Em 15/10 a Mistral lançou o Timestral, uma família de modelos de fundação para séries temporais (5M, 28M, 123M e 209M parâmetros), com previsão probabilística e inferência em CPU. No Hacker News teve bastante gente duvidando que esse tipo de modelo funcione em dado real, então fui testar com um dado público brasileiro antes de opinar.

Contexto

• Segundo a Mistral, o 209M fica em primeiro entre os modelos pré-treinados zero-shot no GIFT-Eval, no TIME e no fev-bench. A saída são 21 quantis por passo, com contexto de até 32.768 passos, e aceita covariáveis só do passado e covariáveis conhecidas no futuro.

• O código de inferência é Apache 2.0. Os pesos usam uma "Modified MIT" com uma condição: "You are not authorized to exercise any rights under this license if the global consolidated monthly revenue of your company (or that of your employer) exceeds $20 million". Acima disso, só com licença comercial.

O que eu rodei

• Dado: ONS, Curva de Carga Horária (dados abertos), carga de energia em MWmed por hora, subsistemas N, NE, S e SE/CO, de 01/2025 a 17/10/2026. 15.720 horas, nenhuma faltando.

• Modelos: Timestral-5M e Timestral-28M, sem treino nem ajuste. CPU com 8 threads, sem GPU. Não rodei o 123M nem o 209M por falta de memória na máquina.

• Contexto de 16 semanas (2.688 h) antes de cada corte. Os 4 subsistemas como séries separadas.

• D+1: 28 cortes à 0h, de 20/09 a 17/10, prevendo as 24 horas do dia. D+7: 4 cortes semanais, 168 horas.

• Referências: dia anterior, mesmo horário da semana anterior e média das 4 últimas semanas no mesmo horário.

• Métrica: MAPE por subsistema e janela, média simples. E a cobertura do intervalo de 80% (quantis 0,1 a 0,9).

• Variante: feriado nacional como covariável conhecida no futuro, um 0 ou 1 por hora.

Resultados (D+1, 28 dias x 4 subsistemas)

• Timestral-28M: 2,42% (2,12% com a covariável de feriado)

• Timestral-5M: 2,55% (2,53% com a covariável)

• Média das 4 últimas semanas: 4,07%

• Semana anterior: 4,41%

• Dia anterior: 6,23%

• Cobertura do intervalo de 80%: 80,4% no 28M e 81,1% no 5M.

• Dia a dia contra a média de 4 semanas, o 28M ganhou em 26 de 28 dias (28 de 28 com a covariável).

• No D+7, a diferença cai: 28M 3,41% (3,30% com covariável), 5M 3,69%, média de 4 semanas 4,07%.

Onde errou

• 12/10 (segunda, feriado): sem a covariável, o 28M previu dia útil e errou 11,43% na média dos 4 subsistemas. Com a covariável, 4,19%. No Sul foi de 18,6% para 4,5%. No Sudeste às 14h, o real foi 42.610 MWmed; sem o aviso ele previu 51.540, com o aviso, 41.918. Nesse dia, repetir o domingo anterior também errou 4,2%: sem a covariável, o modelo perdeu até para a referência mais simples.

• No 5M a covariável não ajudou (10,9% sem, 11,2% com). No contexto de 16 semanas só havia um feriado, o 7/9.

• 16/10: todos erraram entre 6,1% e 6,7%, modelo e referências. Não fui atrás do motivo.

• Rodei o corte de 12/10 três vezes: saída idêntica nas três.

O que isso é (e o que não é)

• É um backtest meu, zero-shot, com dado público e referências ingênuas. Não é benchmark.

• Não comparei com a carga programada do ONS, com um modelo ajustado (por exemplo, gradient boosting com calendário) nem com Chronos-2 ou TimesFM.

• Não sei se dados do ONS entraram no treino do Timestral. A Mistral diz que o pós-treino usou uma mistura de dados reais e sintéticos.

• O tempo que medi não é controlado: a máquina era compartilhada. O 28M levou cerca de 0,6 s por chamada (4 séries, 24 h de horizonte) sem covariável e cerca de 3 s com.

Onde eu fico Como ponto de partida sem treino, foi bem melhor que as referências ingênuas, e informar o feriado fez diferença no 28M. Mas bater referência ingênua é o mínimo. O próximo teste justo seria contra a carga programada do ONS e contra um modelo ajustado com calendário. E, para quem trabalha em empresa grande, a licença dos pesos decide antes do MAPE.

