Tutoriais
Similaridade de Imagens usando deep learning com Python
Neste tutorial, será utilizado uma abordagem para fazer correspondência de imagens utilizando a similaridade do cosseno com o algoritmo Vision Transformer (ViT). O objetivo é demonstrar uma técnica de deep learning para realizar correspondência de imagens, que se refere ao processo de identificar e emparelhar partes semelhantes ou correspondentes em duas ou mais imagens. Esta tarefa pode ser considerada complexa devido a variações de iluminação, ângulo de captura e qualidade da imagem, especialmente em cenários do mundo real, como o reconhecimento de objetos, animais ou pessoas em diferentes imagens.
Assim, este tutorial tem como objetivo abordar as etapas de pré-processamento de imagens, geração de embeddings usando Vision Transformers e cálculo de similaridade através da similaridade do cosseno com a linguagem de programação Python. Espera-se que, ao final, os participantes entendam como aplicar esses métodos tanto em contextos acadêmicos quanto práticos no Mercado de Trabalho.
Palavras-chave: Vision Transformers, similaridade de imagens, deep learning, embeddings, Python.
Obtendo dados do SIDRA/IBGE com R utilizando o pacote SIDRAR
Este tutorial apresenta uma abordagem prática para acessar dados do SIDRA/IBGE diretamente no R, utilizando o pacote SIDRAR para interagir com a base de dados oficial do IBGE. Focaremos na obtenção da série histórica de Produção Agrícola Municipal (PAM) relacionadas à agricultura como exemplo prático, demonstrando como essas informações podem ser utilizadas para análises que contribuem com os Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS). Além disso, utilizaremos pacotes do tidyverse para organizar e transformar os dados, facilitando a preparação para análises mais complexas. O objetivo é capacitar os participantes a extrair dados por meio da API do SIDRA e prepará-los de maneira eficiente e estruturada.
Palavras-chave:
importação de dados, produção agrícola municipal, tidyverse, séries históricas.
Análise Estatística de Desigualdades no Acesso a Água Potável e Saneamento: Explorando os ODS 6 e 10 com Dados do Censo Brasileiro
Com base nos dados do Censo 2022 divulgados pelo IBGE, é possível conduzir análises detalhadas considerando características dos domicílios, acesso a redes de água, presença de banheiros, tipos de esgotamento sanitário, bem como informações sobre cor e raça dos moradores e a localização regional das residências, incluindo favelas. Esses dados permitem um panorama abrangente das desigualdades no acesso a recursos básicos em diferentes cidades brasileiras.
O tutorial proposto seguirá um fluxo estruturado, começando com a coleta automática de dados usando o pacote R {sidrar}, avançando para uma análise exploratória de dados para compreender padrões e tendências, e culminando em análises avançadas, como a clusterização de cidades com base em critérios de acesso a água e saneamento. O objetivo é capacitar os participantes a realizar análises robustas e aprofundadas, que possam embasar políticas públicas e intervenções direcionadas para melhorar o acesso equitativo a esses recursos essenciais.
Palavras chaves: Linguagem de Programação R, ODS 6, ODS 10, SIDRA, Censo 2022.
Testes de hipóteses em Ensaios Clínicos
Este tutorial possui a intenção de demonstrar o papel da Estatística nas atividades científicas pela busca de tratamentos mais eficazes e seguros para algumas doenças. No desenvolvimento clínico de novos produtos, tais como vacinas e medicamentos, o uso de métodos estatísticos específicos, surgem como ferramentas fundamentais para proporcionar e apoiar tomadas de decisões. Para que um novo medicamento ou vacina sejam aprovados para uso, é necessário comprovar que este novo produto traz benefícios, que seja seguro e no caso de comparações com outros produtos, que seja similar ou até mesmo superior. Desta forma, a comparação entre dois ou mais medicamentos ou vacinas podem possuir objetivos distintos, tais como: determinar se há evidência de diferença estatística na comparação dos tratamentos (um produto é superior a outro), demonstrar que há uma padronização e/ou uma consistência na fabricação de um medicamentos (equivalência) ou até mesmo mostrar que um novo produto não é inferior clinicamente em relação a outro tratamento (não-inferioridade).
Neste tutorial, iremos nos aprofundar nos conceitos e nas formulações de hipóteses para testes de superioridade, não-inferioridade e equivalência, explorando suas aplicações e limitações. Além disso, traremos exemplos práticos de estudos do Centro de Ensaios Clínicos e Farmacovigilância do Instituto Butantan que utilizaram tais técnicas estatísticas.
Ao final deste tutorial, espera-se que os participantes, compreendam os diferentes tipos de testes de hipóteses utilizados em ensaios clínicos para o desenvolvimento de vacinas e consigam avaliar criticamente os resultados de estudos clínicos já publicados.
Palavras chaves: Vacinas; ensaios clínicos; teste de hipótese; superioridade; não-inferioridade; equivalência.
