#96 Hype dos negócios: Data Science - dti\nSzuster: Bom dia, boa tarde, boa noite. Vamos começar mais um episódio dos Agilistas. Hoje nós vamos tratar de um assunto muito interessante, que tem muito a ver tanto com transformação digital quanto a própria transformação que todas as empresas estão fazendo no sentido de ficarem mais data driven, conseguirem… a gente sempre fala que as empresas têm que fazer experimentação, mas essas experimentações têm que ser preferencialmente guiadas por análise, por dados confiáveis. E aí para falar sobre isso hoje, a gente trouxe um time aqui de pessoas que mexem intensamente com isso, têm uma formação teórica profunda nesse assunto, mas aliado a isso, e uma coisa que a gente preza muito aqui na DTI, trazem também para aplicação dessa formação deles um pragmatismo que eu diria que o Agilismo traz. O pragmatismo de procurar convergência o tempo todo, fazer as soluções rodarem o tempo todo. Então assim, apesar do nome ser ciência de dados, a gente tenta fazer com que essa ciência, ainda que seja exploratória, a gente consiga colocar umas camadas aí que garantam mais a convergência. Mas quem vai falar sobre isso são os convidados. Eu estou aqui com o Vinição. Tudo bom, Vinição?Vinícius: Tudo bem, pessoal? Estou aqui só para dar uns pitacos, eu não sei nada de data.Szuster: É isso que eu ia falar, o Vinição, na verdade, não é o nosso especialista, não fiquem decepcionados. Nós estamos aqui com três convidados. Estamos com a Melissa, tudo bem, Melissa?Melissa: Tudo bem, boa tarde.Szuster: Nessa área de dados existem vários papéis, eu mesmo estava perguntando isso aqui antes do podcast. Tem o cientista de dados, o engenheiro de dados. Então fala um pouquinho sobre o seu background aí Melissa, e qual o seu papel que você normalmente atual.Melissa: Está bom. Eu atuo na DTI na equipe de ciência de dados. Atuo no papel de analista de dados. Então o analista de dados é aquela pessoa que está ali no dia a dia criando perguntas e procurando respostas para essas perguntas através da análise de dados. A gente faz isso através de teste de hipótese, criação de indicadores, através de você conseguir propor uma metodologia adequada para uma análise, então tudo isso está no meu dia a dia de trabalho.Szuster: Está bom. Então você é analista de dados. E estamos aqui com o Marco também, o Marco está direto da nave espacial, como é? Da estação orbital.Marco: (Da Degron) [00:02:35]Szuster: E aí, Marco, e você? Qual é o seu background e qual é a sua atuação?Marco: Olá, Szuster. Olá, Vinícius. Olá, Melissa. Tem o Marcelo agorinha, já vou deixando um oi. Eu atuo hoje na DTI como cientista de dados e também estou atuando como head de dada science que no papel de cientista de dados a ideia seria a gente estabelecer uma metodologia que a gente vai conseguir atingir o objetivo que o cliente gostaria. E no meio disso tudo o cientista de dados funciona mais ou menos como se fosse… eu poderia dizer, ou um cozinheiro, que selecionar os melhores ingredientes, ou se não um técnico de futebol que vai conseguir colocar as melhores táticas para o time fazer o gol, ou chegar no objetivo correto. Eu também atuo como analista de dados e como engenheiro de machine learning, quando eu estou procurando um melhor algoritmo para poder chegar em uma melhor solução ou desenvolvendo um algoritmo de forma que ele execute de forma mais eficiente computacionalmente.Szuster: Está joia. Eu vou querer até entender isso melhor, fazer o público entender um pouquinho melhor. Só apresentar o Marcelo antes. Tudo bom, Marcelo?Marcelo: Fala, Szuster.Szuster: Marcelo Pio, correto?Marcelo: Isso.Szuster: E você, Marcelo, nesses dados o que você é?Marcelo: Eu sou engenheiro de dados aqui na DTI. E o engenheiro de dados basicamente é o encanador dos dados, vou falar assim. A gente tem que ligar vários dados de lugares diversos, de diferentes sistemas, que os próprios sistemas da DTI fazem, de pôr em um banco de dados mesmo para entregar isso para o cientista de dados da melhor forma possível para ele conseguir tratar esses dados de uma forma decente. (Pode não ser até) [00:04:19] por um cientista de dados, pode ser até por uma área de negócios ou um BI da vida. É basicamente esse trabalho de trazer dados o mais rápido possível.Szuster: Entendi. Interessante, ficou lembrando daquelas piadinhas que os órgãos ficam concorrendo para saber quem é o mais importante. Sem o cérebro, sem mim você não pensa, mas sem o coração o sangue não flui. Pelo visto aí são todas… aí que eu queria começar com algum tipo de definição, da forma mais simples possível, claro. Ou seja, para fazer uma empresa ser data driven, para fazer com que ela possa trabalhar com modelos de predição, para fazer com que ela possa tomar decisões de forma mais analítica, a gente precisa de dados e precisa de vários papéis que abrangem desde obter esses dados até tratá-los, modelá-los, traçar hipótese e etc. Alguém consegue escrever de uma forma mais… que problema final nós estamos resolvendo para uma empresa, e quais os papéis que são necessários quando a gente fala de ciência de dados?Marco: Esse assunto ainda é muito novo, não é Szuster. Dependendo da empresa que a gente está falando, se é Google, Netflix, elas são duas das grandes potências que estão puxando data science, eles podem ter mais ou menos definições do que a gente está utilizando na DTI. Na DTI a gente divide em quatro papéis. É importante só colocar aqui, igual o Vinícius até prega, que dentro de um time de futebol todo mundo está jogando futebol, só que cada um tem um papel diferente. Dentro de um time de vôlei todo mundo está jogando vôlei, o objetivo é a gente defender e fazer pontos. E em um time de dados, é importante todo mundo estar voltar para o mesmo objetivo que é gerar o valor com os dados. Só que se todo mundo olhasse para a mesma coisa, não iria ter esse valor. Para a gente ter um time mais genérico a gente tem um cientista de dados, que está atento às perguntas, hipóteses, metodologias e algumas métricas. A gente tem o analista de dados que está atento à modelagem, aos meios de responder essas respostas existentes, visualizar os dados e comunicar os resultados. A gente tem o engenheiro de machine learning que está atento à arquitetura do processamento e pode ser ou em paralelo ou serial, pode ser um pipeline que ele vai ser executado na GPU, na placa de vídeo, ou vai ser executado em vários processadores distribuídos e depois ele tem que gerar algum resultado. E a gente tem o engenheiro de dados, que está atento ao massageamento dos dados e também a eficiência do que seria o pipeline dos dados, que é quão rápido o dado sai da fonte, é pré processado e é entregue para essa máquina que vai processar o resultado final. Ele também tem que estar muito preocupado com uma infraestrutura, se essa infraestrutura é hot, ou seja, se ela é rápida, eu preciso do dado em tempo real, ou se ela é cold, se ela pode ser fria, se eu posso processar isso uma vez por dia.Szuster: Entendi. Já faço uma pergunta pensando um pouquinho do Agilismo, essas pessoas normalmente estarão em um squad, correto? Trabalhando de forma multidisciplinar em prol de um mesmo objetivo. Mas em todo lugar é assim, ou tem lugares que tratam isso meio waterfall?Marcelo: Eu não tenho muita experiência com (fall) [00:07:35] mas até mesmo pelo background ciência, que muita (da gente) [00:07:38] se trata, muita gente ainda entra no sistema cascata mesmo, porque eles não consegue encaixar o modelo ciência de dados dentro de uma prática ágil, de colocar dentro de uma Sprint e tudo mais, de lidar com essa coisa ágil. Tipo assim, às vezes as pessoas bolam uma hipótese, levam meses com essa hipótese e tipo assim, acaba ficando meio cascata, que é basicamente você ter a elaboração de um requisito gigante, por exemplo, de um sistema inteiro e no final você ter o sistema em (tag) [00:08:13] inteiro já para você. E as pessoas realmente não conseguem elaborar como quebrar isso para caber dentro de sprints de um método ágil.Szuster: Entendi.Marco: O que eu tenho visto, Szuster, que tem acontecido, assim, no mercado as pessoas estão interessadas no que gera mais valor, que é o que está lá na ponta, e seria aquilo que o engenheiro de machine learning, o cientista de dados vai poder fazer. Só que nada que é feito lá na ponta é feito sem a gente passar por um funil, e esse funil depende de a gente passar primeiro pelo pré processamento e da coleta boa dos dados, e isso é feito por um engenheiro de dados. Aí depois a gente precisa fazer várias análises descritivas diagnósticas e uma boa modelagem que é feita pelo analista de dados para que depois a gente consiga pegar e achar o melhor algoritmo que vai gerar o valor. Então muitas empresas colocam uma pessoa só que normalmente tem ou a ponta ou o início, e não consegue fechar muito bem esse vínculo com alguém que tenha a capacidade como analista de dados, sabe? Então ou eles colocam o engenheiro de machine learning ou o engenheiro de dados para trabalhar em um produto.Vinícius: Marco, uma sensação que às vezes eu tenho quando a gente lida com clientes mais enterprise, que esse tipo de coisa às vezes… não que a abordagem de dados seja novidade, é claro que várias empresas já têm uma abordagem até antiga de dados, mas a sensação que eu tenho é que essa abordagem ainda não entrou em um ciclo de vida, em uma estrutura de um produto digital. Então a sensação que eu tenho é que às vezes quando esses clientes nos procuram, eles ainda estão pensando em um problema meio transacional, do tipo assim “eu preciso de fazer uma predição X, Y, Z”, eles não pensam do tipo assim, “cara, eu estou montando um plano digital aqui”, até linkando com o que o Szuster falou. E uma das dimensões desse produto digital é eu conseguir ter uma realimentação para desde quando eu estou bolando as hipóteses de negócios, de produto, eu conseguir ter um subsídio de dados, ou um subsídio tanto de ferramentas quanto pessoas que tenham esse conhecimento dentro de uma squad, façam com que essa roda gire e que eu consiga, de fato, validar essas hipóteses baseadas em dados. A sensação que eu tenho é que essa empresas que você falou, os nativos digitais, Netflix, Google, não sei o quê, já estão nesse nível e pensam desse jeito, pensam em uma abordagem, talvez, que v tenha uma estrutura central na empresa de dados, um time mais centralizado de dados, mas também todo um time descentralizado sendo membros, de fato, dos squads. Como é que vocês enxergam isso? Qual abordagem que vocês acham que é correta? Vocês concordam comigo que os nossos clientes ainda precisam dar vários passos, a maior parte deles, nesse caminho que eu estou