Ciência de Dados no Campo: Comentando as Questões da Embrapa 2025

A prova da Embrapa para o cargo de Analista de Ciência de Dados, aplicada em 23 de março de 2025, trouxe um recorte bastante interessante da realidade atual da tecnologia no setor agropecuário. Cinco questões abordaram diretamente a chamada Agricultura 5.0, que representa a integração de tecnologias como aprendizado de máquina, IoT, Big Data e data warehouses ao campo. A seguir, reproduzimos as questões ipsis litteris, comentamos seus fundamentos teóricos e indicamos o gabarito preliminar.

A primeira delas foi a questão 41: “O aprendizado de máquina possibilita o desenvolvimento de modelos preditivos robustos que estimam o rendimento das colheitas e antecipam necessidades de intervenção, como ajustes no sistema de irrigação.”

Gabarito preliminar: CERTO.

Essa assertiva descreve de forma bastante precisa uma aplicação comum do aprendizado de máquina na agricultura moderna. Por meio de técnicas como regressão, árvores de decisão e redes neurais, é possível treinar modelos com base em dados históricos de produtividade, clima, tipo de solo, variedade plantada, entre outros fatores. Esses modelos conseguem prever o desempenho esperado de determinada safra, ajudando os agricultores a planejarem ações com mais eficiência.

Além disso, essa previsão não apenas apoia a decisão estratégica, como também pode ser integrada a sistemas automatizados, como os de irrigação. Ao identificar uma possível queda no rendimento devido à falta de umidade, por exemplo, o sistema pode ser ajustado automaticamente ou emitir alertas para que o agricultor tome providências. Essa automação inteligente representa um avanço expressivo em relação aos modelos tradicionais de manejo agrícola.

É importante também destacar que esses modelos precisam de dados limpos, representativos e atualizados. A coleta e a curadoria de dados são etapas fundamentais para que os algoritmos aprendam padrões reais e úteis. Por isso, o profissional de ciência de dados no campo precisa dominar não só o modelo estatístico, mas também entender o domínio agrícola e colaborar com especialistas de diversas áreas.

Já a questão 42 dizia: “A implementação de IoT na agricultura se limita à coleta de dados de umidade do solo, restringindo o monitoramento e a análise de outras variáveis ambientais importantes.”

Gabarito preliminar: ERRADO.

Essa questão erra ao restringir o uso da Internet das Coisas (IoT) a uma única variável ambiental. Na prática, o uso de sensores conectados no campo é muito mais abrangente. Eles podem medir não só a umidade do solo, mas também temperatura do ar, intensidade solar, direção e velocidade do vento, níveis de nutrientes, presença de pragas e até o comportamento de animais em áreas de criação.

A grande vantagem da IoT está justamente na sua capacidade de monitorar continuamente múltiplos aspectos do ambiente e da operação agrícola. Os dispositivos IoT são conectados à internet ou a redes locais e enviam os dados em tempo real para plataformas analíticas que os processam e transformam em informações úteis. Isso amplia enormemente a capacidade do produtor de intervir no momento certo, com a intensidade certa e no local certo.

Limitar a IoT à umidade do solo demonstra uma visão obsoleta ou parcial dessa tecnologia. É exatamente a variedade e a frequência dos dados coletados que potencializa a Agricultura 5.0. E essa capacidade só tende a crescer com o avanço da conectividade no campo, como o uso de redes 5G, satélites e outras infraestruturas específicas para áreas remotas.

A questão 43 afirma: “A utilização de tecnologias Big Data permite processar grandes volumes de dados em tempo real, o que viabiliza análises imediatas para a tomada de decisões operacionais na gestão das plantações.”

Gabarito preliminar: CERTO.

Esse item retrata fielmente uma das principais promessas do uso de Big Data no agronegócio. O conceito de Big Data vai além do “grande volume” de informações — ele abrange também velocidade (dados gerados e analisados em tempo real), variedade (diversos tipos de dados estruturados e não estruturados), veracidade e valor. Todos esses “5 Vs” são extremamente relevantes quando se lida com informações coletadas de sensores, imagens de satélite, drones e sistemas meteorológicos.