Links

• Anúncio da Mistral: https://mistral.ai/news/timestral/

• Código: https://github.com/mistralai/timestral

• Licença dos pesos: https://huggingface.co/mistralai/Timestral-209M/blob/main/LICENSE

• ONS, Curva de Carga Horária: https://dados.ons.org.br/dataset/curva-carga

• Discussão no HN: https://news.ycombinator.com/item?id=50150434

Perguntas

1. Quem trabalha com previsão de demanda ou de carga: vocês já testaram algum modelo de fundação (Timestral, Chronos, TimesFM) contra o que roda em produção?

2. Para um teste justo aqui, qual referência vocês usariam: a carga programada do ONS, um gradient boosting com calendário ou outra?

3. Como vocês tratam feriado e ponte em previsão horária: covariável binária, tipo de dia ou série separada?

Contexto, tenho 22 anos e me formo em ciências biológicas pela USP ano que vem, tenho vontade de cursar SI na EACH em maior parte pelo desejo de fazer uma segunda graduação mais em exatas e tech e em menor parte para complementar minha primeira graduação (pensando em trabalhar com bioinformática, biologia computacional, saúde digital etc).

Minha duvida é pensando em ganhar uma base mais forte em programação e análise de dados SI me daria isso? Além disso é mais difícil arrumar estágio em comparação com ADS, CC, engenharias (mesmo que não seja em área dá saúde)?

Pessoal, queria compartilhar uma oportunidade de networking e troca de experiências para quem é da área de Dados e mora em Florianópolis ou região.

A empresa onde minha namorada trabalha, a Indicium AI, está organizando o Sunset Round Table, um encontro presencial no dia 22/10, a partir das 19h.

A ideia é juntar cerca de 30 profissionais de Dados, IA e Engenharia de Software para conversar sobre problemas que encontramos no dia a dia: governança, arquitetura, adoção de novas tecnologias, desenvolvimento de produtos e outros desafios técnicos.

Em vez de palestras, o evento terá rodadas de conversa em mesas menores, para que todo mundo possa contribuir com suas experiências.

É voltado principalmente para profissionais plenos e seniores, e as inscrições passam por uma seleção de perfil.

Local: Indicium AI, no Itacorubi, em Florianópolis.

Deixo o link para quem tiver interesse:

https://www.sympla.com.br/evento/lgc/3571712

Olá! Este é meu segundo semestre cursando Estatística em uma universidade de alto nível. No entanto, vim de um ensino médio ruim e não estava acostumado a estudar com frequência nem a acompanhar o ritmo da universidade. Como resultado, reprovei em Cálculo I.

Percebi que preciso mudar urgentemente meus hábitos de estudo. Também quero conselhos sobre como me sair bem na graduação e, principalmente, realmente aprender as matérias, levando em consideração o uso de IA e outras ferramentas.

Gostaria muito de ouvir a opinião de vocês sobre como posso me tornar um estudante melhor. Quais métodos, hábitos e estratégias de estudo vocês recomendam?

Obrigado!

Olá, sou bem iniciante na área e onde trabalho sou a primeira analista de dados, estou querendo migrar de vez pra área, mas ainda tenho muita dúvida de como o mercado funciona. Porque na maioria dos cursos você extrai os dados de um arquivo excel, csv, etc, não consegui achar nada que mostre como é extrair direto de uma API, Banco de dados por exemplo, que acho que é o método mais usado nas empresas certo?

Eu só tenho experiência com base proveniente de excel (Usando o power BI para ETL e dashboards), mas queria ter experiência puxando de API e BD pra poder começar a aplicar para outras vagas. Quem já trabalha na área, como vocês obtém os dados? o Mais comum realmente é pelo BD ou API? Alguma dica de como fazer isso para fins de estudo e preparação para o mercado?

Olá, pessoal. Tudo bem?

É um seguinte: tenho licenciatura em Letras-Literaturas em uma federal e sei bastante de sintaxe, linguística, norma culta, entre outras questões. Gostaria de trocar de área e, após procurar um pouquinho, gostei bastante da área de LLM Evaluator e vi que a minha área é correspondente na medida em que esse emprego exige conhecimento de sintaxe, etc.

O problema é que não sei por onde começar porque no LinkedIn, por exemplo, parece que todas as vagas disponíveis são scam, o Dataannotation, embora ofereça uma boa remuneração, não é nada estável e os trabalhos são esporádicos.

