A Escola Parábola apresenta o seu programa de Formações Avançadas em Matemática Aplicada organizado pelo mapa das economias regionais brasileiras. Cada região concentra problemas de decisão próprios — a safra, o vento, o rio, o corredor logístico, a bolsa, o clima — e cada problema pede a mesma matemática de sempre com um sotaque diferente. O programa oferece um curso de 360 horas por região, integralmente a distância, aberto a graduados de todo o país.
Camada macrorregional — uma formação para cada grande economia do país, mais a sede do Pontal:
O vento e o sol do maior polo renovável do país: probabilidade do recurso, previsão de geração, otimização de parques, armazenamento e finanças de projetos.
Aprovado — 19 set 2026Edição de formação avançada do curso-mãe da casa: otimização da cadeia sucroenergética, de grãos e de proteína animal — colheita, transporte, filas, estoques e risco.
Aprovado — 19 set 2026Logística fluvial, manejo florestal, cadeias da sociobiodiversidade e mercados de carbono: a otimização a serviço da floresta em pé.
Aprovado — 19 set 2026Do talhão ao porto: corredores rodoferroviários, armazenagem, tomada de decisão sob custo de frete e a geometria dos fluxos de exportação.
Aprovado — 19 set 2026Extremos, cheias e estiagens: estatística de eventos raros, hidrologia, atuária do seguro agrícola e decisão sob incerteza climática.
Aprovado — 19 set 2026O mercado de capitais como campo de aplicação: apreçamento, carteiras, derivativos agrícolas e a ponte entre o interior produtor e a bolsa.
Aprovado — 19 set 2026Camada das cidades-polo — aprovada em 25 de setembro de 2026: a vocação econômica de uma cidade em cada grande região, no espírito de Ituiutaba e o Pontal:
Blending, sequenciamento de lavra, filas de caminhões e a ferrovia até o porto — a matemática da capital do ferro de Carajás.
Evapotranspiração, lâmina de irrigação, floração programada e a logística da fruta viva — a matemática do pomar que o São Francisco rega.
Geoestatística do talhão, taxa variável, a corrida da safrinha e o silo — a matemática de precisão do maior PIB agrícola do Brasil.
A carga do alto-forno, o sequenciamento da aciaria, o corte de bobinas e os gases — a matemática do chão de usina do Vale do Aço.
Da ração de custo mínimo ao mix de desossa, do alojamento à cadeia do frio — a matemática da capital da proteína animal.
Natureza institucional. A Escola Parábola é uma instituição livre de ensino e oferta estas Formações Avançadas no exercício da liberdade assegurada pelo art. 209 da Constituição Federal, na condição de cursos livres — autônomos por opção da própria Escola, que responde integralmente pelo projeto pedagógico, pelo corpo docente e pelo certificado que expede. Como padrão interno de qualidade, cada formação adota carga de 360 horas e a meta de um terço de mestres e doutores entre os docentes, parâmetros inspirados nos referenciais nacionais da pós-graduação. O certificado declara com transparência, no próprio documento, a natureza livre do curso.