falando ou vocês têm uma visão diferente disso?Marco: Na verdade a sua pergunta foi bastante abrangente, eu vou tentar responder por parte. Eu vou tentar responder o último primeiro, Vinícius, que foi a questão mesmo de se os clientes eles têm que dar vários passos. E por incrível que pareça, acho que o Marcelo, como ele trabalha mais na ponta, ele vai poder validar isso comigo melhor, mas a parte da gente conseguir agregar todos os dados, começar a coletar eles e mover eles para uma estrutura onde a gente vai conseguir processar, ela é muito rápida e hoje em dia a tecnologia facilita muito a gente fazer isso. A gente tem várias plataformas… eu não queria fazer muito propaganda, mas por exemplo, tem inclusive a data bricks, que tem o (delta lei) [00:11:54] que assim, em pouco tempo, em pouco dias, a gente já teria uma estrutura de dados onde a gente poderia começar a fazer análises mais de alto nível, para poder chegar nas respostas. O que você falou no final é verdade, todo esse processo que a base dele que precisa ter uma sustentação é moroso, ele só vai ser feito por causa do que ele vai gerar de valor. E quando um executivo chega com alguma proposta, ele está chegando com aquela proposta que é a que gera valor. O que a gente faz é o raciocínio assim, para que eu possa chegar nessa proposta, em uma proposta ágil, qual é a mínima estrutura que eu tenho que montar para poder gerar isso? Qual é o mínimo passo necessário que eu tenho que montar para gerar isso? Qual é o mínimo processamento necessário que eu tenho que montar isso. E quando a gente resolve esse labirinto de trás para frente, a gente tem uma direção única, sabe, Vinícius? Então é assim também uma das coisas que a gente aborda, data science ágil. Eu não vou ficar pensando “qual que é tudo que eu posso fazer aqui no data (lei) [00:12:57], um data (warehouse) [00:12:57] para poder responder todos os problemas. Não. Para eu responder esse problema, o que é o mínimo que eu tenho que dar de subsídio para ele poder estar bem solucionado, não é?Marcelo: Um dos problemas que a gente tem muito nos clientes é tipo assim, tem basicamente dois tipos de clientes, que é o cliente data holder, aquele cara que grava todos os dados possíveis e imagináveis e tem o cara que não grava dado nenhum. Talvez o data holder é o melhor dos casos, porque apesar dele estar gravando tudo de qualquer jeito, sem estar com muito controle dos dados, você ainda consegue ir lá e encontrar dado antigo de alguma forma, caçando lá, futucando os dados mesmo. O cara que não grava dado nenhum é um problema. Mas nenhum dos dois, isso é um empecilho para você começar com ciência de dados. Porque mesmo você começando agora, tipo assim, vou começar a coletar os meus dados agora e armazenar eles mesmo, existem aplicações que você consegue fazer com poucos dados. Tem realmente coisas que você vai querer muitos dados, principalmente lidar com sazonalidade de clientes, ver algumas coisas que realmente você precisa de uma quantidade durante um tempo aí para você conseguir. Mas tem várias aplicações que você não precisa ficar coletando dados de anos e tudo mais, você consegue com dados de um mês, uma semana ou uma ida em algum serviço pegar esses dados e já brincar com eles e já vai trazer bastante valor para o cliente.Szuster: Então existe o conceito de MVP em ciência de dados?Marcelo: Com certeza.Szuster: Porque assim, é bom que como eu sou bem leigo no assunto mesmo, isso fica fácil de eu me colocar no lugar de quem é leigo. Porque a impressão que dá, e eu até estava comentando aqui antes da gente conversar, eu li uma reportagem extensa na The Economist, há pouco tempo, os caras falando sobre umas dificuldades que a ciência de dados vem encontrando para entregar os resultados prometidos. E aí uma das dificuldades que os caras comentam é justamente a dificuldade de operacionalizar a solução. Ou seja, tanto a dificuldade que o Marcelo acabou de citar, isso é falado lá explicitamente. Às vezes os dados não existem, é muito mais difícil obter esses dados do que parece. Todo mundo fica pensando que os dados estão ali, mas na hora que você vai precisar mesmo dos dados eles já não estão ali, já é uma frustração inicial. E depois você até consegue fazer um algoritmo, tirar alguma conclusão, mas aquilo não vira ação na empresa, não operacionaliza, não entra no sangue da empresa, não é institucionalizado. Por que isso acontece? Ou isso acontece mesmo? Essa reportagem tinha uma visão meio pessimista, entendeu? Vocês enxergam assim?Melissa: Eu já tive experiência em local de trabalho em que havia essa resistência por, sei lá, pessoas muito antigas que estavam acostumadas a trabalhar de uma maneira e aí você chega com uma informação nova, com uma maneira dele mudar a estratégia, o planejamento, e aí por isso já encontrei resistência. Em compensação em outros cenários, como tem sido na DTI, eu tenho lidado com clientes mais abertos. Isso porque eu acho que pelo momento mesmo, né, da ciência de dados, está sendo o assunto do momento, as pessoas mostrando o quanto que uma tomada de decisão orientada a dados pode melhorar os resultados da empresa. Por ser uma buzzword eu tenho percebido que algumas empresas já estão mais abertas a isso.Vinícius: Marco, você acha que essa pergunta do Szuster tem um pouco de relação com o que a gente estava conversando sobre a questão de você montar um algoritmo ali, você achar que já resolveu o problema e não precisar de entranhar ele ali dentro de um produto para de fato ele funcionar?Marco: Sim, exato. Eu ia comentar sobre a expectativa e a realidade das pessoas quando a gente está tratando de um produto de data science. A pessoa pensa assim “nossa, um produto de data science”, a primeira coisa que vem na cabeça, Vinícius e Szuster, é a dificuldade de ser feito. Fala assim “esse negócio é muito complexo e tal”. E é claro que um pedaço do código é complexo, ele é o pedaço do código de data science. E ele é o que o time que a gente monta, o time analítico, que normalmente tem no mínimo os quatro papéis, é claro que os papéis podem estar na mesma pessoa, mas a gente preenche os quatro papéis para poder resolver um problema. E depois que a gente resolve esse problema, a gente tem um algoritmo, e esse algoritmo, por mais complexo que ele seja, ele gastou um determinado tempo finito e ele está entregue em um caixotinho, só que esse caixotinho não funciona dentro de um produto digital. E para que a gente possa colocar ele para funcionar dentro de um produto digital, assim como qualquer API, qualquer front, qualquer aplicação seja web ou seja de mobile, a gente vai precisar fazer toda a parte de configuração, toda a parte de monitoramento, toda a parte de comunicação com os bancos de dados, toda a parte do fluxo, da gente estruturar bem, de certa forma, que é difícil você fazer uma arquitetura de software. E tudo isso tem que estar englobando o que seria o código do machine learning, para que o código do machine learning possa estar gerando valor. Então o que acontece, como a gente estava falando anteriormente, as pessoas pegam e contratam um cientista de dados ou um analista de dados ou um engenheiro de dados ou um engenheiro de machine learning para ele poder fazer todo esse ciclo. Mas quando esse engenheiro de machine learning, por exemplo, ele se depara para poder construir software, para poder dar suporte para essa machine learning funcionar, isso não é a mesma coisa, tem uma complexidade diferente, tem características diferentes. E acaba que por às vezes eles manterem isso em um time, em um grupo só bem fechado, eles não conseguem fazer um produto. Então o que a gente tem feito na DTI é fazer isso por etapas A gente faz a parte do data science com o time analítico, o time analítico vai mudando, vai fazendo uma transição para um time de desenvolvimento. O time de desenvolvimento assume o código que foi feito pelo time analítico e vai colocando isso em produção até com que a gente veja isso funcionando para o cliente. E aí nessa forma a gente está garantindo o contrário disso que você está falando, sabe, Szuster, porque é a realidade. Se você deixar tudo para uma pessoa analítica desenvolver, pode ser que ele não vai saber as melhores práticas de desenvolvimento. E pode ser que ele não vai conseguir colocar aquilo em desenvolvimento.Szuster: E eu penso o seguinte, o algoritmo de predição, por exemplo, que você está fazendo é uma parte do problema que o cara quer resolver, porque o problema que ele quer resolver é tomar certas decisões a partir daquele algoritmo, influenciar operação. Ou seja, se alguém tiver só uma visão local, ele acha que terminou o algoritmo, mas não entregou resultado nenhum. Isso é uma coisa bem fácil de acontecer.Marcelo: Eu posso até citar um exemplo que um dos nossos clientes tinha um problema e assim, não tinha dado nenhum para ele, ele não tinha dado nenhum com relação a esse problema. Então a gente foi lá, coletou esses dados e tipo assim, já no futuro a gente queria fazer um algoritmo de predição, o caminho seria, o final seria entregar um algoritmo de predição. Só que só da coleta dos dados e do tratamento dos dados para conseguir pesquisar esses dados de uma forma simples, já foi suficiente para ele acelerar a tomada de decisão dele infinitamente. Um processo de análise que demorava um mês e ele só fazia um para um determinado produto, ele consegue agora fazer dez em um mês. Então assim, já melhorou infinitamente para ele.Szuster: Eu sempre gosto de tangibilizar para quem está ouvindo a gente. Vocês podiam descrever alguns cases, claro, sem dar informações que sejam sensíveis aos clientes, etc, não precisa nem identificar os clientes, mas eu acho que seria interessante a gente falar que tipo de problema de fato a gente resolve. Porque eu falo assim, claro que ciência de dados está cada vez mais prática, cada vez mais presente, para vocês é muito natural, mas para muita gente ainda é algo muito abstrato. Então qual seria um problema interessante que a gente resolveu e como é que foi, mais ou menos, a história de resolução desse problema dentro dessa abordagem ágil que a gente está comentando.Marco: O primeiro produto que a gente poderia comentar, Szuster, seria assim, a gente chegou em uma empresa que estava com dificuldade de avisar para os clientes quando um determinado produto iria estar entregue para eles. E a gente começou a estudar como a gente poderia fazer uma modelagem em relação a esses dados. A gente viu que usando uma data de referência, que era, por exemplo, a data de um pré processamento ou a data de um faturamento, a gente conseguia fazer uma previsão boa de quanto tempo esse produto iria estar