Lições aprendidas na carreira de Data Science

Seguem 5 lições aprendidas, baseadas em um bate-papo que fiz, com alunos de data science da VAI Academy.

  1. Humildade, dados não são só dados.
  2. Simplicidade
  3. Importância de aliados
  4. Caminho que gosta, tem habilidade e relevância no mercado
  5. Tentar gerar valor de verdade

Itens detalhados a seguir.

Dados nunca são só dados

Não é só pegar a base de informações e trabalhar sobre ela.

Sempre existe um processo, que roda no mundo real e produz algo de verdade. Seja a fabricação de algum produto, seja a execução de algum serviço. O analista deve entender minimamente o processo, o que aqueles dados significam. A gente não consegue fazer isso sozinho. Devemos contar com o apoio de quem roda o trabalho no dia-a-dia, pessoas operacionais.

A abordagem de entrar a fundo no processo dá trabalho, é muita quebração de pedra até chegarmos numa formulação correta. É necessário ouvir mais do que falar.

Uma postura arrogante, do tipo “sou engenheiro de machine learning e isso não é comigo”, não vai resolver o problema na vida real. É tipo querer ficar só com o filé mignon e deixar os colegas com os ossos. Até porque a solução pode vir de algumas formas, muitas vezes é possível melhorar o processo com solução simples – uma planilha Excel que nem precisa de nada avançado.

Sempre brinco, dizendo que o trabalho analítico em cima de dados é quase uma desculpa para entrar no processo e melhorá-lo. Não importa se utilizamos redes neurais profundas ou algum algoritmo simples. O que importa é gerar resultados melhores do que o atual, em menos tempo, com maior qualidade.

Simplicidade

É sempre melhor começar com uma abordagem simples e ir evoluindo, do que mobilizar uma quantidade enorme de recursos para tentar resolver tudo de uma vez.

Sabe aquele sistema perfeito, pensado nos mínimos detalhes para resolver todos os problemas de alguma área da empresa? Pois é, ele nunca vai existir. Muito menos, se for construído do zero.

Esse pensamento se traduz na Lei de Gall:

“Um sistema complexo desenhado do zero nunca funciona e não pode ser remendado para fazer funcionar” – John Gall, no livro Systemantics.

Camadas simples feitas sobre outras camadas simples tornam a solução final bastante complexa, acredite. A natureza é assim, conforme a evolução das espécies: melhorias incrementais ao longo de muito tempo, com seleção natural das melhores soluções.

Pense simples. Como dizia Steve Jobs, “A simplicidade é a maior das sofisticações”.

Aliados

Alguém muito forte tecnicamente tende a pensar de forma individualista, para garantir a qualidade do trabalho final. Porém, à medida em que os trabalhos tornam-se mais complexos, é impossível um indivíduo ou uma equipe muito pequena darem conta.

É mais interessante aliar-se à outras boas pessoas, com alto nível técnico. E também, à gestores, patrocinadores outros stakeholders. Isso tudo exige soft skills.

Uma dica é que, uma pessoa bem intencionada, com genuíno desejo de aprender e ajudar, de alguma forma ou de outra vai fazer aliados ao longo da carreira.

Outra forma de construir boas relações é ensinando e ajudando outros. Tem gente que vai se abrir, outras não, é sempre assim. Com aquelas que mostrarem abertura, aumentar o elo.

Uma equipe de 10 vendedores médios com um bom líder vai performar mais do que um único vendedor acima da média.

Caminho que gosta, tem habilidade e relevância no mercado

Vira e mexe, alguém me pergunta: será que um MBA numa área de Data Science é legal para o futuro? Ou uma especialização em algum outro tema da moda?

Respondo com outra pergunta: é isso que você gosta de fazer? Tem jeito para esta natureza de trabalho? Essa carreira envolve muita matemática, programação e conhecimentos hard, além de exigir uma quantidade mínima de soft skills.

Não adianta a pessoa só olhar para um tema da moda e correr atrás. Até porque, quando ela ficar pronta, o tema não vai mais estar na moda. Lembro de uma época, mais ou menos 2008, em que o petróleo estava no topo: descoberta do pré-sal, Petrobrás empresa mais valiosa do Brasil, etc… Nessa época, um Engenheiro de Geologia especialista em petróleo era a profissão mais valorizada do mundo. A questão é que não é fácil ser bom, qualquer seja a área. É necessário ter muitos anos de estudo, dedicação, muitos anos de prática, para chegar nesse nível. Quem tivesse começado naquela época teria perdido o bonde, porque, alguns anos depois, o mercado voltou ao normal.