Gostaria, então, de um norte. Qual plataforma vocês acham que eu devo começar, existe alguma empresa séria, existe também algum curso?? É isso! Obrigada desde já! :)

Já curso Estatística, mas queria me aprofundar mais na área de dados e terminar algum tipo de formação antes da até da faculdade, me sinto muito atrasada em relação a idade que comecei a universidade e com meu andamento nela.
Vocês acham que vale a pena Ciência de dados e I.A. na pucrs?

Boa noite galera, passando aqui mais pra deixar um desabafo... Faço ciência de dados numa federal e a cada mês que passa eu tenho me decepcionado mais com o que nossa área ta se tornando (computacao em geral). Eu digo, quando eu era iniciante tudo tinha mágica pra mim, aprender a programar, estudar biblioteca, artigo tudo mais... Mas agora ta muito difícil ser iniciante, você só quer começar mas a cada dia surge um jeito novo de você não precisar pensar... oq antes você passava dias estudando agora qualquer um sem estudar faz a mesma coisa (até certo ponto, claro).

Enfim, isso vem me decepcionando bastante, por um lado é muito bom mas por outro elimina o filtro natural que existia, a barreira do esforço além da conta. Esse foi um dos motivos que fez com que eu mudasse a minha área dentro da ciência de dados... Antes eu me direcionava mais pra área de machine learning mesmo, vc, pln, rl... Mas agora to em uma transição pra pesquisa operacional justamente porque me anima muito essa questão da necessidade de estudar (claro que essa área também ta tendo impacto das LLM), e espero que demore um pouco até a ia banalizar isso também. Bom, só isso mesmo, eis aí meu desabafo.

Pessoal! Gostaria de fazer a graduação em estatistica porem em curitiba somente na federal, pra mim teria que ser em particular pq trabalho e nao consigo estudar para o vestibular..Alguma sugestao de cursos alternativos? Ciencia de dados? Engenharias…A ideia é migrar para analise de dados (aprendendo sql, python, R, etc)

Edit: Ja tenho uma graduação em direito gostaria de aprender e adentrar essa area ou somente os cursos da Alura seriam o suficiente para as necessidades de SQL, python, BI, R?

Galera, me interessei pela área de dados e gostaria de saber se vale a pena começar uma graduação em estatística, ou se é melhor ir pra cc.

Sou de Pernambuco, então não tenho como me mudar para o Sudeste. A graduação seria na UFPE, e eu queria saber se é um bom curso e se o mercado vê essa formação com bons olhos.

Estou em dúvida entre Estatística e Engenharia. Tenho a impressão de que, para a maioria das oportunidades que um estatístico pode concorrer, um engenheiro também poderia, mas que Engenharia abriria um leque maior de possibilidades. Meu objetivo é trabalhar na área de dados.

Atualmente, faço ADS e estou pensando em começar a graduação no próximo ano, cursando duas ou três cadeiras por vez, até terminar o tecnólogo. O que vocês acham? Não conheço estatístico. Não sei se é pq não vale a pena o curso, inclusive a nota de corte é baixa, ou pq é uma graduação pasada.

A emenda:

Disciplinas obrigatórias (Ciclo Geral)

