Trailer
Sinopse
"Ética e Dados" é uma disciplina optativa oferecida pelo IMD, com uma carga horária de 60 horas. Essa disciplina explora conceitos fundamentais sobre a de dados, como governança, os princípios dos 5 C's, as regulamentações GDPR e LGPD, o papel dos profissionais de dados e as correntes filosóficas de ética e moral. Todos esses tópicos são minuciosamente abordados ao longo do curso, proporcionando uma compreensão abrangente sobre a interseção entre ética e o manuseio responsável de dados.
Vídeo
Classificações
60%
40%
Clássicas
Ativas
50%
50%
Provas
Atividades
80%
20%
Teórica
Prática
50%
50%
Social
Técnica
60%
40%
Individuais
Em grupo
80%
20%
Presencial
EAD
Podcast
Velocidade 1.0x
Materiais
Sem materiais disponiveis...
Conhecimentos / Competências Desejados
Formalmente não há nenhum pré-requisito, mas é interessante o aluno ter um conhecimento de como os dados podem ser usados para gerar análises e produtos.
Tópicos
Sem tópicos cadastrados
Obstáculos
Como é uma disciplina orientada a debates, alguns alunos encontram dificuldade na comunicação (soft skills).
Metodologias
Não há metodologias cadastradas
2026
Índices de aprovação
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Aprovados
0%
Reprovados
0%
Nota média (todas as unidades)
0
Nota média por unidade
Unidade 1
N/A
Unidade 2
9.7
Unidade 3
4.2
Conteúdos
Ementa
-
Ética e algoritmos; Governança de dados; Frameworks de avaliação ética e tomada de decisão; Os 5 Cs (consentimento, clareza, consistência, controle, consequências). Códigos de ética internacionais. Estudo de casos.
Conceitos
-
Diferença entre ética e moral;
Correntes filosóficas éticas;
Ética e Algoritmos;
Profissionais de dados;
Governança de dados;
Códigos de Ética;
5 C’s;
LGPD e GDPR;
Boas Práticas.
Referências
-
Artigo: [Artigo1] CARVALHO, José Murilo de. Cidadania: tipos e percursos. Revista Estudos Históricos, Rio de Janeiro, v. 9, n. 18, p. 337-360, dez. 1996. ISSN 2178-1494
Artigo: [Artigo2] TAVARES, J. N. T. Educação e cidadania: qual cidadania? Percurso Acadêmico, Belo Horizonte, v. 6, n. 12, p. 392-410, jul./dez. 2016.
Artigo: [Artigo3] Gebru, T., Morgenstern, J., Vecchione, B., Vaughan, J. W., Wallach, H., Daumé, H., & Crawford, K. (2018). Datasheets for Datasets. ArXiv,
Artigo: [Artigo4] FRA. (2019). Data quality and artificial intelligence mitigating bias and error to protect fundamental rights. FRA Focus, 18
Outros: [Resumo1] Mitchell, M., Wu, S., Zaldivar, A., Barnes, P., Vasserman, L., Hutchinson, B., Spitzer, E., Raji, I. D., & Gebru, T. (2019). Model Cards for Model Reporting. Proceedings of the Conference on Fairness, Accountability, and Transparency - FAT* '19,
Artigo: [Artigo5] Shankar, S., Halpern, Y., Breck, E., Atwood, J., Wilson, J., & Sculley, D. (2017). No classification without representation: Assessing geodiversity issues in open data sets for the developing world. ArXiv, Nips, 1-5.
Outros: [Resumo2] Raji, I. D., & Buolamwini, J. (2019). Actionable Auditing. 429-435.
Artigo: [Artigo6] Gawande, A. (n.d.). The Checklist Manifesto: How to Get Things Right. Thomas, R., & Uminsky, D. (2020). The Problem with Metrics is a Fundamental Problem for AI. Ethics of Data Science Conference.