É claro que mirar um ramo promissor ajuda. A pergunta que faço é se a pessoa tem o perfil, não está seguindo modinhas.

O ideal é um equilíbrio. Intersecção de fazer algo que gostamos, temos habilidade e tem relevância para o mercado, independente do que está na moda ou não. Estarmos preparados, fazendo um bom trabalho nessa área escolhida. Se vier o bonde da Fortuna, embarcamos, mas não é garantido que ele passe.

Gerar valor de verdade

Sempre tento me guiar em trabalhos que vão dar um retorno à sociedade. Isso não precisa ser necessariamente em causas sociais ou ambientais. Penso que fazer um bom trabalho numa boa empresa vai gerar produtos melhores, mais baratos ou maior disponibilidade de produtos à sociedade. E isso retorna a nós, de alguma forma ou outra.

O que não acho justo é querer entrar em algum cargo público ou empresa com a única finalidade de “se dar bem”, seja com salário, bônus ou estabilidade na posição.

Expectativas

Por fim, as perspectivas são muito boas, numa carreira de dados. Quando estamos navegando numa grande onda, de alguma forma progredimos junto.

Por ser um ramo de conhecimento recente, há muita gente que não entende nem a aplicabilidade – vide post anterior.

Mais e mais dados existirão nos próximos anos. Há uma estimativa da Statista de que 60% dos dados industriais ainda não são capturados – e que, dos dados capturados, 50% não são usados para tomada de decisões. Há um enorme oceano azul de possibilidades.

Vamos em frente.

Veja também: https://ideiasesquecidas.com/2022/09/29/data-science-skills

Três reflexões sobre política: fogo contra fogo, cui bono e chimpazés

Moriori x Maori: a história de um massacre

A importância de combater fogo com fogo.

O povo Moriori ocupava a ilha de Chatam, tendo iniciado a colonização da mesma por volta de 1500.

Uma população de cerca de 2000 pessoas, em 9 tribos. Eles convergiram para ser uma comunidade pacífica, onde a não-violência imperava – era a Lei de Nunuku.

Em 1835, cerca de 900 invasores de um povo Maori chegaram à ilha, em duas ondas. Eles estavam fugindo de uma derrota em sua ilha natal. Os invasores chegaram armados com facas, porém, ainda assim estavam em menor número.

Os Moriori chegaram a fazer uma assembleia, com os mais novos querendo se preparar para a guerra. Porém, no final das contas, prevaleceu o pacifismo da Lei de Nunuku: tentariam dar apoio e conviver com os invasores.

Resultado: os Maori destroçaram os nativos – cerca de 300 morreram nas guerras iniciais, centenas morreram com abusos posteriores. Sobreviventes foram escravizados e proibidos de se reproduzir.

Foram como ovelhas servidas a lobos. É uma advertência de que devemos responder à altura quando necessário.


Cui bono

“Cui bono” é uma expressão em latim, que significa “A quem isso beneficia?”.

Os jogos do poder sempre são sempre difusos. Não se deixe levar pelas aparências, por palavras bonitas ou gestos falsos. Sempre se pergunte: “quem se beneficia?”

– Robert Green – Daily Laws


Chimpanzés e política

Um capítulo do livro “Estratégia: Uma História”, conta que chimpanzé são seres políticos, quase tanto quanto o ser humano.

Enquanto há abundância de recursos, não há muitos problemas. Mas, quando há escassez de alimentos, assimetria de recursos naturais ou disputa por fêmeas, há conflitos.

Há sempre um cálculo de risco de ataque x ganho da recompensa.

Um chimpanzé sozinho, por mais forte que seja, consegue vencer apenas um ou dois chimpanzés. Não se compara à força de um bando de dezenas de indivíduos. O chimpanzé que consegue liderar os outros é o que vai triunfar.

O comportamento do líder político é similar ao de sua contraparte humana, que segura e beija bebês no meio da multidão. Este deve agradar seus aliados, apaziguar partes conflituosas e coordenar ações.

Alguns links.

https://en.wikipedia.org/wiki/Moriori_genocide

Links da Amazon:

Armas, Germes e Aço https://amzn.to/3fA2Vje

Estratégia: Uma História https://amzn.to/3fr3njX

Data Science, Skills, Super-Homem

Seguem algumas reflexões, baseadas em um bate-papo que fiz, com alunos de data science da VAI Academy.

