A pandemia da COVID-19 é uma ameaça global. Se, por um lado, contabilizamos muitas perdas de vidas, por outro lado tem-se acelerado a geração de datasets e demandas analíticas urgentes. Dentre as estratégias de combate, destacam-se a vacinação e as investigações epidemiológicas centradas em dados. Este artigo apresenta o processo de construção de datasets curados e anotados com metadados de proveniência retrospectiva, tendo como base os dados de registro da Campanha de Vacinação contra COVID-19 no Brasil. O dataset contém milhares de registros tratados até Março de 2021. Os dados foram analisados, investigados, tratados e cruzados com outras fontes, de modo a corrigi-los e complementá-los, resultando em datasets curados e alinhados aos princípios FAIR.

As the world struggles to face the challenges of vaccination against COVID-19, more attention needs to be paid to the issues related to the lack of transparency and accessibility of curated vaccination datasets. Among the strategies to combat COVID-19, vaccination and data-centered epidemiological investigations are the best ones. This paper presents the process of building cured and annotated datasets with provenance metadata. The primary dataset is based on the registration data of the Vaccination Campaign against COVID-19 in Brazil. The dataset contains thousands of records processed up to March 2021. The data were analyzed, treated, cross-checked, and linked with other sources to correct and complement them, resulting in cured datasets and aligned to the FAIR Data principles.

A avaliação de imóveis estima o valor de mercado em função de diversos fatores e muitas vezes ocorre de forma subjetiva, complexa e sem uma metodologia definida e de conhecimento público. Este artigo apresenta a aplicação experimental de Ciência de Dados e Aprendizagem Supervisionada para realizar a avaliação de imóveis a partir de dados coletados em um site de compra e venda. O artigo descreve as etapas e resultados e a construção de um modelo de regressão linear múltipla para o contexto elaborado. Após a finalização, o modelo foi testado e apresentou uma boa capacidade preditiva em relação à acurácia do modelo.