The digitalization of the rural and the democratization of data science: perspectives for application by agricultural producers
DOI:
https://doi.org/10.26767/coloquio.v19iesp1.2447Keywords:
Covid-19; Digitization; Data Science; Innovation.Abstract
The context of the Covid-19 pandemic, among its various consequences, accelerated the process of digitizing the field and stimulated the adoption of the internet by agricultural producers. The science of data (data science) with each passing day becomes more accessible and already begins to arrive in the most diverse organizations, including those related to agriculture and agribusiness. The paper sought to discuss the potential arising from the digitalization of the field and the use of data science with few resources by agricultural producers. It is a theoretical essay, based mainly on bibliographic research. The main results indicate that producers can benefit from numerous forms of digitalization and data science, however the main challenge is to increase the scope of internet access and the development of the culture of obtaining, storing, and analyzing data.
References
AMARAL, F. Introdução à ciência de dados: mineração de dados e big data. Rio de Janeiro: Alta Books, 2016.
ANATEL. www.gov.br/anatel. Overview of telecommunication in Brazil, 2021. Disponivel em: <https://www.gov.br/anatel/pt-br/dados/acompanhamento/relatorios-de-acompanhamento/2021#R2021_3>. Acesso em: 8 Abril 2021.
BANCO MUNDIAL. www.worldbank.org. Brasil: aspectos gerais, 2020. Disponivel em: <https://www.worldbank.org/pt/country/brazil/overview>. Acesso em: 7 Janeiro 2021.
CIELEN, D.; MEYSMAN, A.; ALI, M. Introducing data science: big data, machine learning, and more, using Python tools. [S.l.]: Manning Publications Co, 2016.
COLLIS, J.; HUSSEY, R. Pesquisa em administração: um guia prático para alunos de graduação e pós-graduação. 2ª. ed. Porto Alegre: Bookman, 2005.
COSTA, F. D. www.ufrgs.br/jornal. Pandemia acelera processo de digitalização de produtores orgânicos, 2020. Disponivel em: <https://www.ufrgs.br/jornal/pandemia-acelera-processo-de-digitalizacao-de-produtores-organicos/>. Acesso em: 8 Abril 2021.
FAYYAD, U.; PIATETSKY-SHAPIRO, G.; SMYTH, P. From data mining to knowledge discovery in databases. AI magazine, v. 17, n. 3, p. 37, 1996.
GRUS, J. Data Science do zero: Primeiras regras com o Python. Rio de Janeiro: Alta Books, 2016.
HAIR, J. F. et al. Análise multivariada de dados. [S.l.]: Bookman Editora, 2009.
IGUAL, L.; SEGUÍ, S. Introduction to Data: A Python Approach to Concepts, Techniques and Applications. 1ª. ed. Cham: Springer, 2017.
JAMES, G. et al. An introduction to statistical learning: with Applications in R. New York: Springer , 2013.
KALLIANDRA. kalliandra.com.br/. Manejo Inteligente para sua lavoura: Tenha um manejo mais eficiente com acompanhamento de profissionais, ferramentas e sensores para uma decisão mais assertiva, 2021. Disponivel em: <https://kalliandra.com.br/>. Acesso em: 13 Abril 2021.
KOTU, V.; DESHPANDE, B. Data science: concepts and pratice. 2ª. ed. Cambridge: Morgan Kaufmann, 2019.
OLIVEIRA, W. D. Software para reconhecimento de espécies florestais a partir de imagens digitais de madeiras utilizando deep learning. Dissertação (Mestrado em Tecnologias Computacionais para o Agronegócio) – Universidade T ecnológica Federal do Paraná, Medianeira. 2018.
PREMIX. www.premix.com.br. Tecnologia na pecuária: como ter mais produtividade, 2021. Disponivel em: <https://www.premix.com.br/blog/tecnologia-na-pecuaria/>. Acesso em: 13 Abril 2021.
PROVOST, F.; FAWCETT, T. Data Science para Negócios: o que você precisa saber sobre mineração de dados e pensamento analítico de dados. Rio de Janeiro: Alta Books, 2016.
RODRIGUES, R. B. br.granular.ag/. O que é o Índice Vegetativo?, 2020. Disponivel em: <https://br.granular.ag/blog/o-que-e-o-indice-vegetativo/>. Acesso em: 6 Abril 2021.
SCHNEIDER, S. et al. Os efeitos da pandemia da Covid-19 sobre o agronegócio e a alimentação. Estud. av., São Paulo, v. 34, n. 100, p. 167-188, Dezembro 2020.
SOLLITTO, A.; VENÂNCIO, R. http://plantproject.com.br/. Pandemia acelera a digitalização do campo: processos que poderiam levar anos aconteceram em meses, 2020. Disponivel em: <http://plantproject.com.br/novo/2020/08/pandemia-acelera-digitalizacao-do-campo/>. Acesso em: 11 Abril 2021.
THOMÉ, A. C. G. http://docplayer.com.br/. Redes Neurais: uma ferramenta para KDD e Data Mining, 2002. Disponivel em: <http://docplayer.com.br/694203-Redes-neurais-uma-ferramenta-para-kdd-e-datamining.html>. Acesso em: 12 Abril 2021.
WU, X. et al. Top 10 algorithms in data mining. Knowl inf Syst, 2008. 1-37.