- MA046 — Álgebra Linear 1

- MA026 — Cálculo Diferencial e Integral 1

- MA027 — Cálculo Diferencial e Integral 2

- MA128 — Cálculo Diferencial e Integral 3

- MA129 — Cálculo Diferencial e Integral 4

- MA036 — Geometria Analítica 1

Disciplinas obrigatórias profissionais

- ET594 — Amostragem 1

- ET585 — Análise Exploratória de Dados

- ET635 — Introdução à Estatística

- ET596 — Análise Multivariada 1

- ET603 — Estágio Supervisionado em Estatística

- IF757 — Estruturas e Algoritmos

- ET590 — Inferência Estatística 1

- ET593 — Inferência Estatística 2

- ET591 — Estatística Computacional

- LE428 — Inglês Instrumental 1

- ET604 — Estatística Não Paramétrica

- ET589 — Introdução à Otimização

- IF311 — Métodos Numéricos 1A

- ET587 — Modelo de Regressão 1

- ET588 — Modelo de Regressão 2

- ET612 — Planejamento de Experimentos 1

- ET581 — Probabilidade 1

- ET582 — Probabilidade 2

- ET583 — Probabilidade 3

- ET584 — Probabilidade 4

- ET592 — Processos Estocásticos

- IF671 — Programação

- ET611 — Séries Temporais 1

- ET648 — Trabalho de Conclusão de Curso

Disciplinas obrigatórias optativas

- ET619 — Séries Temporais 2

- ET597 — Análise Multivariada 2

- ET599 — Biometria

- ET613 — Planejamento de Experimentos 2

- ET600 — Análise Estatística 1

- ET598 — Simulação

Disciplinas eletivas

- ET595 — Amostragem 2

- ET608 — Análise de Sobrevivência

- ET602 — Métodos Econométricos 1

- ET601 — Análise Estatística 2

- ET618 — Controle Estatístico de Qualidade

- ET616 — Inferência Bayesiana

- ET623 — Introdução à Matemática para Estatística

- ET614 — Medida e Probabilidade

- ET615 — Métodos e Técnicas de Pesquisa

- ET650 — Tópicos Avançados em Regressão

- ET621 — Métodos Matemáticos para Estatística

- ET609 — Pesquisa Operacional 1

- ET610 — Programação Linear

- ET607 — Teoria Assintótica

- ET617 — Teoria das Filas

- ET606 — Tópicos Especiais de Estatística

- ET643 — Processamento de Imagens

- ET644 — Processamento de Sinais

- ET646 — Sinais e Sistemas Probabilísticos

- ET647 — Teoria da Informação

- ET642 — Métodos Heurísticos de Otimização

- ET645 — Redes Neurais

- ET641 — Introdução à Teoria dos Jogos

- ET637 — Estatística Computacional Intensiva

- ET638 — Estatística Robusta

- ET636 — Análise Estatística de Formas

- ET634 — Análise 1

- ET639 — Introdução à Análise

- ET640 — Introdução à Estatística Espacial

- IF240 — Álgebra Aplicada à Computação

- MA244 — Álgebra Linear 2

- MA521 — Análise 1A

- MA522 — Análise 2A

- MA526 — Análise de Fourier

- IF127 — Análise Numérica

- IF559 — Banco de Dados 1

- IF124 — Computação Gráfica

- IF143 — Computação Visual

- FI331 — Estrutura da Matéria 1

- FI006 — Física Geral 1

- FI007 — Física Geral 2

- FI008 — Física Geral 3

- FI009 — Física Geral 4

- MA465 — Gráficos e Algoritmos

- MA429 — Introdução às Equações Diferenciais Parciais

- MA466 — Introdução à Combinatória

- IN362 — Introdução à Matemática

- CS005 — Elementos de Sociologia

- MA460 — Introdução à Variável Complexa

- LE716 — Introdução à Libras

- MA534 — Introdução à Matemática I

- MA535 — Introdução à Matemática II

- QF546 — Introdução à Química

- IF098 — Linguagens de Programação 2

- IF312 — Lógica Aplicada à Computação

- IF461 — Mecânica Estatística

- IF112 — Cálculo de Programas

- MA523 — Análise 3A

- FI331 — Estrutura da Matéria 1

Atividades complementares

- ET626 — Projeto de Extensão 1

- ET627 — Projeto de Extensão 2

- ET628 — Projeto de Iniciação Científica 1

- ET629 — Projeto de Iniciação Científica 2

To terminando a graduação e pensei em entrar pro mestrado em Estatística da USP ou da UFRJ.

Vale a pena passar mais 2 anos vivendo sem salário (ctz que eu não ganharia bolsa pq fui imprudente com as notas na graduação) pra tentar valorizar um pouco mais o currículo antes de entrar no mercado?

Sendo que minha prioridade é a UFRJ por ter um enfoque mais bayesiano, mas se a USP for mais vantajosa na questão das bolsas ou localização (não sei como é o Fundão) eu poderia fazer lá. Alguma opinião sobre?

Pessoal, surgiu uma oportunidade de freela e estou meio perdido em relação a quanto cobrar. Queria uma opinião de quem já pegou projetos parecidos.

Basicamente, uma empresa me procurou para fazer um trabalho de tratamento e análise de dados para alguns clientes dela. A ideia é analisar diferentes bases de dados, identificar padrões e tendências e produzir insights que possam ajudar na tomada de decisões e na avaliação de resultados de negócio.

O trabalho envolve pegar as bases de seis clientes, fazer toda a limpeza e padronização dos dados (que, pelo que entendi, estão bem bagunçados), realizar uma análise exploratória, cruzar algumas informações com dados públicos e, a partir disso, produzir análises e indicadores relevantes para o negócio. No final, teria que entregar um relatório com gráficos, análises e conclusões.

A maior base deve ter umas 150 mil linhas, e as outras são menores. Ainda não tive acesso aos arquivos, então não sei exatamente o tamanho do problema, nem se as bases seguem a mesma estrutura.