sendo entregue para o transporte e depois que a gente pega essa data de referência do transporte a gente conseguiu fazer uma referência board de quanto tempo esse produto iria estar entregue. E a gente melhorou de 10% de acerto para 85% de acertos dentro de uma faixa de dias, então eu falo assim “daqui tantos dias você vai ter esse produto entregue”. Esse foi um dos cases bastante interessantes que a gente já fez aqui na DTI e essas foram meio que as decisões de construção. Se não tiver dúvida sobre ele eu vou falar sobre um outro.Szuster: Pode mandar brasa.Marco: Teve um outro também que a gente começou a estudar os desgastes de equipamentos, por exemplo, de manutenção preditiva. E o que era interessante é que todo mundo olhava esses desgastes de manutenção preditiva no tempo, porque é claro, ele está se desgastando com o passar dos dias, dos meses e tal. Mas a gente conseguiu provar que a melhor forma de analisar isso seria olhando por quilometragem. Olhando dessa forma a gente conseguiu fazer uma modelagem, em relação por exemplo ao atrito, a temperatura e a gente consegue prever com nove dias, 12 dias, 15 dias antes de ter um problema, que um determinado equipamento vai ter um problema. E a gente avisa a empresa para ele poder tomar alguma providência antes de gerar qualquer tipo de acidente ou evento de prejuízo.Szuster: Entendi. Além disso permite otimizar a manutenção também, porque você sabe antes, precisamente retira o equipamento mais próximo de um lugar que dá para dar manutenção, alguma coisa assim, imagino eu.Marco: Exato. Ele consegue fazer um planejamento de quando ele vai atuar.Vinícius: Até para aproveitar que a gente entrou nesse tema aí de alguns exemplos, quais seriam os problemas típicos? A gente já falou de um que é o de predição, mais quais são os problemas típicos, a forma de resolver alguns problemas típicos aí?Marco: Quando você está falando a forma… deixa eu falar os problemas primeiro e aí vai ficar fácil da gente falar das formas. Se a gente tivesse assim, por exemplo, um problema de viagens, a gente poderia fazer uma precificação dinâmica, a gente poderia fazer uma previsão de atrasos de voos, de passageiros ou de no show de passageiros. Se a gente tivesse com mídia social a gente poderia fazer uma análise de sentimento. Será que o pessoal está gostando desse produto ou não está gostando desse produto? A gente poderia fazer um marketing digital mais direcionado. Será que é melhor eu anunciar isso para qual público? Será que é melhor eu anunciar isso em Belo Horizonte, em São Paulo. Ou dentro de Belo Horizonte, é na Savassi ou é na Pampulha. Eu poderia fazer uma manutenção preditiva, se a gente tivesse falando de indústria. Em indústria também tem muitas questões de otimização de processos onde eu consigo decidir, por exemplo, sobre armazenagens. Qual é a armazenagem que eu devo ter para que esse processo aqui sempre esteja em uma cadência legal? Em marketing eu teria problemas de (cross selling) [00:25:16] de tentar vender mais de um produto e de (up selling) [00:25:19] tentar fazer com que uma venda possa aumentar. Eu poderia também ter previsão de vida útil de um cliente, será que o meu cliente vai durar quanto tempo aqui para mim? Na área da saúde seria previsão de surtos, como está acontecendo agora com o Covid. Na área de créditos e seguros, detecção de fraudes e estimativa de demanda. Quantas pessoas vão querer tirar um empréstimo aqui dentro do banco? E na área de vendas, não sei se eu falei, seria desconto de ofertas e previsão de demanda. Qual é o estoque que eu tenho que ter e quanto vai ser minhas vendas nos períodos do ano.Vinícius: Bacana, eu acho que ilustra uma gama bem diversa de cenários e aplicações. A gente começou um pouco a conversa falando sobre ser ou não ser data driven, o que seria uma característica de uma empresa que é data driven, e qual seria o (anti partner) [00:26:16] aí de ser data driven? Como é que seria uma empresa que opera assim? A gente já falou alguns ícones aqui, tipo Netflix, essas empresas, quais características elas têm que fazem com que elas sejam data driven?Marco: Ser data driven significa tomar decisões com base nos dados. Então você não toma mais uma decisão no feeling. E um dos exemplos que a gente tem agora, muito interessante de uma empresa que faz exames, é que, por exemplo, eles pensavam que determinados tipos de exames vão chamar outros tipos de exames. Então eu preciso fornecer esses exames aqui, por mais que eles sejam baratos, mas esses exames vão estar atraindo clientes, os mesmos clientes para fazer outros exames. E a gente provou por uma modelagem de regra de associação que isso não é verdade. Então a partir desse momento que uma modelagem estatística ela está provando que o dado não corrobora com essa suposição que você tem, então a pessoa pode começar a tomar uma decisão diferente. E uma das coisas que eles estão fazendo é centralizando, por exemplo, unidades que vão atuar com esses exames, que não rendem tanto, ou seja, eles não vão deixar de fornecer, mas ao mesmo tempo eles não vão colocar em todas as unidades, porque esses exames diminuem muito o faturamento. Então quando você toma uma decisão orientada ao dado, você toma uma decisão mais assertiva, uma decisão mais embasada e uma decisão que, provavelmente, vai convergir para um resultado melhor. E aqui em momento algum a gente tira o feeling da pessoa, sabe, Vinícius, porque sem o feeling a gente não iria conseguir chegar em uma análise dessa. Mas o feeling agora pode existir para outras áreas e ele não precisa mais existir para onde a gente atacou com problema de data science.Szuster: Essa questão é bem filosófica. Na visão de vocês aí, qual o papel do ser humano nessa história? Já vi gente falar que ainda está bastante longe da inteligência humana e que o ser humano sempre vai estar ali, talvez com insights, etc, e usando esses algoritmos como apoio. Vocês acreditam mais nesta linha ou na linha de que serem de fato substituídos?Marcelo: Esse negócio é (extremo) [00:28:41] mas tipo assim, acho que tem várias empresas que são antigas no ramo que eles atuam. No passado eles não usavam… era muita coisa no feeling mesmo, e assim, muito aprendizado que eles aprenderam no dia a dia. Tipo assim, se eu colocar um preço em tal coisa isso aqui vai vender, não vai vender. Porque eles têm esse feeling de que isso aqui funciona. O problema é que como uma pessoa entra nova, tipo assim, eu estou contratando uma pessoa nova para entrar agora na minha equipe. Essa pessoa não vai ter os anos de experiência total da empresa carregados nela. E aí até ela pegar esse feeling, tipo assim, isso aqui é tal preço, se a outa pessoa aposentar, deixar de atuar ou for mudar de empresa, você está perdendo todo o conhecimento daquela pessoa, ela sumiu da empresa. Então um problema que a data science tenta resolver é aprender com essa pessoa porque ela tem aquele feeling e porque aquele feeling funciona. E tratar aquilo ali através da metodologia de dados. Você tem os dados para corroborar o que aquela pessoa…Szuster: Aí aquilo ali vira um ativo da empresa e não um ativo da pessoa. Primeiro você vai ver se aquele feeling é verdadeiro ou não, pelo que eu entendo, vai ter a hipótese e vai comprovar se o feeling é verdadeiro ou não. E a empresa começa a ter aquilo como um ativo dela, independente das pessoas.Marcelo: Isso.Szuster: Mas a pergunta é assim, depois esses algoritmos vão se desenvolvendo sozinhos após esse feeling? O quanto eles precisam do ser humano acompanhando ainda?Marcelo: O problema da inteligência artificial em si é que muitas das coisas que ela vai aprender depende do feeling inicial. Tipo assim, o ser humano sabe que aquele range de preço funciona melhor, alguma coisa do tipo, a gente consegue, de uma forma muito mais fácil, ensinar uma inteligência artificial para conseguir tratar aquele dado. Se você for, tipo assim, eu quero ser mais genérico e fazer um aprendizado igual o ser humano, tipo assim, baseado em nada, só baseado nos dados, me dá um feeling, vai levar muito mais tempo e muito mais dedicação computacional, o custo desse projeto vai ser muito maior. Então se você já tem o feeling de uma pessoa, aquilo ali facilita muito um projeto de inteligência. Se você não tem o feeling nenhum com relação aquele negócio, às vezes assim, é um projeto novo mesmo, ou a empresa está entrando em uma jornada nova, que não tem noção nenhuma de como é o mercado daquilo ali. Então a quantidade (computacional) [00:31:37] para ela conseguir fazer aquele tipo de pensamento é muito maior. Às vezes você tem que fazer um deep learning ou (register) [00:31:46] (inint) [00:31:46] alguma coisa do tipo que…Szuster: …desculpa, você está falando que o conhecimento e o domínio ainda é vital, não é?Marcelo: Sim.Szuster: Para esses projetos mais práticos, mais pragmáticos. Outro dia eu li uma reportagem até recente na Financial Times falando que tem caras que falam que está ficando tão elevado o custo de processamento que está ficando impeditivo para certas aplicações. Outro dia de um exemplo de um algoritmo do Google, o Google ficou treinando o algoritmo do Translator e os caras estimaram que o Google gastou, sei lá, 3 milhões de dólares ou 4 milhões de dólares, sabe, para treinar em seis dias. Que ele usou não sei quantos núcleos, não sei o que lá. Isso são essas big techs que conseguem fazer.Marco: Sim. Não. Na verdade, as clouds estão permitindo a gente fazer treinamentos interessantes. Mas a sua pergunta, eu concordo com o que o Marcelo disse, mas eu iria mais para o lado assim, depende da especificidade do problema. E aí se a especificidade do problema for um problema muito específico, que determinadas ações já conseguem gerar uma resposta e isso é muito direto, sabe, Szuster. Aí eu acho que dá para a gente fazer uma automação completa. E essa automação poderia, inclusive, aprender e aprender mais do que o ser humano e aprender de uma forma que você nunca mais ia conseguir alcançar a inteligência que você gerou.Szuster: Você tem um exemplo legal disso aí ou não?Marco: O exemplo mais interessante é para alguns controles, quando a gente vai fazer automação e controle, dependendo do controle que você está fazendo, aquele controle fino de uma máquina, um controle, por exemplo, até os joguinhos de vídeo game hoje do Atari, aqueles antigos, a maioria deles as máquinas já ganham, ganham dos humanos, entendeu? Porque são jogos muito simples onde você tem que mover uns pixels e tal. Isso aí a gente perdeu, de certa forma. Alguns jogos complexos também. Mas aí tem um nível intermediário que é um nível, é uma coisa que ela é específica, mas são várias coisas