“Um dos maiores problemas oriundos da disseminação indiscriminada das técnicas utilizadas em Ciência de Dados é a confiança exagerada nos resultados obtidos da aplicação de algoritmos computacionais. Embora sejam essenciais em muitas situações, especialmente com megadados, sua utilização sem o concurso dos princípios do pensamento estatístico, fundamentado nas características de aleatoriedade e variabilidade inerentes a muitos eventos, pode gerar conclusões erradas ou não sustentáveis”. (MORETTIN, P. A.; SINGER, J. M. Estatística e Ciência de Dados. Rio de Janeiro: LTC, 2023.)
Discorra, sobre as principais etapas, definições, técnicas e paradigmas utilizados em Ciência de Dados, considerando:
a) Identificação do problema a ser resolvido;
b) Dados estruturados e não estruturados;
c) Análise exploratória de dados;
d) Paradigmas de aprendizado supervisionado e não supervisionado;
e) Apresentação dos resultados e possíveis aplicações em saúde.
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Discorra sobre os temas abaixo e seus principais desafios no contexto do Sistema Único de Saúde (SUS).
a) desafios éticos na adoção de Inteligência Artificial;
b) governança e segurança de dados sensíveis;
c) privacidade;
d) racismo algorítmico.