Outros: [Resumo3] Dignum, V., Baldoni, M., Baroglio, C., Caon, M., Chatila, R., Dennis, L., Génova, G., Haim, G., Kließ, M. S., Lopez-Sanchez, M., Micalizio, R., Pavón, J., Slavkovik, M., Smakman, M., van Steenbergen, M., Tedeschi, S., van der Toree, L., Villata,
Artigo: [Artigo7] Miller, T. (2019). Explanation in artificial intelligence: Insights from the social sciences. Artificial Intelligence, 267, 1-38
Outros: [Resumo4] Fiesler, C., Garrett, N., & Beard, N. (2020). What Do We Teach When We Teach Tech Ethics? Proceedings of the 51st ACM Technical Symposium on Computer Science Education, 289295.
Artigo: [Artigo8] Almeida, P., Santos, C., & Farias, J. S. (2020). Artificial Intelligence Regulation: A Meta-Framework for Formulation and Governance. Proceedings of the 53rd Hawaii International Conference on System Sciences, 3, 5257-5266.
Site: DATA PROTECTION LAWS OF THE WORLD
Site: DADOS PESSOAIS: A IMPORTÂNCIA DE CUIDAR E PROTEGER
Site: Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD) - compilado
Site: Data Lake A Evolução do
Site: Statmeup - Outliers e padronização
Site: Como lidar com valores faltantes - missing
Site: Características das Séries Temporais
Site: Acurácia, Precisão e Exatidão
Site: Cinco teorias que explicam o erro das pesquisas eleitorais em 2020
Site: Confidencialidade Integridade e Disponibilidade (CID)
Site: O acesso à informação e as TIC estimulam a paz e o desenvolvimento
Site: Lei de Acesso a Informação
Site: Desafios éticos e morais da IA
Site: Teachable Machine - o que tem de errado?
Site: 10 diretrizes éticas para o uso da Inteligência Artificial
Site: Explainable AI how humans can trust AI
Site: Estrutura de Ética de Inteligência Artificial da Austrália
Site: Reflexão: É possível haver coexistência entre empatia e IA?
Site: Os cinco Cs
Livro: Livro: Conceitos e análises estatísticas - Capítulo 6
Site: AI Ethics Framework
Site: Os Dilemas Éticos da Inteligência Artificial
Site: Explicabilidade em Machine Learning: isso existe?
Site: Observatório de políticas da OCDE.AI
Site: Princípios da IA pela OECD
Site: Os riscos éticos da IA
Site: Maior fator de risco da IA: Dados errados
Site: UE define quatro níveis de risco para a inteligência artificial
Outros: [Resumo1] Mitchell, M., Wu, S., Zaldivar, A., Barnes, P., Vasserman, L., Hutchinson, B., Spitzer, E., Raji, I. D., & Gebru, T. (2019). Model Cards for Model Reporting. Proceedings of the Conference on Fairness, Accountability, and Transparency - FAT* '19
Site: 1 - ÉTICA PROFISSIONAL E RESPONSABILIDADE FUNCIONAL
Site: 2 - O que é Ética no Mundo Digital e por que é importante?
Site: 1 - Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD)
Site: 2 - Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD) - compilado
Site: 3 - Data Lake A Evolução do
Site: 2 - Statmeup - Outliers e padronização
Livro: 3 - Livro: Conceitos e análises estatísticas - Capítulo 6
Site: 3 - Acurácia, Precisão e Exatidão
Site: 4 - Cinco teorias que explicam o erro das pesquisas eleitorais em 2020
Site: 1 - Mais sobre características das Séries Temporais
Site: 4 - Confidencialidade Integridade e Disponibilidade (CID)
Site: 1 - Os cinco Cs
Site: 2 - Desafios éticos e morais da IA
Site: 3 - Teachable Machine - o que tem de errado?
Site: 6 - 10 diretrizes éticas para o uso da Inteligência Artificial
Site: 1 - AI Ethics Framework
Site: 2 - Os Dilemas Éticos da Inteligência Artificial
Site: 3 - Observatório de políticas da OCDE.AI