Zoom out histórico de data science

Sempre gosto de dar um “zoom out” histórico, para entender as coisas em perspectiva.

A contabilidade tem uns 5000 anos, desde o surgimento dos números. Na verdade, houve um motivador fortíssimo para o surgimento dos números, que foram os impostos. Como registrar quem pagou ou não, e quanto pagou? É muito verdadeira a frase: “Nada é certo, exceto impostos e a morte”.

A construção civil também tem uns 5000 anos, desde o início das civilizações estamos aperfeiçoando nossas casas.

A matemática tem uns 2000 anos, desde Euclides, Pitágoras.

Fast forwarding no tempo, o computador pessoal tem uns 40 anos, desde os primeiros computadores da Apple, IBM, os primeiros sistemas operacionais da Microsoft, etc…

Data Science e Analytics, da forma que conhecemos hoje, tem uns 5 anos. Antes disso nem existia o termo “data science”, ou “data engineer”. Há razões para isso, como o volume e qualidade de dados, capacidade de processamento.

Hoje em dia, temos sensores diversos nos maquinários, custos de IOT (internet das coisas) caindo, e capacidade de comunicação wireless disso tudo. E também temos a internet, possibilitando o compartilhamento de inúmeras informações de fontes diversas. Há não muito tempo atrás, digamos uma década, tudo isso era mais caro e difícil. Há duas décadas e meia, mal tínhamos comunicação celular.

Além do volume de dados, temos avanços em hardware (via Lei de Moore) e software. Lembro que, antigamente, tínhamos que escrever todas as linhas de um algoritmo do zero, na raça. Hoje temos uma gama de pacotes prontos, de altíssimo nível.

A finalidade disso tudo é a de otimizar o uso de recursos, diminuir desperdícios, acertar previsões, prevenir problemas no maquinário, etc.

As perspectivas futuras são boas. Mesmo hoje, a Statista estima que 60% dos dados industriais não são nem coletados. E, da parte coletada, menos de 50% é realmente utilizada para algo útil. Há ainda um enorme oceano azul a ser explorado, para quem conseguir embarcar nessa onda.

Sobre Super-Homem, hard e soft skills

Pela área de Data Science envolver muita matemática e programação, naturalmente o analista deve ter uma tendência a exatas, hard skills. Buscar conhecimento técnico, ser bastante curioso. Naturalmente, acaba virando poliglota em várias linguagens, até porque a melhor linguagem depende da aplicação, e as tecnologias avançam de tempos em tempos.

Não menos importante são os soft skills. Saber conviver com as pessoas, saber ouvir, entender os problemas. Também faz parte conseguir transmitir informações, ser didático ao apresentar. Ensinar aos outros, desde o leigo que pouco sabe até aquele que tem maior bagagem. Saber negociar e vender.

O antigo dito, “as pessoas são contratadas pelo hard skill e demitidas pelo soft skill”, é muito verdadeiro.

Ora, então a pessoa tem que ser um super-homem? Saber tudo de tudo, ser bom em tudo?

Conforme comenta o meu amigo Igor Queiroz, antigamente as descrições de vagas para essas áreas de Data Science era assim, altamente técnicas em tudo e também pedindo vários soft skills, quase um super-homem. Felizmente, hoje as coisas estão mais equilibradas, exigindo mais de parte técnica quando precisa, ou mais de itens gerenciais.

Como vejo um equilíbrio possível entre hard x soft?

A gente tem que performar excelentemente bem na área que é nossa competência principal, seja lá qual for. Como quem gosta dessa área normalmente é exatoide, em algum hard skill. Ser nota 10 nesse skill específico, seja banco de dados, otimização, arquitetura de dados, etc…

Quanto aos soft skills, todos nós temos a capacidade de melhorar, acima de um mínimo aceitável. Nunca vamos chegar no nível de quem tem o dom para a coisa, mas podemos performar de forma razoavelmente boa, respeitando a nossa forma de ser. Tirar uma nota 6 em tudo quanto é soft skill. Por exemplo, logo que saí da faculdade, eu era muito horrível em apresentações. Fui trabalhando no tema, treinando, e hoje consigo transmitir as mensagens que quero, sem grandes problemas. Nunca vou chegar no nível de um Steve Jobs, por exemplo, mas foi uma evolução considerável em relação ao que era.