específicas. Nesse nível eu acho que é muito mais fácil a gente fazer uma supervisão. Ou seja, a máquina vai aprender aqueles comportamentos e ela vai dizer para você, por exemplo, no caso da medicina, olha, é muito provável que aqui seja câncer. Essa máquina está acertando mais do que o médico, mas ela nunca pode dar um diagnóstico. Então ela está ajudando o médico a fazer um diagnóstico. E nessa, eu acho que é um exemplo muito interessante também porque se a gente consegue extrair essa inteligência que a gente está falando de uma pessoa e passa ela para um ativo da empresa e a gente coloca em um tipo de máquina de supervisão, a gente pode ensinar agora muitas pessoas a ter aquele mesmo feeling. Porque se a gente perder o feeling das pessoas a gente perde completamente a capacidade de avançar. E a gente não quer perder essa capacidade de avançar. Quando uma tarefa é muito genérica, muito, muito genérica, às vezes a gente não consegue nem fazer uma supervisão, a gente só consegue fazer um acompanhamento, “olha, eu consigo fazer um monitoramento se isso aqui está muito estranho, se é uma anomalia”. Então a gente não consegue mais fazer nem automação e nem supervisão. Eu diria que depende do nível de especificidade.Szuster: Entendi. Mas assim, a maior parte dos problemas de empresa devem ser esses com supervisão.Marco: Sim. A grande parte dá para fazer automação e a maior parte é de supervisão.Vinícius: Talvez tenha alguns ouvintes nossos que estejam pensando assim “nossa, mas eu estou em uma fase inicial, eu quero ser data driven”, qual seria um conselho de um first step?Szuster: Qual é o first step do data driven?Marco: Eu acho que o primeiro passo é a gente levantar muito quais são os pontos de oportunidade, e a gente ranquear esses pontos de oportunidade com aquilo que traz mais valor e que é mais fácil da gente atingir. Depois a gente vai fazer um ciclo de teste, de modelagem, dele ficar “deu certo, a gente testou na prática, deu certo, agora a gente vai pegar e desenvolver isso como um produto”. Então a gente coloca isso como um produto e testa na mão do cliente se era o que ele esperava inicialmente. Então essa…Szuster: …desculpa, só uma pergunta que me veio à cabeça também. Mas para ser data driven, necessariamente tem que usar machine learning, modelo de predição?Marco Acredito que não. A Melissa pode inclusive falar.Szuster: Porque entende, muita gente deve ficar associando a essas coisas, porque fala ciência de dados, pensa em modelo de predição. E às vezes tem vários ganhos, frutas mais fáceis de pegar ali, que estão mais próximas. O que você diz aí, Melissa?Melissa: Uma boa cultura de visualização de dados já torna a empresa, pode ser considerada data driven, isso sem implementação de algoritmo, ou de um modelo muito complexo. Então incluindo aí na lista de primeiros passos, eu acho que a empresa conseguir com gráficos, tabelas, estratégicos, não pode ser nenhuma informação aleatória, com a visualização de dados a empresa já pode se tornar data driven porque ela já consegue enxergar melhor o que está acontecendo nos seus processos, resumir toda a informação de banco de dados em gráficos e tabelas que já vai gerar uma boa informação para tomada de decisão.Szuster: Isso é interessante. Ou seja, você está falando assim, às vezes a informação está toda lá e se ela for exibida das melhores formas, para os públicos, eles já vão começar a tomar decisões. Parte do que é feeling não vai precisar ser feeling que está representado nos dados, por exemplo.Melissa: Exatamente.Szuster: Alguns insights vão aparecer porque vai ficar mais fácil de visualizar. E é um ganho mais rápido do que fazer um modelo inteiro, etc. Ou seja, é um bom jeito de começar também, não é?Melissa: Com certeza. Muitas vezes quando a visualização e a análise descritiva dos dados é bem feita, toda a parte de modelagem e machine learning vem só para consolidar o que já foi descoberto na visualização. Realmente é muito importante que essa parte, essa primeira análise de você enxergar os seus dados, quando bem feita ela já mata a charada, às vezes.Marco: Essa questão que a Melissa está falando é muito interessante, Szuster, porque a gente tenta falar a linguagem dos dados e também tenta ensinar essa linguagem dos dados. Em uma empresa a gente estava trabalhando lá, todo mundo usava muito “a média para isso, a média para aquilo, a média”. E quando a gente foi olhar os dados, os dados não são normais, eles são assimétricos, eles pesam mais para um lado. Então nesse tipo de dado a gente deveria usar a mediana e não a média. A mediana é um melhor estimador. E é interessante quando você começa a usar esse tipo de mudança, visualização de uso dos seus dados, isso impacta diretamente no dia a dia.Szuster: Muito bacana isso. Só de você saber escolher melhor qual a representação muda completamente como a organização vai enxergar aquilo. Gente, muito bom. Ou seja, para mim a mensagem principal aqui é o que foi falado lá no começo pelo Marco que não pode esquecer, claro, que tudo isso é para gerar valor, fazer a empresa usar os dados bem, gerar valor. E eu achei muito interessante a gente concluir com isso que às vezes isso pode ser tão simples quanto começar a usar a mediana ao invés da média. Achei esse exemplo fantástico. Ou seja, simples depois que alguém via lá e coloca isso para funcionar. Mas uma ação de fato simples, diferente de ter que botar um modelo para funcionar, já muda completamente as decisões que são tomadas a partir dali. Valeu, pessoal. Muito obrigado pela participação, espero que a gente faça outros episódios sobre dados. Abraço.Melissa: Abraço.Marco: Abraço, valeu.Marcelo: Abraço, até mais.


Coligação que forma Governo na Alemanha ″corre perigo″\nFernando Pimenta é medalha de bronze em K1 5000 metros\nAnnegret Kramp-Karrenbauer frente a cartaz com a cara do candidato da CDU às Europeias, Manfred Weber\n27 Maio, 2019 • 15:06\nO analista político Josef Janning defende que a coligação que governa a Alemanha, formada pelos partidos de centro esquerda e direita, está "em perigo", depois de ter perdido, em conjunto, cerca de 18% dos votos nas europeias.\nA "grande coligação", formada pela União Democrata-Cristã (CDU), a União Social-Cristã (CSU) e o Partido Social Democrata (SPD) pode ter os dias contados, depois de um "resultado desastroso" nas eleições para o Parlamento Europeu, disse o diretor do departamento do Conselho Europeu de Relações Exteriores (ECFR) de Berlim.\n"A coligação está em perigo. Isso acontece sempre quando um dos partidos que a compõe tem dúvidas sobre o seu papel e os seus ganhos dentro da aliança. E isso está a acontecer com o SPD. Eles não queriam formar uma grande coligação, a CDU também não queria, mas estava mais preparada para isso. O SPD teve de ser forçado pelo Presidente da Alemanha a entrar", explicou o analista em declarações à Lusa.\nPor isso, afirmou, "as vozes que diziam que optar por uma coligação seria uma escolha errada e que mais um ano teria sido gasto para reposicionar o partido, essas vozes vão crescer e vão adensar as fricções dentro do SPD".\nNos resultados oficiais provisórios, divulgados esta hoje, os dois partidos do bloco conservador, CDU e CSU alcançaram 22,6% e 6,3%, respetivamente, quando em 2014 tinham reunido 30,0% e 5,3%.\n"A CDU/CSU obteve perto de 29%, uma percentagem que eles esperavam nunca na vida alcançar. Sempre tiveram como objetivo ficar acima dos 30% em qualquer eleição, seja ao nível nacional ou internacional. Significa que a nova líder, Annegret Kramp-Karrenbauer, como a nova cara do partido, não conseguiu mobilizar o eleitorado de forma a contrariar a tendência. A tendência é a perda significativa de poder dos partidos do centro", considera o analista político.\nJá o SPD caiu para o terceiro lugar, com 15,8% dos votos, quando em 2014 tinha alcançado 27,3%.\n"Para o SPD foi ainda pior. Perderam quase 11% por cento dos votos e estão a praticamente cinco pontos de distância dos Verdes, um verdadeiro desastre para o partido e um péssimo sinal para a cabeça de lista, a ministra da justiça Katarina Barley. E é também uma mensagem muito negativa para a líder Andrea Nahles. Acredito que depois de contados todos os votos, haverá um grande debate interno, muita frustração, muitas pessoas zangadas, e talvez até alguma troca de cadeiras porque as eleições mais importantes para o país estão marcadas para depois do verão, em três estados federados", defendeu Janning.\n"Andrea Nahles, que foi a grande defensora da entrada na grande coligação, vai ser acusada de ter tomado a decisão errada. E agora resta saber quanto é que ela vai aguentar. Quanto mais nervoso ficar o partido, menos assertivo será. A 'GroKo' até pode continuar, mas o SPD poderá ser mais exigente e 'afiar' as suas políticas. Por exemplo, como é deles a ministra do ambiente, e perceberam que o clima ganhou muitos pontos nestas eleições, podem querer avançar com medidas mais radicais nesta área. Se elas não avançarem, travadas pela CDU, então a responsabilidade do fim da coligação será dos conservadores", acredita o analista.\nPara Josef Janning não há dúvidas de que nestas eleições, na Alemanha, os grandes vencedores foram os Verdes, que praticamente duplicaram o seu resultado de 2014 e ficaram em segundo lugar, com 20,5% (10,7% em 2014).\n"Este resultado para os Verdes é uma conquista inigualável, mostra que o programa apela mais além do seu eleitorado clássico. E está sobretudo ligado às preocupações ambientais e energéticas e o facto de este partido parecer ser o único que traz caras jovens e ideias frescas que conectam com as pessoas", sublinhou o diretor do departamento do Conselho Europeu de Relações Exteriores (ECFR) de Berlim.\nSobre os resultados do "Alternativa para a Alemanha", Janning defendeu que os 11% conseguidos podem ditar o fim do crescimento do partido no país.\n"O AfD cresceu, mas não como tinha acontecido nas eleições a nível nacional. Isto pode indicar que a extrema-direita na Alemanha já tenha atingido o seu pico. Estão nos 11%, alguns pontos abaixo do que já conseguiram em eleições estaduais ou federais, o que pode querer dizer que a oportunidade que tinham para crescer já terminou", frisou o politólogo.\nJosef Janning congratulou-se com os valores da abstenção na Alemanha, uma vitória para o país e para a Europa.\n"É muito significativo que a participação tenha aumentado para mais de 60%, quando nas últimas eleições se fixou nos 48%. É uma mudança, parece que a ideia que tínhamos de que as europeias não interessam ao eleitorado, não é bem verdade", declarou.\nA participação nestas europeias foi de 61,4% na Alemanha, mais 13,3 pontos percentuais do que em 2014.


