Ciência de Dados e Aduana: novas obras exploram o uso de Python e Machine Learning na gestão do comércio internacional

A inteligência de dados vem transformando de forma profunda o comércio internacional, a gestão de riscos e as políticas tarifárias. Inseridos nesse contexto de transformação tecnológica e analítica, os livros “Statistics and Probability in Customs with Python” e “Statistics, Probability and Machine Learning in Customs with Python” chegam ao público como obras pioneiras que integram estatística, probabilidade e aprendizado de máquina ao campo da administração aduaneira. Desenvolvidos com o apoio do programa Horizon 2020 da União Europeia, os livros fazem parte das ações do projeto PEN-CP (Pan-European Network of Customs Practitioners), voltado à inovação aduaneira e à gestão de risco baseada em dados. Em parceria com a Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP), o projeto também originou um curso de 60 horas em Estatística e Probabilidade para oficiais aduaneiros, reforçando a integração entre pesquisa aplicada e formação profissional. 

As obras, frutos de parceria entre o Prof. Anibal de Azevedo, Prof. Cristiano Morini e pesquisadores internacionais especialistas na área, foram concebidas para oferecer uma abordagem prática e acessível da ciência de dados no ambiente aduaneiro. Partindo dos fundamentos de estatística, probabilidade e programação em Python, os livros avançam para temas como coleta e tratamento de dados por meio de Web Scraping e Data Wrangling, análise exploratória e aplicações específicas em contextos aduaneiros, incluindo o uso da Lei de Benford, Mirror Statistics e modelos preditivos voltados à detecção de fraudes e previsão de receitas. Os exemplos e estudos de caso são baseados em bases reais, como TradeLens, WITS, Datasur e INTTRA/OCBD, o que confere ao material uma dimensão aplicada e concreta, aproximando o leitor das práticas e desafios contemporâneos da administração aduaneira digital.

Em um cenário global marcado por tensões comerciais, medidas protecionistas e disputas tarifárias, compreender o papel dos dados e dos modelos estatísticos torna-se essencial para a formulação de políticas públicas mais eficientes e transparentes. Os métodos apresentados nas obras oferecem ferramentas para que gestores, analistas e pesquisadores possam automatizar processos, validar estatísticas de comércio com rigor científico e desenvolver modelos de previsão capazes de antecipar tendências e riscos no fluxo global de mercadorias. Segundo [nome do autor ou coordenador do projeto], pesquisador responsável pela iniciativa, “o objetivo não é apenas ensinar técnicas, mas capacitar profissionais para transformar dados em conhecimento aplicável à gestão pública e às políticas comerciais”.

O conteúdo dos livros também dialoga com os novos cursos da Faculdade de Ciências Aplicadas (FCA) da UNICAMP, como Inteligência Artificial e Ciência de Dados e Relações Internacionais. Essa integração reflete a convergência entre formação técnica e análise geopolítica, unindo a base computacional e estatística necessária para o campo de IA e Ciência de Dados à capacidade de compreender e projetar cenários internacionais complexos, característica essencial à área de Relações Internacionais.

Mais do que obras técnicas, “Statistics and Probability in Customs with Python” e “Statistics, Probability and Machine Learning in Customs with Python” representam uma iniciativa inédita de aproximação entre ciência de dados, administração pública e relações internacionais. Ao promover o uso de métodos quantitativos e computacionais no campo aduaneiro, os livros contribuem para o avanço da inovação e da transparência no comércio global, consolidando uma ponte entre tecnologia, economia e política. Como síntese dessa proposta, a mensagem é clara: ciência de dados, aduana e relações internacionais, quando integradas, podem impulsionar uma nova era de eficiência, inteligência e cooperação nas fronteiras do comércio mundial.

Serviço
Títulos: Statistics and Probability in Customs with Python e Statistics, Probability and Machine Learning in Customs with Python
Autores / Coordenação: Professores Anibal Azevedo e Cristiano Morini
Instituições: PEN-CP / União Europeia (Horizon 2020) / Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) – Faculdade de Ciências Aplicadas