Nossa energia é finita, não adianta tentar tirar 10 em tudo. Então, é assim que acho ser um bom equilíbrio.

Dicas de livros / links

– Thomas Davenport, autor de diversos livros com Analytics

– John Thompson, autor de “Building Analytics teams”

– Storytelling com dados, uma aula de como utilizar dados para gerar informação relevante

– Nassim Taleb, não tem tanta relação com Analytics, mas sempre recomendo. Autor de livros como “A lógica do Cisne Negro” e “Antifrágil”

– Evento: o Informs é a mais relevante associação do mundo em Operations Research, e, anualmente, organiza eventos internacionais

– Seguir gente interessante no LinkedIn, sempre aprendemos alguma coisa

– Há uma série de cursos online, para os mais variados públicos: VAI academy, Coursera, EDX, Youtube, Data science academy

– Newsletters como Exponential view

– Pegar um tema do seu interesse e criar Google Alert, para receber um e-mail diário com notícias que aparecem na mídia

– Participar de desafios do Kaggle

Ficam as dicas. Aproveite.

Veja também:

Você não sabe o que é computação quântica e quer conhecer mais?

Segue um podcast, com o bom professor Alexandre Ramos, Doutor em Física da USP. Uma explicação didática e boas reflexões sobre o que vem acontecendo no ecossistema brasileiro do tema.

https://www.vidamoderna.com.br/podcast-computacao-quantica-ja-e-realidade-e-busca-por-engenheiros-e-cientistas-qualificados/?fbclid=IwAR3_WJPWnjf5PK9AaeaCu98tMrOe8eOb6MQgV07lW7J0bn4kDgCRlj0DYrQ

Fui citado no minuto 25, pelos trabalhos de #quantumcomputing que viemos conduzindo na indústria de papel e celulose, e apresentado recentemente no The Developers Conference 2022.

Os atuais investimentos mundiais no tema chegam a quase US$ 30 bilhões e o mercado global de tecnologia quântica está projetado para atingir US$ 42 bilhões até 2027.

Mais do que isso, é um possível caminho para continuar a evolução exponencial da computação.

BibliOn, os Lusíadas e os deuses romanos

Estou testando o BibliOn, a biblioteca virtual de São Paulo, lançada há poucas semanas. Confira em https://www.biblion.org.br/.

É um aplicativo de celular que permite o empréstimo de e-books e audiobooks, após um cadastro. Podemos pegar emprestado um número finito de títulos por vez (dois, no momento), e ficar com este por 15 dias, após a qual, é devolvido automaticamente. Dá para pegar emprestado de novo, porém, respeitando uma fila – se outras pessoas já tiverem reservado, a prioridade é delas – como se fosse numa biblioteca com livros físicos.

É gratuito, afinal é uma biblioteca pública. Teoricamente é só para os moradores do estado de São Paulo. Não sei como ele faz essa verificação do local – talvez por IP? De qualquer forma, como moro em SP mesmo, estou dentro da norma.

Tem uma gama interessante de títulos, e em Português. Segundo o site, 15 mil livros. Em livro virtual, peguei “O fantástico mundo dos números”, de Ian Stewart, de matemática popular.

Sobre audiolivros, as opções são menores, uns 400 títulos. Peguei “Os Lusíadas – versão anotada”, como teste. O app funciona bem, está sendo uma boa experiência.

Tinha uma vaga lembrança dos Lusíadas. Estudei no segundo grau, e em época de vestibular. Como a gente é muito jovem nessa época, não tinha percebido alguns detalhes da obra, que quero explorar a seguir.

(Print da tela do app)

Algumas reflexões sobre os Lusíadas

“Os Lusíadas”, de Luiz de Camões, é o épico português mais conhecido da história. Cheio de elementos míticos, como Dom Sebastião e o gigante Adamastor, canta sobre o desbravamento dos mares por Vasco da Gama e os bravos portugueses, o povo lusitano.

As armas e os Barões assinalados
Que da Ocidental praia Lusitana
Por mares nunca de antes navegados
Passaram ainda além da Taprobana,
Em perigos e guerras esforçados
Mais do que prometia a força humana,
E entre gente remota edificaram
Novo Reino, que tanto sublimaram;

Camões viveu por volta de 1500 e pouco, que também coincide com o momento da glória portuguesa nas grandes navegações.

Logo no início dos cantos, Camões cita um conselho de deuses do Olimpo, entre eles Júpiter, Vênus, Marte, Baco. Vênus toma partido dos portugueses, Baco, defensor do oriente, o oposto.

