Agricultura Digital em Foco: Mais Comentários da Prova da Embrapa 2025

Na primeira postagem aqui no blog, analisamos cinco itens da prova da Embrapa para Analista de Ciência de Dados, abordando temas como IoT, Big Data, mineração de dados e data warehouse. Agora, damos sequência a essa análise com mais cinco questões da mesma prova, que exploraram o uso de sensoriamento remoto, sistemas de informação geográfica (SIG), e aprofundaram ainda mais o papel dos algoritmos de machine learning na agricultura moderna. A prova foi aplicada em 23 de março de 2025 e trouxe um recorte técnico bem alinhado à realidade da Agricultura 5.0.

Começamos com a questão 83: “O uso de plataformas de Big Data em agricultura dispensa algoritmos de aprendizado de máquina, pois a análise estatística tradicional é suficiente para gerar resultados úteis.”

Gabarito preliminar: ERRADO.

Essa afirmativa falha ao subestimar o valor do aprendizado de máquina (ML) no contexto do Big Data. Embora a estatística tradicional seja útil e ainda muito aplicada, a complexidade, a diversidade e o volume de dados na agricultura moderna exigem técnicas mais sofisticadas de análise. Algoritmos de ML são essenciais para extrair padrões ocultos em grandes conjuntos de dados, realizar previsões precisas e automatizar processos decisórios, algo que análises descritivas tradicionais não alcançam com a mesma eficácia.

A sinergia entre Big Data e ML é justamente o que permite transformar dados em ação. Um volume imenso de dados por si só não garante valor; é preciso traduzi-los em insights operacionais, e é aí que entram os modelos supervisionados, não supervisionados e de aprendizado profundo. Portanto, dizer que as plataformas de Big Data “dispensam” o uso de ML é ignorar a essência do ecossistema analítico atual. O correto seria afirmar que o aprendizado de máquina é potencializado por essas plataformas.

Além disso, vale lembrar que em contextos de Big Data, as relações entre variáveis nem sempre são lineares ou evidentes. Técnicas como árvores de decisão, florestas aleatórias e redes neurais são capazes de modelar comportamentos altamente complexos, algo fundamental quando se lida com fatores biológicos, climáticos e geográficos interdependentes.

A questão 84 dizia: “Em sistemas de agricultura de precisão, o armazenamento de dados em servidores locais é preferível ao armazenamento em nuvem, pois garante maior controle sobre os dados e menor dependência de conectividade com a Internet.”

Gabarito preliminar: ERRADO.

Essa é uma questão polêmica à primeira vista, pois toca em pontos sensíveis como controle e conectividade. No entanto, afirmar categoricamente que o armazenamento local é preferível ignora os avanços e benefícios reais da computação em nuvem. Hoje, a nuvem oferece escalabilidade, alta disponibilidade, redundância de dados e integração com ferramentas analíticas e modelos de IA que seriam inviáveis em muitos ambientes locais.

É claro que em áreas com baixa conectividade, a operação híbrida pode ser uma opção — armazenando temporariamente dados localmente até que possam ser sincronizados com a nuvem. Mas o paradigma dominante em agricultura de precisão é o uso de soluções baseadas em nuvem, justamente por permitir a centralização dos dados, a atualização em tempo real e o compartilhamento com diferentes stakeholders do agronegócio.

Além disso, serviços de nuvem como AWS, Azure e Google Cloud oferecem altos níveis de segurança, controle de acesso, backup automatizado e compliance com legislações de proteção de dados. Logo, essa ideia de que o controle só é possível em servidores locais não se sustenta tecnicamente, principalmente considerando o cenário de produção agrícola em larga escala e integrado a sistemas analíticos distribuídos.

Na sequência, a questão 85 afirmava: “A integração de dados provenientes de diferentes fontes, como sensores de solo, drones e satélites, permite a criação de modelos preditivos que ajudam na melhoria de práticas agrícolas e no aumento da produtividade.”

Gabarito preliminar: CERTO.

Essa é uma afirmativa bastante precisa e coerente com a realidade da agricultura inteligente. A fusão de dados de diferentes fontes — chamada também de data fusion — é fundamental para criar modelos preditivos robustos. Sensores de solo oferecem dados granulares e contínuos; drones captam imagens em alta resolução com frequência; e satélites fornecem dados multiespectrais de grande escala. Juntas, essas fontes enriquecem os modelos com diferentes perspectivas e escalas temporais e espaciais.

