Nos dias de hoje é cada vez mais comum a utilização de métodos quantitativos. Na área acadêmica quase todos os trabalhos, a partir do mestrado, usam métodos quantitativos. Mesmo em algumas áreas onde a parte discursiva é substancial, como história, administração ou direito, é cada vez mais comum o uso de fórmulas, pesquisas quantitativas, etc.
Parece inevitável, portanto, a expansão dos métodos quantitativos. Entretanto, existem pessoas que tem bloqueio dos métodos quantitativos. Este bloqueio é decorrente das notas baixas em matemática no ensino médio ou por ter encontrado um professor que teve o prazer que fazer mais uma pessoa detestar qualquer coisa que tem um número ou uma fórmula. Eis alguns conselhos para resolver seu problema:
1. Pense que você não está sozinho – Muitas pessoas possuem a mesma dificuldade. É muito mais comum encontrar alguém que seja ruim em números do que uma pessoa que seja analfabeta. Mesmo aquela pessoa que parece saber muito sobre o assunto, provavelmente não conhece tudo, tem dificuldades e já teve barreiras. Saber que você não está sozinho é importante para sua autoestima.
2. Tente vencer o obstáculo aos poucos – Você não conseguirá aprender métodos quantitativos de uma vez. Esqueça isto. Então comece com um passo de cada vez.
3. Comece com um bom livro ou um bom filme – Métodos quantitativos podem ser interessantes. É verdade, acreditem. Para que você possa ter a mesma opinião, comece com lendo um livro que seja acessível ou assista a um bom filme.
4. Em geral aulas da pós-graduação tende a ser mais focada do que aulas de graduação (esta dica eu li no
Marginal Revolution) e a qualidade depende do instrutor. Por isto, procure o professor que irá ensinar da forma como você gosta. Em métodos quantitativos existem dois tipos de métodos de ensino: os professores que dedicam a ensinar a essência do método, enfatizando deduções teóricas pesadas; e os professores que ensinam a usar um
software estatístico ou matemático. (Na realidade, a maior parte dos professores está num meio termo, apesar do segundo tipo ser muito criticado na academia.) Escolha seu professor conforme o estilo dele e seu gosto.
5. Tente não parar de estudar – Continue o aprendizado. Depois de aprender sobre regressão, você pode estudar programação linear, por exemplo. Continue estudando sempre.
6. Tenha um bom companheiro de estudo – O seu companheiro poderá dar um incentivo adicional: o material didático. Já existem no mercado excelentes livros. Se você está estudando regressão múltipla e não entendeu os ensinamentos do Hair (um dos bons livros da área), tente o Field ou Stevenson ou outro qualquer. Às vezes a forma de exposição da idéia por parte de um autor pode ser mais clara do que outro.
7. A melhor forma de vencer o obstáculo é saber que você tem uma necessidade. Lembre-se de que você precisa de métodos quantitativos. Isto pode ser uma motivação adicional para vencer.
Para quem quer começar a gostar de métodos quantitativos, recomendo o seguinte:
a) Numb3rs – Trata-se de uma série de investigação que passou na televisão a cabo brasileira e foi lançada no mercado de vídeo. Em cada episódio, o FBI estava diante de um problema e um grande matemático ajudava o Bureau. Em cada episódio, pelo menos um novo método. Nos Estados Unidos a série era acompanhada de um material didático, com aplicações e exercícios. Mas mesmo sem esta ajuda, é muito interessante acompanhar os irmãos Eppes nas aventuras da série.
b)
Último Teorema de Fermat – Este livro, de Simon Singh, conta a história da prova, feita por um inglês, do último teorema de Fermat.
c)
O Teorema do Papagaio – É um livro de ficção, de Denis Guedj, também sobre o Teorema de Fermat. É um pouco longo, mas também é didático.
d)
Uma Senhora Toma Chá – Também um livro didático, sobre a história da estatística.
e)
O Andar do Bêbado – Achei que este livro não deu o devido destaque aos fatos mais recentes. Mesmo assim, é bem escrito e didático
f)
O Homem que Calculava – Já estava cometendo uma injustiça, esquecendo de citar Malba Tahan. O homem que calculava é um livro mais juvenil, mas muito interessante. Quem já leu este livro e não gostou?
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