Ei, peraí. No ano 1500, a Europa toda é cristã. Ou muçulmana, no Oriente Médio. Esse negócio de deuses gregos e romanos já tinha acabado faz muito tempo. O imperador Constantino converteu o Império Romano ao cristianismo no ano 313 d.C. Ou seja, fazia mais de mil anos que ninguém dava bola para Júpiter, Netuno, Baco.

Mais uns capítulos para frente na obra, Camões cita que os portugueses foram recebidos em Moçambique pelos mouros. Apesar de cristãos, foram confundidos por muçulmanos até Baco induzir os nativos a descobrir a fé deles e os hostilizar.

Que salada. Mistura cristãos, muçulmanos, e a antiga fé pagã, greco-romana. Por que Camões faria isso?

Uma interpretação bastante utilizada é que Camões vivia o Renascimento na Europa, onde estava na moda resgatar os antigos valores clássicos greco-romanos. Além disso, os Lusíadas foi fortemente influenciado pelos antigos clássicos homéricos. Na Ilíada, alguns dos deuses, como Atena, ficam do lado dos gregos, outros como Ares tomam o partido dos troianos. Na Odisseia, que também é um épico de viagem marítima, a deusa Atena ajuda Ulisses, ao passo que Posseidon quer se vingar do herói, por ele ter cegado seu filho – o Cíclope.

A diferença é que, na época em que a Ilíada e Odisseia ocorreram (estima-se uns 700 a.C.), os deuses citados eram realmente deuses das crenças dos gregos, enquanto religiões como o cristianismo nem existiam.

Em resumo, imagine que os Lusíadas é um épico como a Ilíada, mas com portugueses como protagonistas e 2000 anos depois, e está tudo certo.

A história de Portugal e Inês de Castro

O canto prossegue, cantando sobre a história gloriosa de Portugal: reis antigos, feitos que ficaram na história, etc.

Achei muito interessante a história de Inês de Castro, que mistura romance, traição, horror e morte. Lembrava de ter vagamente ouvido sobre isso na época do vestibular, mas não dos detalhes.

O infante Pedro I era o princípe herdeiro de Portugal, e estava casado com Dona Constança. A Inês de Castro era de uma família nobre, e era dama de honra de Dona Constança. Só que Pedro gostava mesmo era da Inês, ao invés de sua esposa oficial, e todo mundo sabia que ele se encontrava com ela às escondidas.

Quando a esposa oficial, D. Constança, faleceu no parto do futuro rei D. Fernando I, o infante Pedro aproveitou a chance para se juntar com Inês de Castro, para desgosto do pai de Pedro, Dom Afonso IV, que não gostava da relação.

D. Afonso tentou casar Pedro, que rejeitava as propostas, enquanto Inês continuava a gerar filhos de Pedro (foram 4). Isso criava um problema futuro de sucessão – será que os filhos bastardos não poderiam tentar usurpar o trono do herdeiro oficial, no futuro? Game of Thrones total.

O rei D. Afonso tentou remediar a situação executando Inês de Castro, numa ocasião em que Pedro estava em viagem.

Obviamente, Pedro não gostou nada, e foram meses de conflito até tudo voltar mais ou menos à normalidade.

Alguns anos depois, em 1357, Pedro se tornou rei de Portugal. A primeira coisa que fez foi perseguir quem ajudou a executar sua amada Inês – mandou arrancar o coração dos algozes, enquanto ele assistia. Depois, mandou exumar o corpo de Inês, a vestiu como a sua rainha e fez o rito completo de coroação dela. Imagine uma grande festa, com um cadáver sentado na cadeira ao lado do rei, e com os convidados tendo que beijar a mão da rainha já falecida há anos. Daria um bom filme na Netflix.

Até hoje, utilizamos a expressão “agora Inês é morta”, para indicar que já foi, não adianta mais.

Os Lusíadas é o mais conhecido poema da literatura portuguesa, uma obra fantástica para ler e extremamente bela e inspiradora. Vale a pena ler e reler.

“Cantando espalharei por toda parte,
Se a tanto me ajudar o engenho e arte.”