| Denominação | Formação Avançada em Matemática e Modelagem de Energias Renováveis |
|---|---|
| Natureza | Curso livre de formação avançada, autônomo por opção institucional da Escola, com padrões de carga horária e de titulação docente inspirados na Resolução CNE/CES nº 1/2018 |
| Carga horária total | 360 horas — 120 síncronas e 240 assíncronas |
| Duração | 12 meses — quatro bimestres letivos de dois módulos, mais o período de conclusão do projeto aplicado |
| Modalidade | A distância, pela plataforma da Escola Parábola, com um encontro síncrono semanal noturno por módulo |
| Vagas por turma | 40 |
| Público-alvo | Graduados em Matemática, Estatística, Física, Engenharias, Computação, Economia e áreas afins; profissionais do setor elétrico e docentes da educação básica e superior |
| Certificação | Certificado de Formação Avançada expedido pela Escola Parábola, com histórico dos módulos, cargas e resultados, na forma da seção 9 |
Nenhuma transformação econômica regional brasileira do século XXI é tão veloz e tão intensiva em matemática quanto a conversão do semiárido nordestino em polo nacional de energia limpa. Segundo os dados de geração da Câmara de Comercialização de Energia Elétrica (CCEE) divulgados ao longo de 2026, o Nordeste respondeu por aproximadamente 93% de toda a energia eólica gerada no país em abril, e por aproximadamente 94% em maio, com Bahia e Rio Grande do Norte somando 65% da geração eólica nacional. Na fonte solar, o país ultrapassou em janeiro de 2026 a marca de 20 gigawatts de potência instalada em usinas de grande porte, conforme a Associação Brasileira de Energia Solar Fotovoltaica (ABSOLAR), e as usinas centralizadas concentram-se no Nordeste, com 52% da potência nacional; os investimentos acumulados do setor fotovoltaico já ultrapassam trezentos bilhões de reais.
O recurso natural explica a liderança: o corredor de ventos do interior baiano e potiguar oferece ventos constantes, estáveis e unidirecionais, com fatores de capacidade entre os melhores do mundo, e a Secretaria de Desenvolvimento Econômico da Bahia estima potencial de geração anual de 766,5 terawatts-hora em terra e de 350,3 terawatts-hora no mar. Sobre essa base física ergue-se uma cadeia de decisões inteiramente matemática: onde instalar cada aerogerador, quanto o parque gerará amanhã e no próximo trimestre, como operar baterias e usinas híbridas, que preço ofertar em leilão, como reagir aos cortes de geração — o curtailment — que o Operador Nacional do Sistema Elétrico vem aplicando às renováveis do Nordeste por restrições de escoamento e de controle de frequência, tema que dominou o debate setorial de 2026.
Cada uma dessas perguntas corresponde a um capítulo da matemática aplicada: distribuição de Weibull para o vento, séries temporais para a previsão, programação linear e inteira para o planejamento, otimização estocástica para o armazenamento, matemática financeira para leilões e contratos. Falta à região — e ao país — gente formada exatamente nessa interseção. O curso existe para formá-la, a distância, a partir de uma escola do interior de Minas para estudantes de Casa Nova, Sento Sé, Caetité, Mossoró, Parnaíba e de qualquer lugar do Brasil.
Objetivo geral. Formar especialistas capazes de formular, resolver e comunicar modelos matemáticos dos problemas centrais da geração renovável — caracterização do recurso, previsão, planejamento, operação e viabilidade econômica — com implementação computacional em Python sobre dados abertos do setor elétrico brasileiro.
Objetivos específicos.
O egresso é um tradutor entre a linguagem do sistema elétrico e a linguagem da matemática. Ele lê um boletim do ONS e reconhece ali séries temporais, restrições e funções-objetivo; recebe uma série de vento e ajusta a distribuição adequada; discute um leilão e calcula o que o preço ofertado implica para a taxa interna de retorno do projeto. Está preparado para atuar em geradoras, comercializadoras, consultorias e órgãos públicos de energia, para lecionar os fundamentos matemáticos do setor e para prosseguir estudos em programas stricto sensu de matemática aplicada, engenharia de sistemas e planejamento energético.
O curso é integralmente a distância e organiza cada módulo em um encontro síncrono semanal noturno de uma hora e meia — exposição dialogada, resolução de problemas e discussão de casos — e em trilhas assíncronas na plataforma da Escola Parábola, com videoaulas curtas, listas orientadas, laboratórios computacionais e leituras dirigidas. Todos os laboratórios usam Python com dados reais e públicos: histórico de geração e carga do ONS, resultados de leilões da CCEE e da ANEEL, séries meteorológicas do INMET. A avaliação de cada módulo combina listas, um laboratório entregável e uma síntese escrita; o oitavo módulo é o projeto aplicado, defendido perante banca em sessão síncrona pública.