Política de Privacidade do Bom Pra Crédito | Plataforma de Crédito Online\nÚltima Modificação: 30.03.2021\nEm vigor desde: 13.04.2021\nEsta é a política de privacidade da PP Promotora de Vendas S.A. (“Bom Pra Crédito”), disponível no endereço eletrônico https://www.bompracredito.com.br/politica-privacidade/ (“Plataforma”). 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Seus direitos incluem:\nO fato de você ser um candidato já significa que nós fazemos o tratamento dos seus dados pessoais, mesmo que esse tratamento seja, entre outros, o armazenamento de dados pessoais em ambiente seguro e controlado. Você pode solicitar que o Bom Pra Crédito confirme se realiza o tratamento dos seus dados pessoais.\nVocê pode solicitar que o Bom Pra Crédito informe e forneça os dados pessoais que possui em relação a você.\nSe você verificar que os seus dados pessoais estão incompletos, inexatos ou desatualizados, você pode pedir a correção ou complementação para o Bom Pra Crédito. 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Se após a leitura desta Política você ainda tiver qualquer dúvida, ou por qualquer razão precisar se comunicar conosco para assuntos envolvendo os seus Dados, você pode entrar em contato pelo e-mail: privacidade@bompracredito.com.br .


Home » Fotos » Apresentação da Regata Madeira 950 Open Race no Salão Náutico de Paris 2017\nDurante o Salão Náutico de Paris, realizado entre os dias 02 e 10 de Dezembro de 2017, foi apresentada aos visitantes do salão a regata “Madeira 950 Open Race”, uma competição de 3.000 milhas que zarpará em Junho de 2018 de Livorno, chegará até Funchal no arquipélago Português da Madeira no oceano Atlântico (“Ponto de Retorno”), e depois retornará à Itália até Livorno.\nUm momento marcante durante o Salão de Paris foi o convite recebido, e prontamente aceito pela Sra. Mafalda Freitas Presidente do Clube Náutico do Funchal, de participar no sábado 02 de Dezembro no belo estande do Estaleiro Jeanneau da entrega de prêmios do “Sun Fast Challenge”, uma competição realizada pela Jeanneau aos seus clientes e skipeers das embarcações Sun Fast 3600.\nCerimônia de entrega Prêmios Desafio Sun Fast com Jaime Camacho (Esquerda) da Marina do Funchal, Herve Piveteau (Centro) da Jeanneau e Mafaldas Freitas (Direita) do Clube Nautico do Funchal\nA regata foi divulgada pelos nossos pareceiros do Clube Náutico do Funchal (CNF) durante o salão e que contaram com o apoio e um espaço no estande organizado pela Associação de Promoção da Madeira. Aos skippers e proprietários de embarcações que estão interessados em saber o que poderão fazer durante o período de descanso em Funchal aconselhamos a acessarem o site “Madeira All Year” para já poderem iniciar a programar os seus dias de paradas no arquipélogo.\nEstande Associação de Promoção da Madeira\nPara obter informações sobre a nossa regata escreva a info@madeira950race.eu.\nTagged Apresentação da Regata Madeira 950 Open Race no Salão Náutico de Paris 2017, participação na entrega de prêmios do “Sun Fast Challenge” organizado pelo estaleiro Jeannau.\n« Lançamento oficial do edital da regata MADEIRA 950 OPEN RACE


Nasa divulga imagens do eclipse solar anular visto parcialmente nos EUA - Revista Galileu | Espaço\nCliques feitos por fotógrafos profissionais na costa leste e oeste dos Estados Unidos mostra fenômeno observado próximo a locais históricos; confira as imagens\n10 Jun 2021 - 16h55 Atualizado em 10 Jun 2021 - 16h55\nNasa divulga imagens do eclipse solar anular visto parcialmente nos EUA. Acima: Fenômeno é visto acima do Capitólio dos Estados Unidos. Imagem captada na cidade de Arlington, Virgínia, e escolhida como Imagem do Dia pela Nasa (Foto: NASA/Bill Ingalls)\nNesta quinta-feira (10), um eclipse solar anular pôde ser visto em algumas regiões do Hemisfério Norte. Partes do Canadá, Groenlândia e Rússia foram presenteadas com uma visão completa do fenômeno, enquando alguns locais da Ásia, América do Norte e Europa o observaram parcialmente. Foi o caso dos Estados Unidos, mas a passagem da Lua em frente ao Sol não deixou de ser lindamente registrada pelas lentes de astrônomos e astrofotógrafos de plantão.\nA Nasa, agência espacial norte-americana, divulgou no Flickr algumas fotos feitas por seus profissionais espalhados pelos EUA. O fotógrafo Bill Ingalls, que tem três décadas de carreira e serviço na Nasa, conseguiu registrar da cidade de Arlington, no estado de Virginia, a visão parcial do eclipse próximo ao Capitólio, centro legislativo dos Estados Unidos localizado em Washington D.C. O clique foi escolhido como "Imagem do dia" pela agência espacial.\nEclipse solar anular do dia 10 de junho de 2021 visto de Arlington, Virginia (Foto: NASA/Bill Ingalls)\nOutra foto divulgada mostra o eclipse visto acima de um famoso farol na Baía de Delaware, construído em 1885. A imagem foi captada na na costa leste do país, na praia Lewes, a aproximadamente 3 horas de Nova York. O clique foi feito pela fotógrafa da Nasa Aubrey Gemignani.\nEclipse solar anular do dia 10 de junho de 2021 visto da praia Lewes, em Delaware (Foto: NASA/Aubrey Gemignani)\nUm eclipse solar anular acontece quando a Lua se posiciona exatamente em frente ao Sol, mas está ainda muito afastada para ocultá-lo totalmente. A visão que se tem do fenômeno é, portanto, semelhante a de um anel de fogo no céu (por isso é chamada de anular).\nConfira mais imagens no perfil da agência no Flickr.


Oeste: animais mortos por chuva de granizo, muito calor e incêndios florestais. | Portal Lapa Oeste Oeste: animais mortos por chuva de granizo, muito calor e incêndios florestais. Portal Lapa Oeste Portal Lapa Oeste\nHome / Notícias / Oeste da Bahia / Policial / Oeste: animais mortos por chuva de granizo, muito calor e incêndios florestais.\nOeste: animais mortos por chuva de granizo, muito calor e incêndios florestais.\nPortal Lapa Oeste 19:25:00 Notícias, Oeste da Bahia, Policial\nAlgumas pedras fotografadas possuíam as dimensões de uma mão adulta, outras, de uma bola de golfe. No entanto, a maioria do granizo foi de pequenas pedras, coletadas por alguns moradores, felizes como retorno das chuvas, em um período de intenso calor.\nUm prédio utilizado como canil pela ONG Vida Bicho foi severamente atingido pelo granizo e perdeu toda a cobertura feita com telhas de amianto. Funcionários estão, neste momento, recobrindo o local com lonas, para que os mais de setenta cachorros permaneçam protegidos.\nO tamanho das pedras de gelo causou a morte de três filhotes, segundo informações de uma colaboradora que se identificou como Sandra, em contato telefônico com a redação do Portal Lapa Oeste. De acordo com ela, Os outros animais não se feriram, mas ficaram bastante agitados, exigindo o pronto atendimento dos funcionários que, também, escaparam ilesos.\nA onda de calor que se abateu sobre o Brasil atingiu com maior intensidade regiões tradicionalmente quentes, como é o caso do Oeste da Bahia. A vegetação e o tempo secos causaram o surgimento de muitos focos de incêndio. Alguns progrediram e atingiram grandes extensões de mata nativa.\nFoto: via Notícias da Lapa\nEm Bom Jesus da Lapa, os combeiros civis combatem focos de incêndio há 10 dias na mesma região, próxima à BR 430, em direção a Riacho de Santana. Segundo o Notícias da Lapa, o fogo já se aproximou de duas subsestações de energia elétrica e um parque de energia solar, se aproximando do Posto Gruta da Lapa.\nO grande número de focos na zona rural levou o governo da Bahia a decretar estado de emergência em Bom Jesus da Lapa, com vigência 90 dias, conforme decreto publicado no Diário Oficial do Estado, neste sábado, com abragência sobre outros 72 municípios do estado que enfrentam o mesmo problema.\nAlém de Bom Jesus da Lapa, outros municípios do Oeste também sofrem com os incêndios. Formosa do Rio Preto enfrenta a destruição de florestas, pelas chamas, há várias semanas, enquanto moradores de comunidades rurais de Sítio do Mato, utilizam as redes sociais para lançarem apelos por providências.\nFoto: Gameleira da Lapa Notícias / Facebook\nOeste: animais mortos por chuva de granizo, muito calor e incêndios florestais. Reviewed by Portal Lapa Oeste on 19:25:00 Rating: 5


Prêmio Fiesp/Ciesp de Conservação e Reúso de Água – FIESP\nArquivos da Tag: Prêmio Fiesp/Ciesp de Conservação e Reúso de Água\nFiesp e SOS Mata Atlântica em encontro com tema ‘Água: saúde, enchentes e escassez’\nA água é elemento vital para o ser humano e o planeta. A falta ou o excesso geram reflexos à saúde, problemas de mobilidade, caos no trânsito e necessidade de racionamento, um tema que entrou forte na pauta do dia de todos os veículos de comunicação e também é discutido no lar dos paulistanos.\nPara marcar o Dia Mundial da Água (22/03), a Federação e o Centro das Indústrias do Estado de São Paulo (Fiesp e Ciesp) e a SOS Mata Atlântica, em parceria inédita, realizam debate com a sociedade, a imprensa, as universidades e a indústria.\nEm foco, como e por que a população é atingida pelas enchentes, as doenças transmitidas pela água (diarreia, hepatite e leptospirose) e sua relação direta com o saneamento básico oferecido pelo Poder Público, a proteção dos mananciais ameaçados pela ocupação irregular e a gestão da água a fim de evitar o racionamento.\nO encontro contará, na abertura, com a presença dos presidentes da Fiesp, Paulo Skaf, e da SOS Mata Atlântica, Pedro Luiz Passos.\nEm seguida, o evento tem dois painéis.\nO primeiro, às 11h, conta com a experiência de quem faz jornalismo diário e acompanha os principais fatos relativos à cidade: Rafael Colombo (Rádio Bandeirantes), Patrick Santos (Rádio Jovem Pan), Haisem Abaki (Rádio Estadão/ESPN) e também Malu Ribeiro (coordenadora da Rede das Águas da Fundação SOS Mata Atlântica).\nO segundo painel, às 14h30, tem a presença de especialistas a fim de aprofundar o debate: José Eduardo Ismael Lutti (1º Promotor de Justiça de Meio Ambiente da capital), Edison Carlos (Trata Brasil) e Ivanildo Hespanhol (Centro Internacional de Referência em Reúso da Água da Universidade de São Paulo).\nEstão programadas mais três atividades. Uma delas será o lançamento do concurso para alunos de universidades parceiras, entre elas, FEI, Mackenzie, São Judas Tadeu, Anhembi-Morumbi, Cruzeiro do Sul, Faculdades Metropolitanas Unidas (FMU), Trevisan, Rio Branco, Unisa, Sumaré, Universidade de Ribeirão Preto (UNAERP) e Instituto Europeu de Design (FTEID). Os universitários presentes, atentos aos problemas debatidos, deverão apresentar sugestões a fim de integrar o concurso Água: Ideias Inovadoras, Soluções Sustentáveis, com inscrições abertas até 23 de agosto e premiação em setembro.\nTambém haverá a assinatura de um protocolo de cooperação entre a Fiesp e Ciesp e a Fundação SOS Mata Atlântica. O objetivo é que as empresas que têm passivo ambiental poderão abatê-lo, via SOS e seu programa Florestas do Futuro, com foco no reflorestamento de áreas importantes para a conservação, no bioma da Mata Atlântica. A Fundação conta com parceria com a Cetesb a fim de possibilitar a integração de empresas, no programa, que devem cumprir os Termos de Compromisso de Recuperação Ambiental (TCRAs) e tenham a intenção de recuperar áreas além do que a lei exige, potencializando os benefícios ambientais.\nO encontro se encerrará às 17h com a cerimônia da 9ª edição do Prêmio Fiesp/Ciesp de Conservação e Reúso de Água que este ano contou com 20 cases inscritos.\nDia e hora: 18 de março, terça-feira, das 9h às 17h\nLocal: Av. Paulista, 1313, em frente ao Metrô Trianon/Masp\nSeminário: Água,Saúde, Enchentes e Escassez