BibliOn: https://www.biblion.org.br/

O texto integral pode ser baixado em:

http://www.dominiopublico.gov.br/download/texto/bv000162.pdf

Veja também:

http://www.dominiopublico.gov.br

https://pt.wikipedia.org/wiki/In%C3%AAs_de_Castro

https://pt.wikipedia.org/wiki/Os_Lus%C3%ADadas

Arte com Retângulos

Descubra como fazer figuras agradáveis com retângulos dispostos aleatoriamente e algumas linhas de código.

Confira versão interativa em:

https://asgunzi.github.io/Arte-Retangulos—D3-JS/ArteRetangulos.html

Neste caso, estou utilizando a biblioteca D3 do Javascript. É necessário um pouco de domínio desta linguagem, onde recomendo o tutorial da W3Schools.

Para traçar um único retângulo, o comando a seguir funciona:

        svg.append("rect")
          .attr("x", 130)
          .attr("y", 80)
          .attr("width", 140)
          .attr("height", 90)
          .attr("stroke", "black")
          .attr("fill", "darkblue")

Este vai traçar um retângulo nas coordenadas (x,y) = (130,80), com largura 140 e altura 90. Cor azul escuro e contorno preto.

Mais uma linha, para dizer a opacidade de 0,7 – isso para destacar a intersecção com cores diferentes.
.attr(“opacity”, 0.7)

Se colocarmos tudo dentro de um loop for, sem aleatoriedade alguma, teremos um grid de retângulos.

for (i=0; i<10;i++)
{
for (j=0; j<10;j++)
{
svg.append("rect")
.attr("x", 130i) .attr("y", 80j)
.attr("width", 140)
.attr("height", 90)
.attr("stroke", "black")
.attr("fill", "darkblue")
.attr("opacity", 0.7)
}
}

Já o resultado fica um pouco mais interessante se acrescentarmos alguma aleatoriedade na disposição e tamanho dos retângulos.


for (i=0; i<10;i++)
{
    for (j=0; j<10;j++)
    {
        svg.append("rect")
          .attr("x", 130*i + Math.random()*20)
          .attr("y", 80*j + Math.random()*20)
          .attr("width", 140+ Math.random()*20)
          .attr("height", 90+ Math.random()*20)
          .attr("stroke", "black")
          .attr("fill", "darkblue")
          .attr("opacity", 0.7)
    }
}

Algo curioso é que uma disposição totalmente aleatória ou totalmente ordeira fica menos bonita do que uma figura parcialmente ordenada, porém, com um grau de incerteza.

Podemos acrescentar uns blocos de cor amarela, sobrepostos aleatoriamente.

    for (j=0; j<12;j++)
    {
        svg.append("rect")
          .attr("x", Math.random()*1300)
          .attr("y",  Math.random()*800)
          .attr("width", 150+ Math.random()*150)
          .attr("height", 90+ Math.random()*90)
          .attr("stroke", "black")
          .attr("fill", "gold")
          .attr("opacity", 0.7)
    }

Finalmente, acrestamos mais alguns blocos azuis.

O mesmo pode ser feito com outras cores e outras doses de caos / ordem.

Vide código-fonte no Github (https://github.com/asgunzi/Arte-Retangulos—D3-JS).

Veja também.

Aprenda a usar o método de Monte Carlo para estimar o valor de Pi

O método de Monte Carlo foi criado por Stanislaw Ulam e John Von Neumann, no esforço de criar a bomba de Hidrogênio, na época da Segunda Guerra.

Consiste em fazer amostras aleatórias do que queremos simular, segundo propriedades e restrições desejadas, e mensurar os resultados. Surgiu numa época em que os computadores também estavam sendo inventados, o que foi uma boa combinação: computadores são excelentes em tarefas simples e repetitivas, como esse tipo de simulação.

Vamos fazer um pequeno exercício, no Excel.

Imagine um círculo de raio 1, que tem área pi*r^2. Este círculo, inscrito num quadrado de lado 2 (área 4).

A razão entre a área do círculo e a área do quadrado é de pi/4 = 0,78539…

Se eu “disparar” um número de tiros aleatórios neste alvo, e contar quantos pontos ficaram dentro do círculo versus o total de pontos, a proporção tem que ir convergindo para a fórmula calculada. Assim, com um número infinito de tiros, consigo estimar o valor de Pi.

Computacionalmente é fácil fazer a conta. Basta um gerador de número aleatórios.

No Excel, a função “=ALEATÓRIO()” dá um valor entre 0 e 1. Quero um valor entre -1 e 1, então faço apenas uma continha para reparametrizar o resultado: “=2*(ALEATÓRIO ()-0,5)”.

