GRÁFICO DE NOVOS CASOS / POR SEMANA EPIDEMIOLÓGICA DA COVID-19 NO BRASIL EM 2020

GRÁFICO DA QUANTIDADE DE RECUPERADOS DA COVID-19  NOS ESTADOS BRASILEIROS NO DIA 10 DE JULHO DE 2010

TABLE OF PEOPLE RECOVERED FROM COVID-19 IN 35 COUNTRIES

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TABELA DAS PESSOAS RECUPERADAS DA COVID-19 EM 35 PAÍSES

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RECOMENDAÇÕES ACERCA DA ATENÇÃO PUERPERAL, ALTA SEGURA E CONTRACEPÇÃO DURANTE A PANDEMIA DA COVID-19

O Ministério da Saúde disponibilizou uma nota técnica que versa sobre as recomendações da Atenção Puerperal, Alta segura e Contracepção durante a fase da pandemia do Covid-19.

NOTA TÉCNICA No 13/2020-COSMU/CGCIVI/DAPES/SAPS/MSnt_n13_2020_COSMU_CGCIVI_DAPES_SAPS_MS

VIDEOCONFERÊNCIA – Saudenetwork e Odonto 10x – Tema: Procedimentos Odontológicos durante a Covid-19

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O QUE É CIÊNCIA DOS DADOS (DATA SCIENCE) 02 – A ERA DO CONHECIMENTO E DA SABEDORIA

Imagem de Gerd Altmann por Pixabay

           Neste momento extraordinário em que transita humanidade o qual são exigidos  saberes nas diferentes as áreas do conhecimento, na busca de soluções baseadas em evidências clínicas ou mesmo  resultados confiáveis na eminência de um colapso pandêmico, advém a tecnologia da informação como suporte neste período de turbulência.

            É raro um instante tão especial que os ecossistemas mundiais estão enfrentando e que o protagonista – um grupo de vírus (coronavirus) com aproximadamente 80–120 nm (0.00008 mm) – tem proporcionado um desequilíbrio político-estratégico, econômico-financeiro e principalmente na área saúde na população análogo aos períodos das últimas duas guerras mundiais.

           Coincidentemente ou não, os cientistas de diferentes áreas do saber estão dedicados a pesquisa de vacinas e/ou medicamentos para ir de encontro a esta ameaça. Parece que o conhecimento e a sabedoria são as principais armas frente a este desafio; os estudiosos tem os dados, dispõem de informações, quase que instantâneas de diferentes bases de dados,  contudo, devido a centenas de variáveis que este proplema apresenta, tenta usar ao máximo a tecnologia na busca da aplicação desses saberes trazendo esperança para todos.   

           Como a tecnologia está auxiliando os cientistas neste momento? No artigo anterior foi apresentado fundamentos de dados, informações, conhecimento e sabedoria; neste texto apresenta-se fragmentos sobre a evolução dos dados. Na última metade do século anterior – com os computadores eletrônicos e a Internet – trouxe ganho na aquisição de dados, informações e conhecimentos. Estes dispositivos como servidores, desktop (computadores de mesa), notebooks (portáteis), smartphones (celulares inteligentes), tablets, smartwatch (relógios inteligentes), wearables (tecnologias vestíveis), microchips subcultâneos, Internet Of Things – IOT (internet das coisas),  produzem uma quantidade gigantesca de dados e informações jamais concebida. Recentemente, no dia 23 de março de 2020, foi gerado o maior pico de dados no Brasil com cerca de 11Tb/s pico, segundo o Comitê Gestor da Internet – CGI e que apenas neste ano houve um incremento de 60% do aumento do tráfego de dados segundo o mesmo orgão. Atualmente são gerados, a cada 10 minutos, mais dados do que a humanidade gerou da pré-história até 2003. Neste cenário de gigantesca quantidade de dados – fenômeno de  Big Data – surgiram  tecnologias como a  Data Science (Ciência dos Dados) que auxiliam os cientistas, atravéz de seus algoritmos em busca de soluções. Um caso emblemático aconteceu em um evento tecnológico recente, em 2 dias foram identificados e estudados 77 compostos moleculares de futuras drogas com o potencial para combater o corona vírus. É importante ressaltar que se fossem usados computadores atuais levariam vários anos para o mesmo resultado.