Feb 19, · INSTRUMENTOS DE MINERAÇÃO Bateia é um utensílio usado na mineração em pequena escala, geralmente em depósitos de sedimentos em cursos de água, para a obtenção de metais preciosos. Antigas ferramentas de mineração: à esquerda, picão; à direita, almocafre (acima) e enxadinha de veio (abaixo). São João delRei/MG.\nA resposta é simples: o ouro da região era recoberto com uma camada de óxido de ferro, que lhe dava uma tonalidade diferente da normal. Aliás, até, a cidade era chamada de Vila Rica. 6 Graças à mineração colonial, a produção de ouro no Brasil representou metade da produção mundial de ouro entre os séculos XVI e XVIII!\nSegundo um estudo de janeiro de, a desflorestação na sequência da mineração de ouro destruiu mais de 92 mil km2 da Amazónia peruana em, de acordo com o grupo Monitorização do\nSemeadores e ladrilhadores? Entenda como ocorreu a\nA prioridade de portugal nos primeiros séculos de colonização, até a descoberta de ouro, foi o oriente. No entanto era necessário ocupar o território e evitar as invasões estrangeiras. Nesse contexto se insere o chamado Período PréColonial, período em que não havia um projeto efetivo de .\nOS PROBLEMAS CRIADOS PELA MINERAÇÃO NAS ÁGUAS DO .\nUm verdadeiro divisor de águas na história do rio São Francisco foi a descoberta de minas com grandes volumes de ouro na Serra do Sabarabuçu, em Minas Gerais, em . Bandeirantes paulistas, liderados por Fernão Dias Paes e depois por seu genro Manuel Borba Gato, vasculharam essa região por muitos anos, guiados por antigas lendas indígenas..\nCaminho antigo do ouro by Almanaque Urupês\nTradições e costumes de ontem e de hoje O nosso passeio pelo Caminho Antigo do Ouro e pela História não é formado só pela caminhada e pelos marcos deixados ao longo do tempo. É formado\no equipamento para a mineração artesanal. o equipamento para a mineração artesanal equipamentos para explora o e minera o de ouro inclusive uma planta de processamento que possui equipamentos de equipamentos para a pequena mineracao de ouro o Exibir mais → f #brica de processamento de ouro em . equipamento usado na area da mineração .\nAS COLEÇÕES DO MUSEU DE CIÊNCIA E TÉCNICA DA ESCOLA .\n8 Professor Titular da Cadeira de Botânica, Zoologia e Paleontologia da Escola de Minas de Ouro Preto a partir de . 9 Engenheiro francês que chegou ao Brasil em para lecionar em diversas áreas da Escola de Minas de Ouro Preto entre e . Autor do livro "Ouro Preto e as Minas do Ouro" reeditado pela Fundação João\nficha para cadastro de equipamentos para mineracao. equipamentos para mineradora antigos. Engenharia de minasWikipédia a enciclopédia livre . mineralógica dotados de equipamentos informatizados capazes de Na realidade os processos da mineração são . equipamentos de mineracao antigo para venda portugal. Obter cotação\nA Airtec foi contratada recentemente por um consórcio de mineração para projetar e instalar este produto em uma de suas operações de mineração na Guatemala que, desde, se dedica à produção de ouro e prata. Esta unidade de mineração gera dois mil empregos diretos e oito mil indiretos e é, hoje, a maior exportadora de ouro da\nAnúncios de Jóias, Relógios e Bijuteria Portugal ouro. Relógios 304. Colares e Pendentes 384. Relógios 304. Colares e Pendentes 384. Brincos 195. Pulseiras 174. Brincos 195. Pulseiras 174.\nMineração no Brasil colonial Palavras | Trabalhosfeitos\nA mineração no Brasil Colonial Cem anos antes dos Estados Unidos, o Brasil também teve sua corrida do ouro. Aqui a grande descoberta de ouro ocorreu nas terras do atual estado de minas Gerais. Em poucos anos, a região das minas encheu se de gente, vinda de diferentes lugares da colônia e de Portugal.\nda África foram trazidos milhares de indivíduos\nO controle do ouro Iniciada a mineração, o rei de Portugal criou, em, a intendência das minas, um órgão encarregado de controlar a exploração do ouro,cobrar impostos do ouro, cobrar impostos e julgar os crimes praticados na região. a partir de então quando o minerador descobria, era obrigado por lei informar ao intendente.\ntriturador de pedra prêmio de capital detalhada. Lista de plantas de cimento em jammu e Caxemira mineração de calcário na Índia britânica O número de dialetos na Índia chega a mais de cimento mineração e software de fronteira em particular na Caxemira e portátil pedra planta de.\nDe a, quando o território ainda era chamado Terra de Santa Cruz, o contato dos portugueses com a terra limitouse a expedições rápidas para coleta e transporte de paubrasil e também de patrulha. É a partir de, devido à ameaça francesa, que a nova colônia passará a ser povoada, durante a expedição de Martim Afonso de Sousa.\n"Na mineração, como de resto em qualquer atividade primordial da colônia, a força de trabalho era basicamente escrava, havendo entretanto os interstícios ocupados pelo trabalho livre ou semilivre." (Souza, Laura de M. Desclassificados do Ouro: pobreza mineira no século XVIII. 3 ed. Rio de Janeiro: Graal,, p.68)\nI. A FORMAÇÃO DE VILAS E CIDADES NAS REGIÕES AURÍFERAS .\nDo Rio de Janeiro, forneciamse à Minas bens de consumo em geral: alimentos, roupas, tecidos, ferramentas, armas, utensílios domésticos etc. o Rio Grande do Sul especializouse na venda de couro, gado muar e charque para as Gerais; regiões intermediárias, como São Paulo, foram beneficiadas por esse comércio, especializandose na\n3,014 ilustrações e clipart de stock de Mineração\nEncontre as ilustrações de stock perfeitas de Mineração na Getty Images. 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Mrauk U, são lugares assim que nos fazem querer viajar - Viagens à Solta\nDá-me os teus olhos. Quero levar-te a ver um lugar longínquo onde os homens construíram templos no meio da selva, enchendo-os com milhares de budas. Um lugar onde as pessoas com quem nos cruzamos sorriem e as crianças ficam alegres quando nos vêem.\nVamos a voar até lá com asas de pássaro, porque aqui podemos fazer tudo e, além disso, a viagem real demora muitas horas – de avião e de carro por uma estrada cheia de buracos que nunca mais chega ao fim.\nDo ar, vemos o mar onde chega um grande rio de águas castanhas e, na terra, dezenas, centenas de fiozinhos de água a serpentear pela paisagem feita de planícies sem fim. Voando mais rasos, vemos muitos campos de cultivo, arrozais, palmeiras e, perto de uma aldeia, a estátua de um Buda gigante pintada de ouro. Nos pequenos montes que crescem das planícies, saem de vez em quando pináculos dourados que parecem sinos gigantes. As pessoas daqui chamam-lhes “stupas” e, no seu interior, guardam relíquias associadas com Buda ou com outras pessoas sagradas. Vês ali um homem a andar à volta de uma no sentido dos ponteiros do relógio? É a sua forma de rezar, para se tornar uma pessoa melhor.\nEstamos a voar com asas de pássaro sobre o Myanmar, um país asiático que já se chamou Birmânia, entre a Índia, a China e a Tailândia. Pelo caminho, vemos também mulheres a carregar água à cabeça em vasilhas prateadas e jovens a jogar “chinlone”, um desporto tradicional, em que os participantes não podem deixar cair ao chão a bola que vão passando entre si com a cabeça, os pés e os joelhos, como numa dança.\nQueres dançar comigo nas nuvens? Sim, é possível, mas só um bocadinho que estamos quase a chegar a Mrauk U, o lugar longínquo que te queria mostrar. Fica no oeste do Myanmar, perto da fronteira com o Bangladesh, no meio de uma paisagem onde ondulam cursos de água e colinas baixas cobertas de palmeiras. É tão longe das principais cidades birmanesas e os transportes demoram tantas horas a chegar que quase não se vêem turistas por lá. Imagina agora a eternidade que terá levado às pessoas da tua terra – sim, os portugueses – a navegar até Mrauk U, no século XVI. A cidade chamava-se então Arracão e era a capital de um poderoso reino, graças às relações comerciais que mantinha não só com Portugal, mas também com a Holanda, a Arábia, a Pérsia e a Índia.\nÀ chegada, trocamos as asas por uma bicicleta. Pedalamos pela povoação, traçando riscos nas ruas e nos caminhos de terra. “Mingalaba!” (“Olá!”) – dizem-nos, a sorrir, as pessoas com quem nos cruzamos. Homens, mulheres e crianças vestem saias compridas: as dos homens aos quadradinhos, ora em tons avermelhados ora esverdeados; as das mulheres mais coloridas, com padrões variados, e as dos meninos da escola, verde-escuro.\nAs pessoas da terra dos sorrisos vivem rodeadas de árvores, em casas com paredes e telhados diferentes dos nossos. Os telhados são feitos com folhas de palmeira e as paredes com tiras de bambu, às vezes entrelaçadas em padrões geométricos. É também com esses dois materiais dados pela natureza que fazem os chapéus cónicos que levam para os campos e para os rios. Primeiro, tecem uma rede com ripinhas de bambu – ganha forma o chapéu – depois cobrem-na com folhas de palmeira, para a chuva não entrar.