SICSS presentation

Apresentação p/ o Summer Institutes in Computational Social Science da FGV, em 2021-06-18.

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3. mil problemas
   • n < 100 (a Caixa sozinha tem 70% dos financiamentos!)
   
   • amostras dropadas sem explicação
   
   • variáveis codificadas incorretamente
   
   • avaliadores não têm a menor idéia do que estão fazendo
   
   • sabem apenas operar o software
   
   • usam approach econométrico p/ problema de machine learning
   
   • não estamos interessados nos β, estamos interessados nos ŷ
   

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8. • anúncios de venda de apartamentos residenciais no DF e GO
   
   • n = 15 mil
   
   • y = preço
   
   • X = features extraídas do anúncio
   
   • área útil, localização, vagas, etc
   

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12. imóveis funcionais
    • usei o modelo p/ precificar 1626 imóveis da União no Plano Piloto
    
    • preço médio de R$ 1.1 milhão
    
    • preço total de R$ 1.81 bilhão
    

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13. desafios de fazer data science no governo
    • dados são sujos
    
    • ComprasNet (preços errados, classificações erradas)
    
    • RAIS (salários errados, ocupações erradas)
    
    • vacinados (3+ doses)
    
    • adoção exige convencimento
    
    • governo atrai risco-avessos
    
    • desconfiança com resultados não-interpretáveis
    
    • mas é divertido :-)
    

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14. http:/thiagomarzagao.com
    @tmarzagao
    

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