Esses modelos podem ser usados, por exemplo, para prever a umidade do solo em áreas onde não há sensores, identificar padrões de infestação de pragas antes que elas se tornem visíveis, ou estimar a produtividade de talhões com base em imagens NDVI (Normalized Difference Vegetation Index). Isso leva a decisões mais precisas, economia de recursos e aumento real da produtividade.

Vale destacar ainda que essa integração demanda domínio de técnicas de pré-processamento, normalização e sincronização de dados, além de modelos de aprendizado que lidam bem com dados heterogêneos. Portanto, essa é uma área de atuação direta do cientista de dados, que precisa conectar sensores, imagens, modelos e conhecimento agronômico.

Já a questão 86 dizia: “O uso de algoritmos de clustering é mais adequado que o uso de algoritmos de regressão linear para prever a produção agrícola, pois eles são capazes de encontrar relações lineares entre as variáveis.”

Gabarito preliminar: ERRADO.

Essa questão mistura conceitos e, por isso, está incorreta. Clustering é uma técnica de aprendizado não supervisionado usada para agrupar dados com base em similaridade, sem rótulos prévios. Já a regressão linear é uma técnica de aprendizado supervisionado, adequada para tarefas de previsão, como estimar a produção agrícola com base em variáveis como precipitação, tipo de solo, temperatura média, entre outras.

O erro está em dizer que o clustering seria “mais adequado” para prever produção agrícola. Isso não é verdade. Modelos preditivos, por definição, exigem dados rotulados — isto é, exemplos anteriores de produtividade, para que o modelo aprenda os padrões e os aplique a novos dados. Clustering pode ser útil em etapas iniciais da análise, como segmentar áreas por características do solo ou clima, mas não é o método principal para prever variáveis quantitativas.

Além disso, a frase final da questão menciona “relações lineares”, o que é justamente a especialidade da regressão linear. Se as relações fossem não lineares, outros modelos como regressão polinomial, árvores de decisão ou redes neurais poderiam ser mais apropriados. Mas, em qualquer caso, clustering não serve para predição direta.

Encerrando este bloco, a questão 87 afirma: “As redes neurais artificiais podem ser utilizadas na previsão de safras agrícolas, pois esses algoritmos conseguem identificar padrões complexos em grandes volumes de dados históricos e meteorológicos, o que permite prever com precisão o rendimento das colheitas.”

Gabarito preliminar: CERTO.

Essa afirmativa está corretíssima e traduz de forma clara uma das aplicações mais promissoras das redes neurais artificiais no setor agropecuário. Redes neurais são especialmente eficazes em tarefas de previsão quando há uma grande quantidade de dados históricos, não linearidade nas relações entre variáveis e padrões complexos. Isso as torna ideais para prever rendimento de safras, que depende de múltiplos fatores interligados.

Por exemplo, redes do tipo LSTM (Long Short-Term Memory) são bastante utilizadas em séries temporais agrícolas, pois conseguem lidar com dependências de longo prazo nos dados. O modelo aprende como a precipitação em um mês anterior pode afetar a produtividade atual, ou como variações na temperatura ao longo da safra interferem no resultado final. Esses insights seriam difíceis de extrair com modelos lineares simples.

Além disso, redes neurais podem ser integradas a imagens de satélite e drone, incorporando informações espaciais ao modelo preditivo. Com isso, é possível realizar análises altamente personalizadas para diferentes talhões de uma mesma fazenda. Essa granularidade é um diferencial competitivo importante, e só é viável graças ao poder de generalização e aprendizado das redes neurais.

Essas cinco questões complementam de forma magistral os itens na primeira postagem sobre a prova. Juntas, elas exigem do candidato uma visão multidisciplinar que une estatística, aprendizado de máquina, arquitetura de dados, e sobretudo, uma compreensão da realidade agropecuária. A Embrapa acerta em cheio ao selecionar conteúdos que refletem os desafios e oportunidades do campo conectado — e exige profissionais capazes de atuar nesse cenário dinâmico e tecnológico.

Se você deseja seguir carreira em ciência de dados voltada ao setor público ou à pesquisa aplicada, essa prova da Embrapa serve como um excelente modelo de estudo. E se quiser mais análises como esta, continue acompanhando o blog do Gran — porque aqui, a gente planta conhecimento pra você colher aprovação.