Na era digital, a produção de dados é massiva, em uma velocidade sem precedentes em toda a história. Empresas, governos e pesquisadores lidam com informações que chegam de múltiplas fontes e em diferentes formatos, exigindo novas abordagens para coleta, processamento e interpretação. 

Nesse cenário, conceitos como Big Data e Data Science se tornaram essenciais para entender como transformar dados brutos em conhecimento estratégico. Mais do que termos técnicos, eles representam uma revolução na forma de tomar decisões, inovar e resolver problemas complexos.

Big Data: o universo dos dados massivos

Big Data refere-se ao universo dos dados massivos, caracterizado pelos chamados “5 Vs”: volume, velocidade, variedade, veracidade e valor. O termo surgiu no final dos anos 1990 e ganhou relevância com o avanço da digitalização, internet e dispositivos conectados. 

Atualmente, estima-se que mais de 2,5 quintilhões de bytes são gerados diariamente, provenientes de redes sociais, sensores, dispositivos móveis, sistemas corporativos e diversas outras fontes. 

Seu uso possibilita personalizar produtos e serviços, prever tendências e comportamentos, melhorar a eficiência de operações e processos, detectar fraudes em transações financeiras e desenvolver novos produtos a partir de dados de mercado. 

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No entanto, o Big Data também apresenta desafios importantes. Entre eles o gerenciamento para armazenar, processar e analisar grandes volumes de informações; a segurança para proteger contra acessos não autorizados e ataques cibernéticos; a privacidade, garantindo anonimato e conformidade com leis de proteção de dados; a análise, que deve focar na extração de informações realmente relevantes; e o custo, que envolve a manutenção de infraestrutura tecnológica avançada.

As dimensões do Big Data: 5 Vs

• Volume: quantidades imensas de dados produzidos constantemente.
• Variedade: múltiplos formatos, de planilhas a vídeos e textos não estruturados.
• Velocidade: necessidade de processamento rápido, muitas vezes em tempo real.
• Veracidade: confiabilidade e precisão das informações coletadas.
• Valor: utilidade prática extraída a partir da análise dos dados.

Data Science: a ciência por trás da análise

A Ciência de Dados é um campo interdisciplinar que combina estatística, ciência da computação e o método científico para coletar, processar, analisar e interpretar dados, sejam eles estruturados ou não. Seu objetivo é gerar conhecimento, identificar padrões e apoiar decisões estratégicas. 

Diferente do Business Intelligence, que busca responder “o que aconteceu?” por meio de análises descritivas, a Ciência de Dados procura prever “o que pode acontecer?” utilizando análises preditivas e modelos estatísticos avançados. 

A concepção moderna do termo é de William S. Cleveland, e desde os anos 2000 a área vem ganhando destaque com o avanço do Big Data, do machine learning e da capacidade de processamento computacional. 

Entre suas principais aplicações estão a previsão de tendências de mercado, o desenvolvimento e monitoramento de sistemas de inteligência artificial, a otimização de processos e a descoberta de novos insights a partir de grandes volumes de dados.

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Análise de Dados: do bruto ao estratégico

A Análise de Dados é o elo que conecta Big Data e Data Science. Ela envolve inspecionar, limpar, transformar e modelar informações para extrair conclusões úteis e apoiar decisões. O processo começa com a definição clara dos requisitos, que determinar quais variáveis serão observadas. 

Em seguida, é feita a coleta, que pode envolver fontes internas, sensores, entrevistas ou bases online. Esses dados passam por um processamento para organização em formatos estruturados e por uma etapa de limpeza que remove erros, duplicatas e inconsistências.

Com as informações preparadas, inicia-se a análise exploratória, na qual estatísticas e visualizações revelam padrões iniciais. A partir daí, entram em cena a modelagem e a aplicação de algoritmos, que podem prever comportamentos, classificar informações ou identificar relações ocultas. 

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Os resultados podem se materializar em produtos de dados, como sistemas de recomendação, e são comunicados em relatórios e dashboards. Esse ciclo é contínuo, com feedbacks que alimentam novas rodadas de ajustes e melhorias.

Por que a ciência de dados é estratégica?

