Áreas de Concentração e Linhas de Pesquisa – A partir de 2025
O Programa de Pós-Graduação em Modelagem e Métodos Quantitativos enquadra-se na Grande Área Interdisciplinar da CAPES e estrutura-se a partir de duas áreas de concentração inter-relacionadas:
(1) Ciência de Dados e (2) Pesquisa Operacional.
Cada área engloba duas linhas de pesquisa, a saber:
(I.a) Métodos Estatísticos e (I.b) Métodos Computacionais, em Ciência de Dados;
(II.a) Otimização e (II.b) Modelos de Apoio à Tomada de Decisão, em Pesquisa Operacional.
Embora as áreas de concentração e linhas de pesquisa do programa apresentem diferenças em termos de propósitos e técnicas específicos ou mesmo aplicações, há muitas similaridades e interseções entre elas, o que favorece abordagens complementares, potencializa o tratamento de problemas complexos e oportuniza a obtenção de soluções apropriadas e efetivas. De um modo geral, os investigadores das duas áreas se apoiam nas mesmas bases e, de certa forma, metodologias — modelagem, simulação, algoritmos — para gerar soluções. Juntos, podem contribuir para o avanço do conhecimento científico nessas áreas e produzir meios para que empresas e organizações transformem dados em informações, informações em insights e insights em melhores decisões nos ambientes competitivos atuais. Ao usufruírem de tecnologias mais e mais poderosas, esses profissionais podem se aprofundar em cenários do mundo real e desenvolver soluções criativas para melhorar a vida quotidiana.
Ciência de Dados:
Nas últimas duas décadas, temos visto uma explosão no volume de dados disponíveis sobre os mais diversos aspectos da vida humana. A coleta, armazenamento e processamento desses dados tornou-se uma questão extremamente relevante no sentido de prover informações valiosas para o tratamento de problemas modernos. A área de ciência de dados se apresenta exatamente nesse cenário atual e complexo, tendo como foco a descoberta de informações estruturadas a partir de grandes bases de dados, usualmente desorganizadas e povoadas também por dados pouco significativos, de modo que possam ser úteis para tomar decisões mais acertadas. Os métodos empregados usualmente combinam estatística e computação, para o desenvolvimento de algoritmos e modelos matemáticos. Os elementos dessa combinação originam as duas linhas de pesquisa enquadradas nesta área de concentração.
Métodos Estatísticos:
Uma das bases fundamentais da Ciência de Dados é a Estatística. A linha de pesquisa Métodos Estatísticos contempla esse aspecto da área de concentração, atuando desde o desenvolvimento de modelos estatísticos apropriados para o sistema ou aplicação em estudo até a obtenção e análise da(s) solução(ões) desses modelos, de modo a auxiliar na resolução de problemas complexos, usualmente afetados por inúmeras variáveis. Dentre os modelos mais comuns podem-se citar aqueles que fornecem previsões baseadas em séries históricas, indicam tendências a partir de cenários, discriminam/classificam novos elementos, situações ou eventos em função de um conhecimento prévio.
Métodos Computacionais: Impossível tratar um volume gigantesco de dados sem o uso de um ferramental de computação. A linha de pesquisa Métodos Computacionais concentra-se nesse aspecto da Ciência de Dados. Isto inclui diversas frentes de atuação, tais como: estudo de formas eficientes para armazenamento, organização, acesso e visualização de grandes volumes de dados; desenvolvimento de algoritmos para manipulação desses dados e extração de informações relevantes, tratamento de dados incorretos ou imprecisos etc. Usualmente tais dados provêm de aplicações reais das mais diversas áreas, como por exemplo física, química, biologia, engenharias, sociologia, administração, mercado financeiro.
Pesquisa Operacional:
O eixo condutor desta área de concentração é o desenvolvimento de modelos matemáticos e métodos analíticos para a solução de problemas complexos que aparecem em processos de tomada de decisão. O foco primário é o problema em si, sua estrutura, características e propriedades, e não necessariamente os dados a ele associados. As abordagens empregadas nesta área podem se configurar em um viés mais teórico, quando o interesse principal encontra-se em descrever e estudar teoricamente o problema de interesse e, a partir disso, propor soluções que se adequem às características do mesmo, ou um viés mais aplicado, quando o foco está primariamente na obtenção de uma solução prática para o problema-alvo. Em qualquer caso, elas podem envolver diversas disciplinas, como otimização matemática, análise estatística, teoria das filas, processos estocásticos, análise de redes complexas, e se aplicam na indústria, comércio, finanças, negócios, dentre outros setores. O tipo de abordagem e foco primário usados definem as duas linhas de pesquisa desta área de concentração.
Otimização:
Genericamente falando, esta linha se devota ao estudo e resolução matemática de problemas que consistem em escolher, dentre um conjunto de soluções viáveis, aquela que seja a melhor, segundo um critério comparativo entre elas. Usualmente, o processo se inicia com o entendimento de um problema real, que é então traduzido em um ou mais problemas de otimização genéricos. Para estes últimos, são propostos modelos matemáticos, consistindo na maximização ou minimização de uma função, que ranqueia as soluções viáveis, definidas por conjunto de restrições expressas matematicamente. O estudo das propriedades desses modelos, o desenvolvimento e a implementação de algoritmos para resolvê-los de forma exata ou aproximada, a avaliação da eficiência computacional destes algoritmos e sua aplicação para obter soluções do problema real compõem algumas das possibilidades de trabalho nesta linha de pesquisa.
Modelos de Apoio à Tomada de Decisão: À medida que os problemas e os ambientes de decisão se tornam cada vez mais complexos, o processo de tomada de decisão torna-se mais dependente de suporte automatizado, construído usando metodologias baseadas em ciência e tecnologia. Esse suporte passa pela construção de modelos e algoritmos que possam tratar dados volumosos e cenários complexos. A proposição, análise, implementação e uso dessas ferramentas estão entre os tópicos gerais desta linha de pesquisa. Muitos problemas tratados nesta linha podem ser de otimização e, nesse caso, há forte interseção com as abordagens comuns a outra linha desta mesma área de concentração. Em outros casos, o tratamento dos problemas usam as abordagens advindas de outros domínios, como teoria da decisão, teoria dos jogos, probabilidade, análise de conflitos etc.
