e do quanto eu precisava abrir meus olhos e aprender interpretar eles. Na atividade Lapidados fui ao alge! Nossa, com tão pouca informação repassada, percebi que nosso dia é feito de dados, desde ao acordar até a hora de dormir, ele é constante! Como não percebemos que são eles que nos fazem tomar decisões, que são eles que nos dizem onde ir, o que comer e como fazer coisas simples...incrível!!!
Fazer o curso me transformou, amadureci e percebi o quanto posso usar isto na minha profissão, com meus alunos, lá dentro da minha sala de aula.
O mundo de "dados" precisa ser mais explorado, ele precisa ser entendido com mais carinho e com sabedoria.
Já mudei minha estratégia de planejamento nas minhas aulas de Biologia, irei trabalhar agora como tema Cyberbulling e meus alunos irão explorar este mundo tão fantástico que é a coleta e a interpretação de dados.
Finalizo dizendo, muito obrigada a todos os envolvidos por dividir estes "dados" comigo.
Como dizia Sherlock Holmes "O mundo está cheio de coisas óbvias que ninguém jamais observa."
“Elementar, meu caro Watson, elementar”

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Uma atividade que envolveu a coleta de dados para geração de informações, proposta para os 1°s anos do Ensino Médio na disciplina de Projeto de Vida foi uma pesquisa sobre empresas que ainda adotam o processo de produção baseada na economia Linear e empresas que passaram a produzir baseadas em uma economia circular. Esses dados serviram de base para ajudar os alunos a entenderem a diferença entre os dois processos, impactos positivos e negativos e elaborar um plano de ação, simulando a transição de um processo de produção linear para circular.

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Muito bom fazer reflexões tão importantes sobre como os dados podem influenciar em tomadas de decisões. Estou atualmente com Ensino Médio e aqui quero relatar sobre atividades da 3a série  no conteúdo de estatística. Propus aos alunos uma coleta de dados dentro da escola, então eles são os responsáveis pela produção do questionário e também pela pesquisa. Ainda não terminamos a coleta dos dados e assim que isso acontecer será realizado uma comparação e mostra na escola com gráficos e slides.

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Estou gostando muito do curso, veio de encontro ao que estávamos procurando, pois em 2023 vamos ofertar aqui na minha escola o curso profissionalizante "Ciência de Dados" para alunos do ensino médio.

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A Ciência de Dados está em todo lugar. Nos aplicativos que usamos, nas compras que fazemos, e no entretenimento que consumimos. Por tal razão, o incentivo à Ciência de Dados na escola não poderia ser diferente. Afinal, saber interpretar esse grande volume de informações é uma competência fundamental para formar qualquer cidadão. Apesar de vivermos em uma sociedade digital muitas vezes essa realidade parece distante das escolas públicas. Falta formação dos professores, falta sair da zona de conforto, colocar o estudante no centro do seu próprio aprendizado, mediando do processo de ensino-aprendizagem, fazendo com que eles se tornem capazes de resolver problemas complexos através da coleta, seleção, análise e interpretação de dados.