             Essa aquisição de conhecimento e sabedoria, tendo como base os dados obtidos nos experimentos, é uma aplicação direta da Ciência dos Dados ou Data Science. Essa tecnologia transdisciplinar é composta por diferentes saberes desde a tecnologia da informação, matemática e estatística, especialização científica passando por Inteligência artificial, software e pesquisa,tudo isso em busca de detecção de padrões, extração de conhecimento, obtenção de insights que auxiliarão os cientista na tomada de decisão.
            Portanto a Ciência dos Dados ou Data Science é uma evolução tecnológica de extrema importância para a humanidade para auxiliar a obtenção de conhecimentos e consequentemente a sabedoria em busca de resolutividade de adversidades que surgirão como ocorreu com esta pandemia da Covid-19.

1.CORRÊA, Fernanda Côrte Real. Mineração de dados como ferramenta para análise de base de dados de genoma do vírus influenza A. 2017. Tese de Doutorado. https://repositorio.ufcspa.edu.br/jspui/handle/123456789/566
Acesso 23 de abril de 2020.

2.Comitê Gestor da Internet-CGI.IX.br alcança marca de 10 Tb/s sw pico de tráfego Internet.https://ix.br/noticia/releases/ix-br-alcanca-marca-de-10-tb-s-de-pico-de-trafego-internet.Acesso 24 de abril de 2020.

3.IBM. IBM Supercomputer Summit Attacks Coronavirus.https://www.ibm.com/blogs/nordic-msp/ibm-supercomputer-summit-attacks-coronavirus.Acesso em 24 de abril de 2020.

4.MASTERS, Paul S. The molecular biology of coronaviruses. Advances in virus research, v. 66, p. 193-292, 2006. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0065352706660053. Acesso 23 de abril de 2020.
Sobre o autor:http://lattes.cnpq.br/3156542233383776

O QUE É CIÊNCIA DOS DADOS (DATA SCIENCE) 01 – DADOS, INFORMAÇÃO, CONHECIMENTO E SABEDORIA

Garimpando os dados

INTRODUÇÂO À CIÊNCIA DOS DADOS (DATA SCIENCE)

Antes de iniciarmos o texto gostaria de deixar o leitor curioso :-). Qual é o processo usado para organizar os dados brutos e desestruturados, obtidos nas bases de dados, e transformá-lo em informações e/ou conhecimentos ?

Dados brutos brutos transformando-se em tabela de informações:

Fig. 01 – Dados Raw (dados brutos)do servidor.

Fig. 02 – Tabela da quantidade de pessoas  curadas da Covid 19.

A Ciência baseia-se em pesquisas, em uma determinada área do conhecimento, e esse estudo gera dados e informações que serão submetidos a processos os quais confirmarão ou não a hipótese do experimento realizado. Depois de obtidos, registrados e organizados esse conjunto de dados serão organizados, analisados para atender ou não as inquirições que foram formuladas durante o planejamento da pesquisa. Tudo isso  possibilitará a tomada de decisões e futura publicidade dos resultados.
Neste cenário surge a Ciência de dados – Data Science na literatura inglesa – favorecendo todo o processo citado, e como consequência, contribuindo para a descoberta científica.
Os dados brutos (Fig.01), tecnicamente chamado de raw, por si mesmo não traz significado, pois depende da circunstância que o represente. Como exemplo: o número 37,8 não tem significado algum pois o mesmo está isolado de um universo ou contexto que o represente. Por outro lado, esta mesma medida dentro do domínio da área da saúde – 37,8 graus centígrados aferido por um termômetro – transforma-se em uma informação (Fig. 02) útil  dependendo do indivíduo ou sistema inteligente.  Contudo se com esta informação obtida por  indivíduo observador ele associá-la a outras informações colhidas – note que 37,8º é uma medida indicativa de estado febril – e agregá-las no fenômeno que está sendo observado, isso é um conhecimento. E para resolver o problema deste paciente, nesta janela de oportunidade e com eficácia, somando-se os conhecimentos adquiridos a experiência profissional em sua formação acadêmica, como cursos, seminários e outros teríamos a sabedoria que vai além de troca e obtenção de informações.

Mas, como organiZar uma quantidade gigantesca de dados de milhares dipositivos?

No próximo texto daremos continuidade…

Referêncial teórico:
1. Dados, Informação e Conhecimento enquanto Elementos e Compreensão do Universo Conceitual da Ciência da Informação:Contribuições Teóricas.    https://www.marilia.unesp.br/Home/Pos-Graduacao/CienciadaInformacao/Dissertacoes/semidao_ram_me_mar.pdf

2. O conhecimento no Campo da Engenharia e Gestão do Conhecimento
http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1413-99362010000100015

3.Formal theories of knowledge in AI and robotics. https://link.springer.com/article/10.1007/BF03037076
Edson Laranjeiras-http://lattes.cnpq.br/3156542233383776