\nContinuamos a pedalar. Sentes-te uma estrela de cinema, mas não: és apenas um estrangeiro e as pessoas ficam genuinamente curiosas e contentes ao ver-te. De vez em quando, paramos para observar: nesta casa, um ferreiro a forjar metal para fazer foices; nos campos, homens e mulheres a ceifar arroz e agricultores a lavrar a terra com a ajuda de vacas brancas com bossa; mais à frente, dois monges-criança vestidos de vermelho-escuro a subir as escadas de um templo; ali mais adiante, uma senhora a fazer leques à mão com folhas secas de palmeira; numa estrada, três mulheres a partir pedra para lhe repararem os buracos; daquela janela, crianças sentadas à frente de um quadro preto repetindo em uníssono uma lengalenga e, na berma de um caminho, adolescentes a apanhar grilos abrindo pequenas covas na terra. “Fritos são um excelente petisco” – dizem-nos – “e muitas pessoas gostam de os comer enquanto bebem cerveja.”\nGiram as rodas da bicicleta e vamos agora a caminho dos magníficos templos que os reis de Arracão construíram quando Mrauk U era uma das cidades mais ricas da Ásia. Ao contrário dos do resto do país, assemelham-se a fortalezas e são feitos de pedra que o tempo escureceu. Hoje ainda se podem visitar cerca de setenta, espalhados por numerosas colinas, mas irás esquecer-te da maioria deles e ainda mais depressa dos seus nomes. Lembrar-te-ás, porém, do “Shittaung”, também conhecido como o templo dos 80 mil Budas, construído para celebrar a vitória frente a um ataque dos portugueses no séc. XVI; do “Kothaung” ou das 90 mil imagens de Buda, rodeado por centenas de “stupas” e ainda do “Htukkanthein” que por fora se assemelha a um “bunker” e por dentro tem um misterioso corredor em espiral que, à semelhança dos outros templos, te vai fazer sentir um explorador.\nOs majestosos templos estão cheios de histórias. Contam-nos que, num mundo anterior ao nosso, houve vinte e oito Budas e que, pelo mundo atual, já passaram quatro. Lá estão eles, eternizados em estátuas de pedra.\nOs budistas acreditam que um quinto Buda ainda há-de nascer neste mundo. Acreditam também no horóscopo e nos signos budistas, representados por oito animais. São eles que determinam a personalidade de cada pessoa e antigamente todos os casamentos eram arranjados de acordo com a compatibilidade dos signos do casal.\nPor falar em animais, antes de atingir o nirvana, Buda teve várias vidas, tendo reencarnado em diversos animais – lá estão eles esculpidos nas paredes de outro templo. Assim também é com cada um de nós, creem os budistas: quando morremos, reencarnamos noutros seres em função das nossas ações em vida. Boas intenções geram bons frutos – acreditam – e a isso chamam “Karma”.\nNos templos, também estão gravadas na pedra várias histórias com uma moral, como a do feiticeiro que, por compaixão, ressuscitou um tigre que depois o comeu. O que já não existe é uma das estátuas mais valiosas e veneradas do país – o “Mahamuni Buddha” – que foi levada para Mandalay quando, em 1784, os birmaneses conquistaram o reino de Mrauk U.\nChegou ao fim o reino mas, todos os dias ao entardecer, o sol, o céu e uma neblina provocada pelo fumo das fogueiras produzem um pôr do sol que te levará aonde nem as asas de um pássaro te poderão conduzir.\nGuia prático para visitar Mrauk U\nMrauk U (em birmanês, pronuncia-se “miau-u” e localmente “mrau-u”) fica no estado de Rakhine, no oeste do Myanmar, perto da fronteira com o Bangladesh. Dada a sua localização remota, é o menos visitado dos principais complexos budistas do país.\nQuanto tempo ficámos\nEstivemos três noites, ou seja, dois dias inteiros em Mrauk U. É o tempo mínimo que recomendamos a quem quiser visitar a localidade. Se pudéssemos, teríamos ficado mais um dia.\nNa ida: viajámos de avião entre Yangon e Sittwe, através da companhia Air KBZ (cerca de 2h de viagem) e depois num carro com motorista, que nos levou do aeroporto de Sittwe até ao nosso hotel em Mrauk U (aproximandamente 3h30). Apesar da estrada de alcatrão estar a ser reparada, uma boa parte ainda é em terra batida e está cheia de buracos;\nNo regresso: fomos de barco público de Mrauk U para Sittwe (5 horas deliciosas a descer o rio Kaladan) e depois de avião para Yangon.\nOutras formas de chegar\nDe avião (voo Yangon – Sittwe) e de barco privado (Sittwe – Mrauk U). Dada a falta de informação existente, não conseguimos saber nem os horários nem os preços destes barcos;\nDe avião (voo Yangon – Sittwe) e de barco público (Sittwe – Mrauk U). Esta é a opção mais económica mas, infelizmente, na altura em que viajámos, não era possível conciliar, no mesmo dia, as viagens de avião e de barco. O avião chegava a Sittwe à tarde e o barco partia de manhã cedo, o que nos obrigava a passar aí uma noite;\nDe autocarro a partir de Mandalay (21 horas ou mais).\nNota: no aeroporto de Sittwe, há taxistas disponíveis para levarem as pessoas até ao porto (“jetty”) donde partem os barcos, tanto públicos como privados, para Mrauk U.\nPreços (em Novembro de 2016)\nBilhete de avião (ida e volta) entre Yangon e Sittwe pela Air KBZ: 203 euros;\nRegresso no barco público de Mrauk U para Sittwe: 10 USD (pode-se comprar o bilhete no cais de embarque).\nGuia em Mrauk U\nAinda em Portugal, contactámos por e-mail um guia autorizado em Mrauk U, chamado Ko Soe. Foi ele que nos organizou toda a viagem em Mrauk U e que nos acompanhou, de bicicleta, pelas ruas da povoação, pelos principais templos e, por fim, até à colina para ver o pôr do sol que descrevemos antes. Além de falar bem inglês, é simpático, informado e um bom conversador, tendo-nos permitido conhecer um pouco sobre os costumes e maneiras de pensar locais.\nPreço total do pacote de viagem: 340 USD (2 pessoas), incluindo carro privado do aeroporto de Sittwe para Mrauk U; regresso a Sittwe no barco público e transfer privado até ao aeroporto; aluguer de bicicletas em Mrauk U e visita guiada de um dia, mais visita guiada às aldeias Chin no segundo dia.\nContacto: Ko Soe, e-mail: rakhineguidemrauku@gmail.com\nDos pouquíssimos restaurantes existentes, aquele de que mais gostámos foi o Happy Garden, a uma curta distância a pé dos principais hotéis de Mrauk U. Serve comida tradicional caseira e é gerido por uma simpática família (um pai e dois filhos pequenos que servem à mesa e uma filha cozinheira). O nosso prato preferido foi o caril de peixe, mas é tudo bom, mesmo quando não tem grande apresentação. Um dia receberam familiares da mulher provenientes de várias partes do Myanmar com o propósito de conhecerem um novo membro da familía e, além de quererem tirar uma foto de grupo connosco, ofereceram-nos um pouco da comida que estavam a fazer para eles próprios.\nHotel Mrauk U Palace Resort: é um hotel básico, mas que para nós foi suficiente. Preço por noite, com pequeno-almoço incluído: 31 euros (quarto duplo).\nNão esquecer o repelente dos mosquitos! É também aconselhável tomar medicação de prevenção (profilaxia) contra a malária.\nAlguns países aconselham a não viajar para o Estado de Rakhine, devido aos conflitos locais com a população muçulmana. Apesar de Mrauk U não ter sido afetada e de não termos sentido qualquer perigo ou receio quando lá estivemos, é aconselhável averiguar as últimas informações de segurança antes de visitar a região.\nAldeias Chin, onde moram velhinhas com o rosto tatuado.\nMyanmar – Diário de Viagem (Semana I)\nMyanmar – Diário de Viagem (Semana II)\nMyanmar – Diário de Viagem (Semana III)\nem Fevereiro 7, 2017 às 6:59 am •Responder\nOlá Sofia: acho que este foi o texto que mais gostei de ler. Excedeu os outros no modo como me conduziste por paisagens que nunca vi, pessoas a quem nunca falei e um pôr do sol a que assisti. Parabéns ao Paulo pelas fotos, cativantes como sempre.\nem Março 5, 2017 às 3:31 pm •Responder


07/09/2020 18h03 Atualizada há 3 semanas\nMarginal Botafogo | Foto: Divulgação\nEngenheiro civil Idalino Hortêncio\n“Por outro lado, observamos também que, os municípios buscando sua satisfação única, em detrimento à convivência social, utilizam-se de meios não legais para angariar áreas afrontando os ordenamentos vigentes, senão vejamos: as obras são projetadas em conformidade com os códigos vigentes, uma vez emitido os legais alvarás estas são modificadas para atender exclusivamente seus detentores da posse”, continua dizendo Idalino. Então qual a razão do poder público não fiscalizar os logradouros da sociedade, garantindo as áreas permeáveis dos imóveis? Onde o poder público se baliza para virar as costas para a solução dos problemas que afligem a sociedade quando o tempo se direciona para as naturais precipitações?\nConforme conta o engenheiro, soluções existem, basta ter vontade de encontrá-las. “Que tal o poder público direcionar a recarga dos lençóis subterrâneos através de poços de captação das águas pluviais, ao invés de serem lançadas diretamente nas áreas impermeáveis; que tal o poder público cobrar de todos os munícipes a manutenção das áreas permeáveis em seus logradouros; visto que na grande maioria dos imóveis toda a projeção do solo está coberta; e utilizando do poder de polícia garantir que os direitos coletivos e da sociedade sobrepõem aqueles individuais”.\nPara a implementação das diversas e necessárias medidas técnicas, há uma elementar necessidade no campo da gestão. “A perfeita articulação entre as administrações públicas federal, estaduais e municipais, uma vez que hoje, incompreensivelmente, são instâncias que não se comunicam e não somam esforços. Solução para as enchentes?\nApenas uma maior responsabilidade pública e uma salutar dose de respeito à população”, reflete Idalino. Ele complementa dizendo que ao invés de criar inúmeras obras de engenharia, na busca de soluções que minimizem as consequências das constantes inundações, ele acredita que os governantes deveriam difundir a educação de todos os brasileiros.