Sorteio os valores x e y, utilizando a fórmula acima.

A seguir, calcular se x e y são menores do que 1 ou não.

A fórmula do círculo é x^2 + y^2 = 1; se x^2 + y^2 for menor que 1, está dentro do círculo, senão, está fora.

=SE(RAIZ(B4^2+C4^2<=1);”Sim”;”Não”)

Conto quantos pontos ficaram dentro e quantos ficaram fora, e vejo a proporção.

Quanto maior o número de amostras, mais próximo de pi/4  = 0,78539 devo chegar.

Para o exemplo abaixo, a estimativa é de 3,153.. (valor real Pi = 3,14159…)

Teclando F9, o Excel sorteia novamente os números aleatórios, dando outro cenário de resultados.

Vide arquivo no drive MonteCarlo_pi.xlsx.

O Método de Monte Carlo e derivados tem aplicações práticas extremamente valiosas para a indústria, nos dias de hoje. Simulação de eventos discretos, em geral, ajudam a dimensionar o número ótimo de atendentes de um help desk, o tamanho de pátios de armazenagem, número de empilhadeiras de um armazém, e assim sucessivamente.

Lição de casa.

Ao invés de um círculo, aplicar o mesmo método para um losango.

Siga o template em anexo.

Dica: para um losango como o mostrado, abs(x) + abs(y) <=1.

Veja também:

Cisnes Verdes e Inova Klabin

Tecnologia da Automação / Projetos Analíticos marcando presença no #InovaKlabin 2022!

Tema: #Sustentabilidade.

Foram cinco trilhas de imersão em experiências, desde a floresta até novos produtos, para clientes, fornecedores e amigos.

Destaque para a palestra de John Elkington, sobre “Cisnes Verdes”.

O meu autor favorito dos tempos modernos é Nassim Taleb, que popularizou o termo “Cisnes Negros”: eventos de baixa probabilidade, porém com impacto enorme. Tendemos a subestimar este tipo de evento e, a retrospecto, dizer que era totalmente previsível – vide crise de 2008.

Quando falamos “cisne negro”, vem à cabeça um evento negativo. Um cisne verde é similar, porém, é um evento positivo do ponto de vista ambiental: tecnologias e métodos que podem se desenvolver de forma sustentável, progresso exponencial na forma econômica, social e ambiental.

Uma única empresa de carros elétricos, por exemplo, não é um “cisne verde” – este conceito é mais global e geral. As empresas e instituições assim são um “patinho feio” – inspirado no conto de Andersen, sobre patinhos feios virarem belos cisnes.

Etapas para chegar aos cisnes verdes: Rejeição (isso não vai funcionar nunca), Responsabilidade por novas soluções, Replicação em larga escala, Resiliência da nova solução e Regeneração (sistema de consumo de recursos totalmente circular).

Veja também:
https://ideiasesquecidas.com/2017/08/09/a-teoria-dos-cisnes-negros/

Pequena vingança satisfatória

Estava eu a dirigir pela movimentada Rodovia Presidente Dutra, em SP, quando uma SUV vem a toda velocidade, cortando outros veículos e pedindo passagem – aquelas piscadelas de farol acompanhado de aproximação excessiva do carro. Este tipo de ocorrência é algo costumeiro, para quem trafega pela cidade, mas não deixa de ser extremamente irritante.

Eu estava a 110 Km/h, velocidade limite, então a SUV deveria estar facilmente a 150 ou mais.

Na primeira oportunidade que teve, o veículo fez a ultrapassagem(pela direita) e continuou, a toda velocidade, cortando os outros…

Uns 5 km depois, e eis que vejo a SUV citada, parada no posto da Polícia Rodoviária. O motorista claramente nervoso, a prestar esclarecimentos aos oficiais.

Não é bem uma “vingança”, na medida que não tive ação alguma, mas não deixa de ser satisfatória. Causas geram consequências, a questão é que o timing entre as duas coisas pode variar bastante. Neste caso, foi Instant Karma na veia…

Stanislaw Ulam, Aventuras de um Matemático

Recomendação de filme: O Matemático, no Amazon Prime Video.

É sobre a vida de Stanislaw Ulam, matemático envolvido no Projeto Manhattan (da bomba atômica) e da bomba de Hidrogênio.

Cena do filme “O Matemático”

Na verdade, é um filme bem chato de assistir. Ritmo lento. Boring.