A matriz distribui 360 horas em oito módulos de 45 horas — 15 síncronas e 30 assíncronas cada —, em quatro bimestres de dois módulos. Todas as cargas são múltiplas de 15 horas.
| Bim. | Módulo | S | A | Total |
|---|---|---|---|---|
| 1º | M1 — O Semiárido Elétrico: Panorama e Transição Energética | 15 | 30 | 45 |
| 1º | M2 — Laboratório Computacional: Python e Dados do Setor Elétrico | 15 | 30 | 45 |
| 2º | M3 — Probabilidade e Estatística do Vento e do Sol | 15 | 30 | 45 |
| 2º | M4 — Otimização Linear e Planejamento de Parques | 15 | 30 | 45 |
| 3º | M5 — Séries Temporais e Previsão de Geração | 15 | 30 | 45 |
| 3º | M6 — Otimização Estocástica, Armazenamento e Hibridização | 15 | 30 | 45 |
| 4º | M7 — Matemática Financeira de Projetos: Leilões, Contratos e Viabilidade | 15 | 30 | 45 |
| 4º | M8 — Projeto Aplicado Regional | 15 | 30 | 45 |
| Total | 120 | 240 | 360 |
Ementa. O sistema elétrico brasileiro: geração, transmissão, distribuição e o Sistema Interligado Nacional. O subsistema Nordeste e a ascensão das renováveis: a trajetória da eólica e da solar no semiárido, o corredor de ventos e os polos fotovoltaicos. Agentes e instituições: ONS, CCEE, ANEEL, EPE. A sistemática de leilões e o mercado livre. Os desafios de 2026: restrição de geração (curtailment), escoamento, armazenamento e hidrogênio verde. Leitura orientada de boletins e planos oficiais como textos matemáticos em potencial: onde estão as séries, as restrições e as funções-objetivo.
Bibliografia. TOLMASQUIM, M. T. (coord.). Energia renovável: hidráulica, biomassa, eólica, solar, oceânica. Rio de Janeiro: EPE, 2016. · EMPRESA DE PESQUISA ENERGÉTICA. Plano Decenal de Expansão de Energia. Brasília: MME/EPE, edição vigente. · GOLDEMBERG, J.; LUCON, O. Energia, meio ambiente e desenvolvimento. 3. ed. São Paulo: EDUSP, 2012.
Ementa. Python científico para o setor elétrico: NumPy, pandas e Matplotlib. Aquisição e tratamento de dados abertos: histórico de geração e carga do ONS, resultados de leilões, séries meteorológicas do INMET. Limpeza, agregação e visualização de séries de vento, irradiância e geração. Boas práticas de reprodutibilidade: cadernos, versionamento e documentação. Construção do repositório pessoal de dados que acompanhará o estudante em todos os módulos.
Bibliografia. McKINNEY, W. Python para análise de dados. 3. ed. São Paulo: Novatec, 2023. · VANDERPLAS, J. Python data science handbook. 2. ed. Sebastopol: O'Reilly, 2023. · OPERADOR NACIONAL DO SISTEMA ELÉTRICO. Dados abertos do ONS. Rio de Janeiro: ONS, acesso permanente.
Ementa. Revisão dirigida de probabilidade: variáveis aleatórias, esperança, variância e principais modelos. A distribuição de Weibull e a caracterização estatística do vento: ajuste por máxima verossimilhança e pelos momentos, curva de potência do aerogerador e estimação da energia anual gerada. Estatística da irradiância solar e índices de claridade. Sazonalidade, variabilidade e complementaridade entre vento, sol e hidrologia no subsistema Nordeste. Intervalos de confiança e testes aplicados à comparação de sítios.
Bibliografia. MAGALHÃES, M. N.; LIMA, A. C. P. Noções de probabilidade e estatística. 7. ed. São Paulo: EDUSP, 2013. · CUSTÓDIO, R. S. Energia eólica para produção de energia elétrica. 2. ed. Rio de Janeiro: Synergia, 2013. · PINHO, J. T.; GALDINO, M. A. (org.). Manual de engenharia para sistemas fotovoltaicos. Rio de Janeiro: CEPEL-CRESESB, 2014.