A combinação entre Big Data e Data Science oferece uma base sólida para decisões mais precisas, ajudando organizações a identificar padrões invisíveis a métodos tradicionais. Isso permite otimizar processos, reduzir desperdícios e inovar com mais segurança, seja na criação de novos produtos, seja na melhoria dos serviços já existentes.

Além disso, empresas orientadas por dados tendem a responder com mais rapidez às mudanças do mercado, conquistando vantagem competitiva e fortalecendo seu posicionamento.

Inteligência artificial na Análise de Dados

A inteligência artificial potencializa a análise de dados ao gerar previsões e recomendações a partir de grandes volumes de informações. Utiliza técnicas como aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural (NLP) e data mining, superando as limitações das abordagens tradicionais, que dependiam de análises estatísticas manuais e modelos preditivos simples.

Existem quatro tipos principais de análise impulsionados pela IA:

1. Descritiva: identifica e explica o que aconteceu, analisando padrões e tendências passadas.
2. Diagnóstica: investiga por que determinado evento ocorreu, detectando causas e correlações.
3. Preditiva: projeta cenários futuros com base em padrões históricos.
4. Prescritiva: recomenda ações e decisões ideais para diferentes situações.

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O Superior Tribunal de Justiça (STJ) recebeu, nesta sexta-feira (15), um pedido da Justiça Federal da Flórida (EUA) para que o ministro Alexandre de Moraes, do Supremo Tribunal Federal (STF), seja intimado em uma ação movida pelas empresas Rumble e Trump Media, esta última pertencente ao presidente estadunidense Donald Trump.

O documento tem caráter de carta rogatória, mecanismo utilizado para que determinações judiciais de um país sejam executadas em outro.

No Brasil, a decisão sobre a autorização do cumprimento da citação — procedimento chamado de “exequatur” — cabe ao presidente do STJ, ministro Herman Benjamin. Caso seja concedida, um juiz será designado para intimar Moraes. Se for negada, a Justiça brasileira considerará a ação improcedente e o ministro do STF não será citado oficialmente.

Moraes também pode optar por se manifestar voluntariamente ao STJ para receber a citação. Caso contrário, Herman Benjamin poderá encaminhar o processo para análise de um relator.

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• Rumble e Trump Media acusam Moraes de tomar decisões ilegais

Rumble e Trump x Moraes

• A ação nos Estados Unidos, movida em 11 de julho, foi motivada por uma decisão de Alexandre de Moraes, que determinou o bloqueio de uma conta da Rumble associada ao comentarista Rodrigo Constantino, além de exigir o envio dos dados do usuário;
• A ordem ainda estabeleceu multa diária de R$ 100 mil em caso de descumprimento;
• Segundo as empresas Rumble e Trump Media, a medida foi irregular por ter sido enviada diretamente ao e-mail da sede da Rumble, sem observância de tratados internacionais ou comunicação ao governo dos EUA;
• Elas alegam também que a conta em questão pertence a um cidadão estadunidense, está inativa desde dezembro de 2023 e não é acessada no Brasil, onde a plataforma se encontra bloqueada desde fevereiro de 2025 por ordem do próprio Moraes.

O que as companhias defendem

As companhias sustentam que a solicitação de dados viola a legislação estadunidense e envolve conteúdo de críticas ideológicas não violentas sobre a democracia e instituições brasileiras.

Além disso, a petição aponta que a decisão de Moraes foi emitida dois dias após Trump enviar uma carta ao presidente Luiz Inácio Lula da Silva (PT) expressando preocupação com o tratamento dado pelo Brasil a empresas de tecnologia dos EUA.

Disputa entre Moraes e Rumble ganha novo capítulo nos EUA

A disputa entre o ministro Alexandre de Moraes, do Supremo Tribunal Federal (STF), e a plataforma de vídeos Rumble ganhou novo capítulo nesta semana. A empresa, associada à Truth Social, rede social do presidente dos Estados Unidos, Donald Trump, contesta ordens judiciais brasileiras e alega violação das leis norte-americanas.

Um novo pedido de intimação da Justiça da Flórida contra Moraes foi emitido após alegações de que o ministro teria praticado censura ao exigir o bloqueio de contas mantidas por brasileiros nos Estados Unidos.