Primeiro, que mesmo nos ciclo dos matemáticos e físicos, Stan Ulam não é dos mais famosos.

Só quem é muito exatoide e que conhece de Stanislaw Ulam e John Von Neumann vai ter algum interesse em acompanhar.

Eu conheço Ulam pelo Método de Monte Carlo, inventado pela dupla citada acima, a fim de simular as complicadas propriedades físicas dos elementos para a bomba.

Pois bem, Ulam é um gênio. Emigrante polonês judeu que fugiu para os EUA no meio dos anos 1930 – e como vários outros na mesma situação, fugindo do nazismo. Inclusive, há uma cena em que ele chama os parentes a fugir da Europa.

Stanislaw Ulam

Como alguém como ele poderia ajudar no esforço de guerra? Se alistando e pegando em armas? O seu grande poder era o cérebro, e era isso que ele deveria explorar. Nos EUA, deu aulas em Harvard, e foi chamado por John Von Neumann – por sua vez, emigrante húngaro – a integrar o Projeto Manhattan, da bomba atômica.

Ulam gostava de jogar cartas e utilizar as mesmas para suas aulas – conhecimento que certamente ajudou na criação do método de Monte Carlo (em referência aos cassinos da cidade).

A filme tenta provocar algum conflito pessoal, no sentimento de culpa ao criar a bomba atômica versus a lógica fria de que Hitler poderia ter desenvolvido a mesma, e era melhor que a mesma ficasse em mãos mais responsáveis.

Vejo o filme mais como uma homenagem a gigantes como Ulam, Von Neumann e Oppenheimer do que como a obra em si.

Ao contrário de filmes de mafiosos, traficantes, prostitutas e matadores, um filme sobre um matemático não é nada excitante. Porém, em termos de vida real, a contribuição desses físicos e matemáticos foi enorme: Neumann e Ulam ajudaram a criar os primeiros computadores eletrônicos da história, e a arquitetura que utilizamos até hoje é a arquitetura de Von Neumann.

O Método de Monte Carlo e derivados tem aplicações práticas extremamente valiosas para a indústria, nos dias de hoje. Simulação de eventos discretos, em geral, ajudam a dimensionar o número ótimo de atendentes de um help desk, o tamanho de pátios de armazenagem, número de empilhadeiras de um armazém, e assim sucessivamente.

Agradeço à dupla Ulam – Von Neumann pelas brilhantes ideias desenvolvidas, e que utilizamos até os dias de hoje.

Veja também:

https://www.thefirstnews.com/article/powerful-new-biopic-tells-extraordinary-story-of-stanislaw-ulam–the-h-bomb-mathematician-9944

Utilização do OpenSolver com VBA

Segue um conteúdo um pouco mais técnico. Um tutorial que escrevi, para utilização do OpenSolver com VBA, para a resolução de problemas de Otimização Combinatória.

Ferramentas em Excel-Vba

Introdução

O OpenSolver é um suplemento poderoso do Excel, para problemas de otimização combinatória.

Foi desenvolvido por Andrew Mason e equipe, da Universidade de Auckland (Nova Zelândia) e pode ser encontrado em: https://opensolver.org.

A ideia básica é que o Solver comum, do Excel, tem um limite de utilização (apenas 200 variáveis). Para problemas maiores do que isso, é necessário adquirir uma licença junto à Frontline, empresa desenvolvedora do Solver.

Já o OpenSolver pode utilizar solver open-source, como o CBC. Ou utilizar ferramentas (pagas) ainda mais poderosas, como o Gurobi ou o CPLEX. Dessa forma, abrimos uma gama de aplicações muito maior do que apenas o Solver da Frontline.

O OpenSolver tem um menu de utilização bastante similar ao Solver comum.

Este tutorial mostra como utilizar VBA para acessar e manipular o OpenSolver.

Qual a vantagem de utilizar o VBA? É ter uma flexibilidade maior na formulação, e com isso…

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O Clube de Troca de Livros

Ganhei, do meu bom amigo @Igor Queiroz, essa fantástica edição comentada das Meditações, do imperador romano Marcus Aurelius.

Mais do que o conteúdo, queria destacar uma boa prática: só esse ano, já presenteei e/ou recebi 11 livros. Faço questão de ler e comentar todos, já que foram cuidadosamente escolhidos por pessoas tão estimadas.

Ação: comece agora o seu próprio clube do livro. E provoque discussões sobre o conteúdo. Todo mundo sai ganhando.