Ementa. Modelagem em programação linear e inteira: variáveis de decisão, restrições e função-objetivo. O método simplex em nível operacional e o uso de resolvedores em Python. Problemas do setor: leiaute de parque eólico com efeito esteira simplificado, roteamento de cabeamento, alocação de módulos e rastreadores solares, despacho econômico e contratação ótima entre mercados regulado e livre. Análise de sensibilidade e preços-sombra como linguagem de negociação.
Bibliografia. GOLDBARG, M. C.; LUNA, H. P. L. Otimização combinatória e programação linear. 2. ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2005. · ARENALES, M. et al. Pesquisa operacional para cursos de engenharia. 2. ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2015. · HILLIER, F. S.; LIEBERMAN, G. J. Introdução à pesquisa operacional. 9. ed. Porto Alegre: AMGH, 2013.
Ementa. Componentes de uma série temporal: tendência, sazonalidade e ruído. Suavização exponencial e métodos de Holt-Winters. Modelos ARIMA e SARIMA: identificação, ajuste e diagnóstico. Previsão de vento, irradiância, geração e carga em horizontes de curto e médio prazos. Medidas de erro e comparação honesta de previsores. Introdução aos métodos de aprendizado de máquina para previsão e à combinação de previsões. O valor econômico do erro de previsão no mercado de energia.
Bibliografia. MORETTIN, P. A.; TOLOI, C. M. C. Análise de séries temporais. 3. ed. São Paulo: Blucher, 2018. · HYNDMAN, R. J.; ATHANASOPOULOS, G. Forecasting: principles and practice. 3. ed. Melbourne: OTexts, 2021. · JAMES, G. et al. An introduction to statistical learning. 2. ed. Nova York: Springer, 2021.
Ementa. Decisão sob incerteza: cenários, valor esperado e medidas de risco. Programação estocástica de dois estágios com geração de cenários de vento e sol. Dimensionamento e operação de baterias: arbitragem temporal, deslocamento de geração e atendimento a restrições de rede. Usinas híbridas eólico-solares e o aproveitamento da complementaridade diária. O curtailment como problema de otimização: o que cortar, quando cortar e quanto vale não cortar. Estudos com dados do subsistema Nordeste.
Bibliografia. BIRGE, J. R.; LOUVEAUX, F. Introduction to stochastic programming. 2. ed. Nova York: Springer, 2011. · SHAPIRO, A.; DENTCHEVA, D.; RUSZCZYNSKI, A. Lectures on stochastic programming. 3. ed. Filadélfia: SIAM, 2021. · CONEJO, A. J.; CARRIÓN, M.; MORALES, J. M. Decision making under uncertainty in electricity markets. Nova York: Springer, 2010.
Ementa. Juros compostos, séries de pagamentos e sistemas de amortização aplicados ao financiamento de usinas. Fluxo de caixa de um projeto renovável: investimento, receita contratada, custos de operação e tributos. Valor presente líquido, taxa interna de retorno e custo nivelado da energia. A sistemática brasileira de leilões e a formação do preço ofertado; contratos de longo prazo no mercado livre. Risco de geração, risco de preço e risco cambial em nível introdutório; noções de garantias e de estrutura de capital.
Bibliografia. ASSAF NETO, A. Matemática financeira e suas aplicações. 15. ed. São Paulo: Atlas, 2023. · SAMANEZ, C. P. Engenharia econômica. São Paulo: Pearson, 2009. · CÂMARA DE COMERCIALIZAÇÃO DE ENERGIA ELÉTRICA. Regras e resultados de leilões. São Paulo: CCEE, acesso permanente.
