Big data se refere a conjuntos de dados extremamente grandes, complexos e diversos, que não podem ser facilmente processados ou analisados usando técnicas tradicionais de processamento de dados. Tipicamente, é caracterizado pelas "três Vs": volume (o tamanho dos dados), velocidade (a rapidez com que os dados são gerados e devem ser processados) e variedade (as diferentes formas e formatos dos dados). O big data é gerado a partir de diversas fontes, incluindo mídias sociais, sensores, dispositivos móveis e outras tecnologias digitais. Ele é utilizado por organizações e empresas para obter insights e tomar decisões baseadas em dados que podem levar a melhorias na eficiência, produtividade e satisfação do cliente. No entanto, trabalhar com big data requer ferramentas, técnicas e conhecimentos especializados, como mineração de dados, aprendizado de máquina e inteligência artificial. Neste tópico, estamos interessados em direções como:

Estatísticas Aplicadas: O desenvolvimento de aplicações para promover a solução de problemas cotidianos envolvendo metodologias para aplicações estatísticas e o ensino de Estatística e Estatística Experimental.

Modelagem Computacional: A criação de modelos computacionais para realizar simulações e resolver problemas nas áreas de Epidemiologia, Saúde Animal e Inteligência Artificial.

Processamento de Linguagem Natural: A criação de métodos e aplicações focadas na análise textual, envolvendo estatísticas e inteligência artificial, de dados gerados em redes sociais e de diferentes fontes textuais.

Ciência de Dados: O desenvolvimento de técnicas computacionais, envolvendo estatísticas, computação e regras de negócio para apontar soluções para problemas envolvendo processamento maciçamente paralelo.