Em operações agrícolas de larga escala, a análise em tempo real pode ser a diferença entre uma boa colheita e uma perda significativa. Imagine detectar que determinada praga está surgindo em um setor específico da fazenda e imediatamente acionar pulverizadores apenas naquela área, poupando insumos e preservando o restante da lavoura. Esse é apenas um dos muitos exemplos em que o Big Data oferece vantagem competitiva e sustentabilidade.

Além disso, o uso de Big Data no campo não está limitado à operação agrícola. Ele também é utilizado em cadeias logísticas, previsão de mercado, controle de qualidade e até na certificação de origem dos produtos. O profissional de ciência de dados deve estar apto a lidar com grandes fluxos de dados, muitas vezes em plataformas distribuídas como Hadoop, Spark e bases NoSQL.

A questão 44 apresenta: “Embora as técnicas de mineração de dados possam identificar padrões nos dados, elas não são eficazes na detecção de anomalias e falhas nos sistemas agrícolas.”

Gabarito preliminar: ERRADO.

Essa afirmação contradiz um dos pilares da mineração de dados, que é justamente a identificação de anomalias. Técnicas como detecção de outliers, clustering não supervisionado e até redes neurais autoencoders são utilizadas especificamente para encontrar comportamentos fora do padrão — algo crucial para a manutenção preditiva de equipamentos, controle de qualidade e gestão de riscos no campo.

Por exemplo, se sensores indicam que uma determinada plantadeira está operando fora da faixa esperada de pressão ou velocidade, um sistema baseado em mineração de dados pode alertar para uma possível falha mecânica iminente. O mesmo vale para padrões de colheita anômalos, ataques de pragas não previstos ou desvios de produtividade entre talhões. Tudo isso pode ser detectado automaticamente.

A capacidade de antecipar problemas torna a mineração de dados uma ferramenta essencial em sistemas agrícolas modernos. Negar sua eficácia nesse contexto é ignorar o avanço das práticas de data science e a sua ampla aplicabilidade em todos os setores — especialmente em um setor tão intensivo em dados como o agronegócio.

Por fim, a questão 45 dizia: “Um data warehouse pode ser empregado para armazenar dados históricos de diversas fontes, o que permite análises de longo prazo e a identificação de tendências sazonais que apoiam a estratégia de cultivo.”

Gabarito preliminar: CERTO.

O enunciado está em total conformidade com o papel de um data warehouse. Essa estrutura de dados é projetada para a integração de informações de múltiplas origens (sistemas operacionais, sensores, ERPs, CRMs etc.), e sua organização otimizada para consultas analíticas permite que analistas executem queries complexas para identificar padrões históricos e projeções sazonais.

Na agricultura, compreender o comportamento de variáveis ao longo de anos é essencial. Por exemplo, um data warehouse pode armazenar os dados de produtividade por safra e permitir identificar que a produtividade média de milho em determinada região tende a cair em anos com veranico no mês de fevereiro. Com isso, o produtor pode escolher variedades mais resistentes ou mudar o calendário de plantio.

Além do suporte à estratégia agrícola, um data warehouse serve de base para a construção de dashboards gerenciais, relatórios automatizados e mesmo para alimentar modelos preditivos. A combinação entre análise histórica (data warehouse) e análise preditiva (machine learning) é cada vez mais comum — e necessária — na atuação do cientista de dados.

Essas cinco questões da prova da Embrapa foram muito felizes na seleção dos temas. Elas abordaram tópicos atuais, com aplicação prática e direta na realidade da agricultura digital, e exigiram do candidato não só o conhecimento técnico, mas também a capacidade de conectar os conceitos à realidade do campo. Fica claro que o perfil de profissional buscado pela Embrapa é alguém com sólida formação em ciência de dados, mas também com sensibilidade para os desafios e oportunidades do agronegócio brasileiro.

Se você vai prestar concursos na área de dados, especialmente em órgãos públicos ligados à pesquisa, ciência ou tecnologia, vale a pena revisar profundamente esses temas. E claro: continue acompanhando o blog do Gran para mais análises e dicas certeiras!