Ementa. Desenvolvimento, sob orientação, de um projeto completo sobre problema autêntico de energia renovável, preferencialmente da região do estudante: da pergunta à base de dados, do modelo à implementação, dos resultados à recomendação. Escrita técnica e comunicação para públicos decisores. Defesa perante banca em sessão síncrona pública da Escola. Os melhores projetos integram o repositório aberto da Escola Parábola e são indicados para apresentação em eventos do setor.
Bibliografia. A bibliografia é a dos módulos anteriores, acrescida das fontes específicas de cada projeto, validadas pelo orientador.
Cada módulo é avaliado de zero a cem pontos, distribuídos entre listas orientadas, um laboratório entregável e uma síntese escrita, com aprovação a partir de sessenta pontos e frequência mínima de 75% nos encontros síncronos, aferida também pela participação nas trilhas assíncronas. O Projeto Aplicado Regional é avaliado por banca de três membros. O estudante aprovado em todos os módulos recebe o certificado; o estudante aprovado em módulos isolados recebe declaração de extensão correspondente às horas cursadas.
A Escola Parábola expede certificado de Formação Avançada, em curso livre, acompanhado de histórico com módulos, ementas, cargas horárias, corpo docente e resultado do projeto final. O documento declara expressamente a natureza livre e autônoma do curso e os padrões de qualidade adotados pela Escola — 360 horas de carga e a meta de um terço de mestres e doutores no corpo docente.
A coordenação acadêmica é do Prof. Dr. João Carlos Moreira, doutor em Matemática, professor da Universidade Federal de Uberlândia no Câmpus Pontal e editor da Editora Parábola Pontal. O corpo docente é composto por doutores e mestres em Matemática, Estatística, Engenharia e Economia da Energia, convidados por módulo, com a meta permanente de que ao menos um terço dos docentes de cada turma seja portador de título de mestre ou doutor, na forma do referencial adotado.
O curso opera sobre a plataforma virtual da Escola Parábola, no endereço escolaparabola.com.br, com salas síncronas, trilhas assíncronas, laboratórios computacionais em nuvem e repositório de dados abertos do setor elétrico mantido pela equipe. O estudante necessita apenas de computador com acesso à internet; todo o software empregado é livre e gratuito.
| Denominação | Formação Avançada em Matemática e Otimização Agroindustrial |
|---|---|
| Natureza | Curso livre de formação avançada, autônomo por opção institucional da Escola, com padrões de carga horária e de titulação docente inspirados na Resolução CNE/CES nº 1/2018; edição de formação avançada do curso-mãe do programa, irmã do projeto de bacharelado desenvolvido para a universidade pública do Pontal |
| Carga horária total | 360 horas — 120 síncronas e 240 assíncronas |
| Duração | 12 meses — quatro bimestres letivos de dois módulos, mais o período de conclusão do projeto aplicado |
| Modalidade | A distância, pela plataforma da Escola Parábola, com um encontro síncrono semanal noturno por módulo |
| Vagas por turma | 40 |
| Público-alvo | Graduados em Matemática, Estatística, Engenharias, Agronomia, Computação, Economia, Administração e áreas afins; profissionais de usinas, cooperativas, armazéns, laticínios, frigoríficos e órgãos de fomento; docentes |
| Certificação | Certificado de Formação Avançada expedido pela Escola Parábola, com histórico dos módulos, cargas e resultados, na forma da seção 9 |
O Pontal do Triângulo Mineiro é um microcosmo perfeito da agroindústria brasileira. A Companhia Nacional de Abastecimento estima a safra nacional de cana-de-açúcar de 2026/27 em 709,1 milhões de toneladas — a segunda maior da série histórica —, e Minas Gerais caminha para o recorde de 82,6 milhões de toneladas, crescimento de 7,1%, com produção estimada de 3,1 bilhões de litros de etanol, alta de 15,8%, e 5,6 milhões de toneladas de açúcar. A cadeia mineira espalha-se por mais de cem municípios canavieiros, e o Triângulo é o principal polo produtor do estado; ao redor da cana, o Pontal cultiva grãos, cria gado de corte e de leite e assiste ao avanço do etanol de milho, que já levou o consumo interno do cereal a recordes. As usinas ficam na esquina — em Ituiutaba, Canápolis, Capinópolis, Santa Vitória — e são vizinhas da Escola.
