12º Simpósio de Meteorologia e Geofísica da APMG e XXI Encontro Luso-Espanhol: livro de resumos

Abstract

Ciência de dados é um tema interdisciplinar na interface entre a estatística e a computação, que se baseia no método científico e usa ferramentas computacionais para extrair informação a partir de dados das mais diversas proveniências, com ou sem ruído, estruturados ou não. Ciência de dados está relacionada com as temáticas data mining, machine learning e big data. Amplamente usado nas mais diversas ciências, por exemplo, as que se dedicam ao estudo de dados como os de mercado, finanças, sociais, geográficos e históricos, tem como objetivo a extração de informação e deteção de padrões para auxiliar no processo de análise e tomada de decisão. Esta área, com mais de 30 anos de existência, ganhou mais destaque com a geração e armazenamento de grandes quantidades de dados e com o desenvolvimento das técnicas de machine learning. Existe uma forte relação entre a ciência de dados e a inteligência artificial. A Meteorologia e a Geofísica são exemplos de ciências que lidam diretamente com enorme quantidade de dados, observados ou simulados, e que são um grande desafio para o seu armazenamento e manutenção. Manter e aceder a informação histórica foi uma tarefa árdua antes da era digital. Atualmente, armazenamos grandes quantidades de informação, seja em arquivos de fotografia, música, documentos ou dados brutos de observação atmosférica ou de registo de movimentos do solo. O desafio hoje é arranjar espaço para armazenar os dados, a sua salvaguarda para a posteridade e o seu processamento. Com o aumento da quantidade de dados estas tarefas ficam cada vez mais difíceis de implementar. A ciência de dados é transversal e tem merecido atenção da comunidade científica de todas as áreas incluindo a Meteorologia e Geofísica. Com este tema da Ciência de Dados em Meteorologia e Geofísica a APMG convida todos os participantes do 12º Simpósio a discutir conceitos, metodologias, dificuldades e (des)vantagens da sua utilização nas diferentes áreas de estudo.