TEOREMA DA GAVETA

Achille Bassi é o nome do fundador do Departamento de Matemática da USP de São Carlos. Sua área de pesquisa era Topologia Combinatória. Segundo seus alunos, suas aulas eram temperadas com um forte sotaque italiano e eram sempre muito intensas. Ele também gostava muito de astronomia. Contam-se muitas histórias sobre ele. Uma dessas histórias é um teorema que ele demonstrou e que ficou conhecida como Teorema da Gaveta que transcrevemos a seguir:

"O Prof Bassi estava com seu terno cinza já quase branco de giz, com a lousa toda preenchida com a demonstração de algo que deveria ser muito interessante, mas que ainda não havia terminado. Sem nem pensar em apagar a lousa, ele continua escrevendo a demonstração do teorema na mesa, neste momento já estava rodeado pelos estudantes. Escreve, escreve e escreve e a mesa também fica completamente tomada dos argumentos, mas a demonstração insiste em não se completar. Faltavam ainda algumas poucas linhas. Surpreendentemente, sem a mínima pausa, o Prof. Bassi abre a gaveta central da mesa e escreve dentro desta as úlltimas linhas da demonstração! QUOD ERAT DEMONSTRANDUM - ele havia terminado a demonstração do que ficou conhecido como Teorema da Gaveta."

Pesquisa da USP: estudantes do ensino básico aprendem matemática e estatística confeccionando saias
Projeto surgiu de experiências familiares de pesquisadoras e foi aplicado com alunos do 9º ano de uma escola municipal em Américo Brasiliense
Confira em: https://icmc.usp.br/e/adbdd

ABOUT THE COURSE

The Bachelor in Data Science aims to train a professional capable of “thinking with data”. Faced with the enormous amount of data currently available, from the most varied sources (such as the web, mobile devices, specialized literature and sensors of all kinds - such as satellites, radars and even telescopes), this capacity is essential for the production of new, useful knowledge. and relevant to decision support and resolution of complex problems in society.

WHAT ARE YOU GOING TO STUDY?

The course is multidisciplinary and is at the junction of the areas of Computing, Statistics and Mathematics. This graduation aims to provide solid conceptual knowledge for data science and practical skills for solving real world problems in the many areas, also developing communication skills and citizen and ethical behavior, so relevant today.

The student will learn algorithms, programming languages, data structures and the usual organization and architecture of modern computers. You will also be trained to deal with databases, artificial intelligence and its various techniques and applications (machine learning, data and text mining and natural language processing), data and information visualization, basic mathematical and statistical concepts, statistical modeling problem solving, statistical data analysis and inference and optimization techniques. In addition, other options will be presented to you during the course, as sets of elective subjects on the most diverse fronts, which include advanced programming, information security, web development, advanced mathematics, optimization, entrepreneurship, data mining and applications.

In the last semester of the course, the student must complete the course conclusion assignment, which can be in a company (characterizing supervised internship) or at a university or research center (characterizing undergraduate thesis), and these modalities can also occur abroad ( in exchange period). For students who choose to undertake, it will be possible to carry out an internship in their own company.

The teaching and learning strategies are varied. There are classes in the traditional style, with theoretical and theoretical-practical classes, and also practical laboratories. However, a good part of the course is focused on the use of active teaching methodologies, in which the student assumes a greater role in the process, with strategies based on problem-based learning and flipped classrooms.

WHAT WILL YOU DO?

There are several possible fields. On the academic side, the student will be able to continue his/her education in graduate school (in master's and doctoral programs), which seeks to advance the frontier of knowledge for methods and applications of Data Science. In companies and specialized institutes, the demand for data scientists is huge: the student will be able to work in e-commerce companies (for example, seeking to understand the behavior of market segments, customize their advertisements and improve their sales), in banks and financial institutions (to analyze customer profiles and the most appropriate services to offer them, better investment strategies and possible fraudsters in the system), in the health area (by collecting and analyzing data on diseases, symptoms and possible treatments, as well as monitoring and predicting the behavior of epidemics), in the legal area (through the automatic analysis of laws and jurisprudence to assemble legal arguments for new cases), in demographic issues and political-social actions (through the survey and analysis of population data and identification of demands and possible referrals and solutions) and even in astronomy (processing the space data obtained to identify habitable planets and other celestial bodies of interest), among countless others (such as meteorology, urban planning and public transport, environmental and energy issues, education, etc.).

BIBLIOTECA EM NÚMEROS 2023

Infraestrutura física

Área: 3.035m2

Número de assentos para usuários: 422
Salão de leitura: 01
Espaços para estudo individual: 64
Salas de estudo em grupo: 14
Varandas de leitura: 02
Salas para videoconferência e treinamento: 02
Sala 24 horas: 01
Computadores com acesso à internet para o público: 16

Acervo

Livros: 47.028 volumes
Teses: 3.439 volumes
Títulos de Periódicos
Em papel: 866
On-line: 135.000
Fascículos de Periódicos: 98.776

Produção Científica do ICMC: 18.271

Produção Científica 2023: 562
Nacional: 210
Internacional: 352

Publicações Internas

Notas do ICMC
Série Computação:   97
Série Estatística:  90
Série Matemática: 447
Relatórios Técnicos: 445
Notas Didáticas: 88
Cadernos de Matemática: 18
Cadernos de Computação: 06

Frequência de usuários:  107.128

Serviços

Empréstimos  17.750
Consultas:  18.127

Empréstimos entre Bibliotecas

Como biblioteca fornecedora:  30
Como biblioteca solicitante: 181

Comutação bibliográfica/cópias de artigos

Como biblioteca fornecedora:
Nacional:  174
Internacional: 01

Como biblioteca solicitante:
Nacional: 11
Internacional: 07

Assistência ao Usuário
Número de assistências efetuadas: 20.574

Normalização técnica

Documento como um todo: 7
Referências bibliográficas: 226