Dentro de cada uma delas mora a decisão que a própria indústria aponta como central: no levantamento de abertura da safra mineira de 2026/27, a associação do setor projetou produtividade subindo de 72,1 para 79,4 toneladas por hectare, açúcares totais recuperáveis de 139,4 quilos por tonelada — e declarou que o mix produtivo, a proporção da cana destinada ao açúcar ou ao etanol, cerca de 55% para o açúcar no cenário-base, «segue como a principal variável estratégica do setor». A principal variável estratégica do setor é, com todas as letras, a variável de decisão de um problema de programação linear: maximizar a receita da safra sujeita à capacidade industrial, aos contratos e aos preços relativos do açúcar, do etanol e da energia. Ao redor dela orbitam os demais problemas da casa: o corte, o carregamento e o transporte da cana como roteamento; a fila de caminhões na moega como teoria de filas; o armazém de grãos como estoque sob incerteza; o preço de tudo isso como proteção nos mercados futuros.
Este é o curso-mãe do programa da Escola Parábola, agora destilado em 360 horas — a mesma matemática que fundamenta o projeto de bacharelado de três anos desenhado para a universidade pública do Pontal, oferecida em formato de formação avançada para o profissional que já está no setor e para o graduado que quer entrar nele. E é também o fecho do hexágono: o método que este programa levou ao vento do semiárido, aos rios da Amazônia, aos corredores do Centro-Oeste, ao clima do Sul e à bolsa do Sudeste volta para casa, para a cadeia que o inspirou, com a vantagem única da vizinhança — os problemas do projeto aplicado estão a minutos da sede, de portas abertas.
Objetivo geral. Formar especialistas capazes de formular, resolver e comunicar modelos matemáticos das cadeias agroindustriais — planejamento de safra e mix de produção, colheita e transporte, filas e estoques, previsão e mercados —, com implementação computacional em Python sobre dados públicos e problemas reais da região.
Objetivos específicos.
O egresso é o profissional que entra na usina e enxerga o modelo. Ele ouve a reunião de planejamento discutir o mix da safra e reconhece a função-objetivo e as restrições; olha o pátio cheio de caminhões e estima a taxa de chegada, o tempo de serviço e o custo da espera; recebe a série de preços do açúcar e do etanol e responde à pergunta do diretor — «quanto de cada?» — com um relatório de sensibilidade, não com uma opinião. Está preparado para atuar em usinas, cooperativas, armazéns, laticínios, frigoríficos, tradings e consultorias, para lecionar os fundamentos quantitativos da gestão agroindustrial e para prosseguir estudos stricto sensu em pesquisa operacional, estatística e engenharia de produção.
O curso é integralmente a distância e organiza cada módulo em um encontro síncrono semanal noturno de uma hora e meia — exposição dialogada, resolução de problemas e discussão de casos — e em trilhas assíncronas na plataforma da Escola Parábola, com videoaulas curtas, listas orientadas, laboratórios computacionais e leituras dirigidas. Todos os laboratórios usam Python com dados reais e públicos: levantamentos de safra de grãos e de cana da Conab, indicadores de preços agropecuários e séries de custos de produção. A primeira semana inclui uma visita virtual guiada a uma usina da região, filmada pela equipe da Escola, para que cada módulo posterior tenha um lugar concreto na memória do estudante. A avaliação de cada módulo combina listas, um laboratório entregável e uma síntese escrita; o oitavo módulo é o projeto aplicado, defendido perante banca em sessão síncrona pública.