Higiene e Segurança Alimentar: Requisitos Legais e Técnicos. Sistema\n07-12-18 0 Acessos\n• Conhecer as obrigações legais relativas à higiene e segurança alimentar, incluindo a implementação do Sistema de HACCP, incluindo as regras internacionais de higiene e segurança alimentar;\n• Conhecer os procedimentos a aplicar aquando da recepção, armazenamento, preparação, confecção e conservação dos alimentos;\n• Adquirir os conhecimentos necessários para desenvolver, implementar, gerir e melhorar continuamente um sistema preventivo de segurança alimentar - o HACCP (Análise de Perigos e Pontos Críticos de Controlo), e verificar a sua operacionalidade;\n• Proceder à aplicação do Sistema HACCP, conhecendo as etapas do processo, as suas vantagens e dificuldades de implementação;\n• Desenvolver capacidades de implementação de um Sistema de Gestão da Segurança Alimentar, de acordo com o referencial ISO 22000;\n• Adquirir conhecimentos técnicos, ferramentas e metodologias necessários à preparação e realização de auditorias HACCP;\n• Desenvolver capacidades de integração de um Sistema de Gestão da Segurança Alimentar (ISO 22000) com o Sistema de Gestão da Qualidade (ISO 9001).\nUm dos sectores de actividade económica com maior impacte junto do consumidor é, sem dúvida, o alimentar. Empresas que produzem, manuseiam, fornecem ou distribuem géneros alimentícios reconhecem uma necessidade cada vez maior de demonstrar e documentar as condições de controlo, com impacte na segurança alimentar, de modo a garantir a imprescindível qualidade alimentar. A Segurança Alimentar está relacionada com a presença de perigos associados aos géneros alimentícios no momento do seu consumo (ingestão pelo consumidor). Como a introdução desses perigos pode ocorrer em qualquer etapa da cadeia alimentar, torna-se essencial a existência de um controlo adequado ao longo da mesma.\nA segurança dos alimentos tornou-se numa das prioridades cimeiras da política comunitária. Deste modo, a implementação de um sistema HACCP e de uma SGSA, e a respectiva condução de auditorias de modo a verificar a sua conformidade, operacionalidade e oportunidade de melhoria contínua, permitem o cumprimento legal e o aperfeiçoamento permanente da qualidade e segurança dos produtos alimentares, melhorando a eficácia e desempenho da Organização, quer a nível da gestão da segurança alimentar, quer na gestão global da empresa.\nEmpresas que exercem actividade na área alimentar (desde a produção até à distribuição), com responsabilidades na gestão e avaliação do Sistema HACCP:\nIndústria Alimentar, Transporte, Armazenamento e Distribuição, Retalhistas, Restauração, Hotelaria, Comércio.\nTécnicos, Consultores, Auditores e Inspectores nas áreas da Higiene e Segurança Alimentar, Qualidade, Higiene e Segurança no Trabalho.\nOutros profissionais que considerem pertinente o desenvolvimento das respectivas competências, que exercem ou que pretendem vir a exercer actividade na área da higiene e segurança alimentar.\n1. Conceitos fundamentais de higiene e segurança alimentar\nConceitos fundamentais de microbiologia e toxicologia alimentar\nBoas práticas de higiene e de fabrico\nConcepção de instalações alimentares\nPré-requisitos de um Sistema de Gestão da Segurança Alimentar. Vantagens e motivações\n2. Enquadramento legal e normativo\nNovas regras de higiene alimentar\nLegislação nacional e comunitária (horizontal e sectorial)\n3. Requisitos do Sistema HACCP\n4. Análise de Perigos e Pontos Críticos de Controlo\nA origem e o que significa HACCP\nMetodologia de elaboração de planos HACCP\n5. Quais são os principais riscos ambientais para a saúde, ligados à cadeia alimentar\nContaminação dos alimentos: agentes e processos de contaminação\nRiscos químicos, físicos e biológicos\nAs exposições combinadas de substâncias autorizadas, incluindo o impacte das catástrofes ambientais locais e da poluição na segurança dos géneros alimentícios, com tónica nos riscos cumulativos, nas vias de transmissão ao Homem, nos efeitos a longo prazo\nA exposição a pequenas doses, bem como o impacte nos grupos sensíveis\n6. Como evitar as principais causas de contaminação dos produtos alimentares\nComo evitar contaminações desde a fase de fabrico até à comercialização do produto\nComo reduzir as três principais origens de contaminação\nQuais são as boas práticas de higiene na manipulação de alimentos\nRecepção, armazenamento, preparação, confecção e conservação dos alimentos\n7. Requisitos de um Sistema de Gestão de Segurança Alimentar e interacção com a Gestão da Qualidade\nInteracção entre os Princípios do Sistema HACCP e o Sistema de Gestão da Segurança Alimentar\nIntegração da norma ISO 22000 com a norma ISO 9001 (Sistema de Gestão da Qualidade)\n8. Auditorias HACCP e/ou a Sistemas de Gestão da Segurança Alimentar\nListas de verificação de pré-requisitos do Sistema HACCP\nPlanos HACCP, aplicados a diagramas de processo e de fabrico de produtos alimentares\nINCLUI: Documentos e registos para o Sistema HACCP\nCurso EPTE Eletrólise Percutânea Terapêutica\nA EPTE® é uma técnica revolucionária utilizada para o tratamento de tendinopatias. O tratamento é feito aplicado micro-correntes torna-o praticamente indolor para o paciente. A EPTE® System é o primeiro dispositivo de Eletrólise Percutânea Terapêutica… Lisboa


Carta Aberta: Porque Ele Não - Apepi. Apoio á pesquisa e Pacientes de Cannabis Apepi. Apoio á pesquisa e Pacientes de Cannabis\nConsiderando que uma das principais pautas da APEPI é a luta pela regulamentação do CULTIVO DA CANNABIS para fins terapêuticos, na última reunião mensal da Associação, entre outras pautas, surgiu a necessidade de discutirmos nosso posicionamento político nesse segundo turno das eleições. Foi decidido por unanimidade pelos presentes na reunião que deveríamos sim ter um posicionamento institucional contra a candidatura do Bolsonaro.\nApesar de defendermos que a cannabis é questão de saúde e não de polícia, não temos ainda condições de debater a legalização do cultivo da cannabis para fins terapêuticos separadamente da discussão sobre políticas de drogas e de segurança pública. Vejam que a proposta desse candidato é exatamente àquela que há anos tentamos combater, ou seja, a política repressiva que mata pessoas inocentes e não resolve a questão do tráfico de drogas e a violência no país.\nÉ importante ressaltar que os pilares fundamentais para a democratização da cannabis medicinal no país, para além da produção de um fitomedicamento, é também o CULTIVO PESSOAL e o CULTIVO COLETIVO. Todavia a política de repressão pregada pelo candidato coloca cultivadores terapêuticos como traficantes e tem encarcerado pessoas inocentes.\nA regulamentação do autocultivo é fundamental como um elemento democrático do acesso à cannabis, e o cultivo coletivo por Associação assegura a autoprovisão continuada para os seus membros, permitindo o acesso a pessoas incapacitadas de cultivar ou comprar os produtos importados.\nIsto posto, não obstante outros discursos violentos contra mulheres, minorias e o próprio risco à democracia, convidamos todas e todos envolvidos nesse tema, sejam familiares ou usuários de cannabis, terapêutico ou não, a refletirem conosco o seu voto nesse segundo turno, porque depois será tarde demais e a vida não espera!


Medeiros-Preto: LICITAÇÃO DO ENEM É INVESTIGADA PELA PF\nLICITAÇÃO DO ENEM É INVESTIGADA PELA PF\nA Polícia Federal investiga indícios de fraude em contratos de informática para a segurança do Exame Nacional do Ensino Médio (Enem) firmados pela gestão do ex-ministro da Educação e candidato à Prefeitura de São Paulo, Fernando Haddad (PT). O inquérito, em andamento na Superintendência da PF em Brasília, apura suspeitas em licitação no Instituto de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira (Inep), responsável pelo teste.\nAberta em novembro de 2011 a pedido do Ministério Público Federal, a investigação mira contratos assinados naquele ano pela gestão de Haddad. Os dois órgãos atuam em parceria com o núcleo de inteligência da Controladoria-Geral da União, que pedirá a quebra de sigilos de alguns dos envolvidos e o cruzamento de dados fiscais das empresas. Membros do Inep e do Ministério da Educação (MEC) que ocupavam postos-chave na gestão Haddad estão sendo convocados para prestar depoimento.\nEm nota, o ex-ministro Fernando Haddad afirmou que, ao tomar conhecimento das suspeitas sobre os contratos, por meio de reportagens, determinou, em novembro de 2011, a suspensão de pagamentos às empresas e a análise do caso pela equipe de auditoria do Inep. Segundo o candidato a investigação em andamento no Tribunal de Contas da União é a continuidade de apuração dada início por ele.\nNa sexta-feira, o jornal Folha de S. Paulo já havia noticiado que uma auditoria do Tribunal de Contas da União também encontrou irregularidades nessa mesma concorrência, que soma 42,6 milhões de reais. A contratação foi ordenada em maio do ano passado, após problemas na realização de edições do Enem. As vencedoras foram Ata Comércio e Serviços, DNA Soluções Inteligentes, Jeta Soluções e Serviços e Monal Informática. Segundo evidências, um mesmo grupo criou, em nome de laranjas, três das quatro empresas que venceram lotes da licitação.\nPublicada por Medeiros em 11:43


Queluzito e Itaverava: PM faz operação e prende suspeitos de tráfico - Correio de Minas\nInício Regional Queluzito e Itaverava: PM faz operação e prende suspeitos de tráfico\n21 de fevereiro de 2020, 09:27,\nOs militares receberam denuncias de que 2 indivíduos estariam traficando no Bairro Bananal, em Itaverava. De imediato deslocaram ao local e abordaram os suspeitos. Durante buscas, foi localizado num “barraco” utilizado para o trafico, 17 papelotes de cocaína, R$400,00, uma motocicleta irregular utilizada na entrega de\ndrogas e materiais utilizados para embalar. Os autores foram presos e conduzidos a Delegacia de Plantão para as demais providencias.\nEm Queluzito, a Polícia Militar cumpriu Mandado de Busca e Apreensão na Rua Vicente Rodrigues Chaves, Bairro Leozina Albuquerque, onde o alvo do mandado não foi localizado. No imóvel foram apreendidas uma bucha de maconha, uma folha de maconha desidratada e a quantia de R$ 300,00.