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Leia a matéria completa aqui

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O Concurso Público Nacional Unificado (CNU) é um novo modelo de concurso público no Brasil, semelhante ao estilo do ENEM. Em sua segunda edição, o CNU oferecerá 3.652 vagas para cargos de nível médio e superior, distribuídas por 32 órgãos federais.

As provas estão marcadas para 5 de outubro de 2025 (objetiva) e 7 de dezembro de 2025 (discursiva), e a competição promete ser intensa, com mais de 760 mil candidatos inscritos.

Esse modelo unificado democratiza o acesso, mas também exige uma preparação de alto nível. É nesse contexto que o ChatGPT pode ser uma ferramenta estratégica para otimizar seu tempo e direcionar seus estudos.

Pensando nisso, preparamos 5 prompts prontos que você pode usar no ChatGPT para se preparar para o CNU 2025.

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5 prompts do ChatGPT para estudar para o CNU 2025

Atenção: o objetivo deste conteúdo não é substituir professores ou materiais especializados. Ele visa mostrar como a IA pode servir como apoio complementar para estudar de forma consciente e eficiente.

Monte um cronograma de estudos personalizado

Um bom planejamento é essencial, especialmente para quem tem pouco tempo até a prova. O ChatGPT pode criar um cronograma diário ou semanal com pausas, revisões e foco nas disciplinas mais relevantes para o seu bloco temático, seguindo o edital da FGV.

Sugestão de prompt:

“Quero organizar meus estudos para o CNU 2025. Monte um cronograma diário considerando [“ informe o seu tempo disponível por dia”], incluindo revisões, pausas estratégicas e priorizando as disciplinas de maior peso do meu bloco temático, conforme o edital da FGV.”

Informe ao ChatGPT quais matérias você tem mais dificuldade, para que ele ajuste a carga horária proporcionalmente.

Resuma o conteúdo programático do edital

O edital do CNU é extenso e exige que o candidato seja seletivo na revisão. Com o ChatGPT, você pode pedir resumos objetivos e mapas mentais de qualquer disciplina ou tema.

Sugestão de prompt:

“Resuma os principais tópicos de [nome da disciplina] conforme o conteúdo programático do CNU 2025, destacando os pontos essenciais para a prova da FGV e sugerindo exemplos práticos.”

Resumos curtos e organizados ajudam na retenção e podem servir como material para revisões rápidas antes da prova.

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Pratique com questões comentadas no estilo FGV

Conhecer o estilo da banca é um dos fatores que mais aumentam a chance de acerto. O ChatGPT pode criar questões e explicá-las passo a passo.

Sugestão de prompt:

“Elabore 5 questões de múltipla escolha do CNU 2025 de [disciplina], seguindo o estilo da banca FGV, e explique o gabarito de forma didática.”

Além de treinar o conteúdo, você aprende a raciocinar como a banca e entende armadilhas comuns nas alternativas.

Simule a prova discursiva

A prova discursiva do CNU exige clareza, argumentação e conhecimento do tema. O ChatGPT pode ajudar tanto na estruturação de redações quanto na correção detalhada de textos que você já escreveu.

Sugestão de prompt:

“Me ajude a estruturar uma redação dissertativa-argumentativa com tema atual, no estilo da prova discursiva do CNU 2025. Depois que eu escrever, corrija apontando erros de coesão, gramática e argumentação, e sugira melhorias.”

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Peça também para o ChatGPT indicar fontes confiáveis e atualizadas sobre o tema, garantindo embasamento sólido.

Treine interpretação e gestão de tempo

A FGV costuma apresentar textos densos e perguntas que exigem atenção aos detalhes. Além disso, o candidato precisa aprender a gerenciar o tempo de prova.

Sugestão de prompt:

“Me ensine técnicas para interpretar textos complexos e responder questões objetivas no estilo FGV, criando um treino cronometrado de 10 questões do CNU 2025 com explicações ao final.”

O treino cronometrado ajuda a desenvolver ritmo e a evitar que você gaste tempo excessivo em questões difíceis.

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