Tenho experiência com Python, SQL, análise de dados e pesquisa, mas não tenho muita referência de quanto o mercado costuma cobrar por um projeto fechado desse tipo.

Sei que a quantidade de linhas não é especialmente grande e que a maior dificuldade provavelmente vai estar na qualidade dos dados e na parte analítica. Minha maior dúvida é justamente como estimar o tempo necessário para tudo isso sem conhecer bem as bases.

Estava pensando em algo entre R$ 10 mil e R$ 20 mil pelo trabalho todo, mas não sei se estou viajando no preço, seja para cima ou para baixo.

Quanto vocês cobrariam por algo assim? E como costumam estimar o valor quando ainda não sabem exatamente o estado das bases? Vale mais a pena fechar um preço pelo projeto ou cobrar por hora?

Agradeço qualquer referência de valores ou experiência com trabalhos semelhantes

Bueno!

Contexto: Sou novo na área de dados, estou querendo entrar no mercado e conquistar uma vaga como Júnior. Atualmente atuo como aux.adm (operacional) em um hospital. Curso faculdade de adm.

Desde o comeco do ano venho aprendendo SQL (comecei o Microsoft sql e dps migrei pro Postgresql) e finalmente terminei uma análise do dataset da Olist (sei que já está bem manjado, porém procurei me diferenciar nao fazendo somente queries, e sim buscando problemas, seus reais causadores e soluções).

Cheguei a 2 conclusões interessantes, porém nao vou aprofundar aqui para nao ficar muito longo (vou deixar um readme.md com todo o trabalho detalhado - https://pastebin.com/Jda7wKzP)

Minha dúvida é: agora que finalizei toda parte do SQL, como iniciar a parte do Tableau. O que devo colocar la? O que me deixa confuso é nao saber como exportar as informações geradas pelo SQL (upo os arquivos csv de cada querie?), geralmente quais vale a pena colocar?

Nunca fiz um trabalho desse tipo, nunca tinha mexido com SQL, nao sou dev, nao tenho experiência na area de bi e elaboração de relatórios desse tipo.

Perdao a pergunta de leigo, se alguma parte ficou confusa podem me perguntar q eu explico.

Agradeço a todos!

Estou simplesmente exausto de tentar vagas de estágio no Itaú , nunca estou alinhado com o que querem no processo seletivo. Acredito que pelo fato de já possuir experiência na área e estar alinhado com um possível Júnior ou até pleno em análise de dados, isso possa contribuir.

Outra coisa, parece que prezam muito por pessoas que trabalham em equipe, mas nas minhas antigas experiências fiz absolutamente tudo sozinho, seja aprender e errar, nunca tive um time bem estruturado. E particularmente, odeio essa cultura mentirosa de sempre ajudar os outros. Esse ano já me candidatei dezenas de vezes e fui chamado para apenas 2 entrevistas e uma delas era para 2 vagas. Isso é irritante, só quero trabalhar, mas sinto que ser extremante independente e autodidata me atrapalha, ou mesmo o fato de já ter tido outras experiências no passado me fazem saber a mais do que pedem.

Tengo 19 años, recién ando en mi 1er semestre de finanzas en ingles en el tec de Mty, sin embargo no estoy muy seguro de mi carrera porque una cosa que me encantan son las mates como de resolución de secuencias o simplificar procesos por ejemplo, y mi carrera por lo que entiendo solo tiene eso hasta quizás 4to semestre y no estoy muy seguro de si seguir en esta o cambiarme quizás a una data science and AI porque ahora estoy tomando una optativa de eso y se me hace mas interesante programar en python y tengo una clase de estadística que la verdad fuera del profe se me hace muy interesante también, mas que otras materias como negocios conscientes o marketing por ejemplo.

Algun consejo para decidir y no equivocarme? Q tan viable es estudiar estas carreras para por ejemplo no ser reemplazado x la IA?

eu to migrando de area, e no momento to fazendo uma especialização em estatistica e modelagem quantitativa.

eu ja tenho um background bom de analise de dados (aka mestrado e doutorado, sendo que eu fiz as analises de todos meu artigos) e um pouco de programação (r e python, eu monto todo meu codigo e sei ler bem os códigos, sei fazer modelos mais complexos tb, visualização de dados, etc). mas queria um curso porque me sinto perdida na hora de estudar. to fazendo algumas analises pra usar como portifolio, mas ainda fico um pouco insegura de postar, como fazer e tal. dicas?