Apresentação
Com o tema “Modelando o Presente, Prevendo o Futuro: Explicação, Predição e Inteligência Artificial na Estatística e Ciência de Dados”, o X Encontro Baiano de Estatística (EBEST) propõe promover um espaço de reflexão e diálogo sobre os desafios e avanços contemporâneos da Estatística e da Ciência de Dados.
O evento vai acontecer nos dias 8, 9 e 10 de junho de 2026, no auditório do Instituto de Matemática e Estatística da Universidade Federal da Bahia (IME/UFBA), em Salvador (BA). Este ano, o EBEST oferecerá uma programação com dois minicursos on-line, uma palestra, uma mesa-redonda e uma sessão de pôsteres, proporcionando uma oportunidade única para profissionais e estudantes.
A Estatística sempre teve como missão oferecer meios para a compreensão adequada de fenômenos empíricos por meio de modelos interpretáveis e de uma inferência rigorosa. Entretanto, o avanço recente da Inteligência Artificial e do aprendizado de máquina trouxe métodos altamente preditivos, capazes de extrair padrões complexos em grandes volumes de dados, muitas vezes com menor grau de interpretabilidade.
Nesse contexto, o Encontro Baiano de Estatística 2026 propõe refletir sobre essa convergência científica, discutindo o papel dos modelos explicativos e preditivos na construção do conhecimento, na tomada de decisão e no desenvolvimento tecnológico. Mais do que uma oposição entre abordagens, o evento busca explorar como essas perspectivas podem se complementar na tarefa de modelar o presente e prever o futuro.
Espera-se que o evento proporcione aos participantes um ambiente acadêmico dinâmico para a troca de conhecimentos e experiências entre pesquisadores, estudantes e profissionais da área. Os participantes terão a oportunidade de aprofundar sua compreensão dos fundamentos teóricos e metodológicos da Estatística e da Ciência de Dados, bem como dos avanços recentes em modelagem estatística, inferência, métodos preditivos e aplicações de Inteligência Artificial. Além disso, o encontro pretende estimular o pensamento crítico, o desenvolvimento de novas ideias de pesquisa e a integração de diferentes abordagens analíticas aplicadas à solução de problemas reais.
