[vc_row][vc_column][vc_column_text]OFICINA 100% PRÁTICA: É NECESSÁRIO QUE O PARTICIPANTE LEVE O PRÓPRIO NOTEBOOK.
CURSO GRATUITO ACONTECERÁ NO DIA DA INOVAÇÃO, 28 DE AGOSTO, E SERÁ MINISTRADO PELO PROFESSOR MARCOS VINÍCIUS GUIMARÃES
Inovação será o tema do terceiro dia do 3º Congresso Pacto pelo Brasil, no dia 28 de agosto de 2019. A programação do dia trará casos e exemplos de inteligência artificial à serviço da eficiência, dentro da temática do evento: “Práticas Honestas na Relação Público-Privada”. E a parte da manhã será dedicada à workshops.
Um deles será o de Análise de Dados Governamentais, ministrado pelo professor Marcos Vinícius Guimarães, com duração de 5h. O curso será centrado no aprendizado baseado em problemas (Problem Based Learning – PBL), onde o aluno é confrontado com problemas reais e apresentado às técnicas e ferramentas capazes de ajudá-lo a resolver. A aula será totalmente prática e envolverá programação na linguagem Python. As inscrições serão gratuitas e poderão ser feitas a partir do dia 1º de julho.
Para o professor, o tema é de extrema relevância. “Desde a lei de acesso à informação o governo tem disponibilizado mais dados, porém a população não consegue acompanhar isso, entender o que está acontecendo ou tirar alguma informação. E nos dias de hoje é imprescindível que as decisões sejam tomadas baseadas em dados”, opina.
Declara que a importância disso para quem é da área governamental, seria saber que fazendo uma análise de dados correta, poderia tomar as decisões de políticas públicas com base nesses dados. “Pelo lado do cidadão, podemos destacar a questão de instigar o aumento do controle social, aonde o Sistema OSB tem um papel fundamental, e cobrar que o governo trabalhe de forma correta e analítica, pressionando o governo com informações contundentes”, afirma.
Os interessados em participar não precisam ter experiência prévia em programação. O workshop será destinado para profissionais que precisem obter e analisar dados abertos governamentais, obtidos nos portais municipais, estaduais e federal, que se encontram, geralmente, disponíveis em arquivos CSV e planilhas MS Excel. Ao final do curso o participante deverá ser capaz de, em nível básico, fazer análise dessas bases de dados.
Segundo Marcos Vinícius Guimarães, com o conhecimento adquirido os participantes irão poder se desenvolver e conseguir fazer suas próprias análises. “Vamos trabalhar com alguns exemplos e o que será ensinado poderá ser aplicado em qualquer lugar, seja em um munícipio, estado, câmaras de vereadores, assembleias legislativas, enfim, dados do governo de forma geral. Eles sairão com um conjunto de códigos que eles irão programar durante o curso, no qual eles vão poder se basear depois”, explicou.
Um dos objetivos do workshop é sensibilizar os participantes, por meio de atividades práticas e aplicadas, quanto ao potencial do uso de dados abertos governamentais para a melhoria das atividades de controle social. O conteúdo programático irá treinar os alunos no uso de ferramentas livres como: Pandas, para análise de dados; Numpy, para cálculo numérico; Matplotlib e Seaborn para geração de gráficos; e Jupyter Notebook para exploração dos dados e apresentação dos resultados.
Será utilizados recursos informacionais disponíveis em bases de dados públicas, como as disponibilizadas por prefeituras, governos estaduais e governo federal. Também serão apresentadas técnicas de análise e visualização de dados, mostrando quando e como aplicá-las a casos práticos.
Marcos Vinícius Guimarães é graduado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP), com mestrado em Gestão da Informação e do Conhecimento pela Universidade de Brasília (UnB). Atuou mais de 20 anos no desenvolvimento de sistemas diversos, tanto no setor público quanto na iniciativa privada. Atualmente é Analista de Sistemas do Tribunal Superior Eleitoral (TSE), além de ministrar disciplinas em cursos de graduação e pós-graduação nas áreas de programação, análise de dados e machine learning. Também é organizador do PyData Brasília, grupo de entusiastas de Data Science, Machine Learning e Deep Learning usando python.
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