A matriz distribui 360 horas em oito módulos de 45 horas — 15 síncronas e 30 assíncronas cada —, em quatro bimestres de dois módulos. Todas as cargas são múltiplas de 15 horas.
| Bim. | Módulo | S | A | Total |
|---|---|---|---|---|
| 1º | M1 — A Cadeia Agroindustrial do Pontal: Panorama e Problemas de Decisão | 15 | 30 | 45 |
| 1º | M2 — Laboratório Computacional: Python e Dados Agroindustriais | 15 | 30 | 45 |
| 2º | M3 — Estatística da Produção: Safras, Qualidade e Processos | 15 | 30 | 45 |
| 2º | M4 — Otimização Linear: o Mix da Usina e o Planejamento de Safra | 15 | 30 | 45 |
| 3º | M5 — Otimização Inteira e em Redes: Colheita, Transporte e Roteamento | 15 | 30 | 45 |
| 3º | M6 — Filas, Estoques e Simulação: a Usina por Dentro | 15 | 30 | 45 |
| 4º | M7 — Séries Temporais e Mercados: Previsão, Custos e Proteção de Preços | 15 | 30 | 45 |
| 4º | M8 — Projeto Aplicado Regional | 15 | 30 | 45 |
| Total | 120 | 240 | 360 |
Ementa. As cadeias do território: cana, açúcar, etanol e bioeletricidade; grãos e o avanço do etanol de milho; proteína animal e leite. Elos, agentes e números oficiais: da lavoura à indústria, da indústria ao mercado. A visita virtual guiada a uma usina da região como aula inaugural: moenda, caldeira, destilaria, laboratório e pátio, cada estação apresentada com o seu problema de decisão. Formulação qualitativa dos problemas da cadeia: mix de produção, colheita, transporte, filas, estoques, previsão e proteção de preços. Leitura orientada de levantamentos de safra e boletins setoriais como textos matemáticos em potencial.
Bibliografia. BATALHA, M. O. (org.). Gestão agroindustrial. 3. ed. São Paulo: Atlas, 2007. · COMPANHIA NACIONAL DE ABASTECIMENTO. Acompanhamento da safra brasileira de cana-de-açúcar. Brasília: Conab, edição quadrimestral. · MENDES, J. T. G.; PADILHA JUNIOR, J. B. Agronegócio: uma abordagem econômica. São Paulo: Pearson Prentice Hall, 2007.
Ementa. Python científico para a agroindústria: NumPy, pandas e Matplotlib. Aquisição e tratamento das bases públicas: levantamentos de safra de grãos e de cana, séries municipais de produção agrícola, indicadores de preços agropecuários e séries de custos. Organização de dados de operação: talhões, frentes de colheita, frotas, moagem e estoques. Boas práticas de reprodutibilidade: cadernos, versionamento e documentação. Construção do repositório pessoal de dados que acompanhará o estudante em todos os módulos.
Bibliografia. McKINNEY, W. Python para análise de dados. 3. ed. São Paulo: Novatec, 2023. · VANDERPLAS, J. Python data science handbook. 2. ed. Sebastopol: O'Reilly, 2023. · COMPANHIA NACIONAL DE ABASTECIMENTO. Portal de informações agropecuárias. Brasília: Conab, acesso permanente.
Ementa. Revisão dirigida de probabilidade e inferência: variáveis aleatórias, esperança, intervalos de confiança e testes. A variabilidade das safras e da matéria-prima: produtividade por talhão, açúcares totais recuperáveis e a comparação estatística de variedades, tratos e fornecedores. Controle estatístico de processos industriais: cartas de controle, capacidade de processo e a distinção entre causa comum e causa especial — quando mexer no processo e quando deixá-lo em paz. Amostragem na recepção e no laboratório da usina. Regressão aplicada: rendimento em função de idade do canavial, clima e manejo.
Bibliografia. MAGALHÃES, M. N.; LIMA, A. C. P. Noções de probabilidade e estatística. 7. ed. São Paulo: EDUSP, 2013. · MONTGOMERY, D. C. Introdução ao controle estatístico da qualidade. 7. ed. Rio de Janeiro: LTC, 2016. · BUSSAB, W. O.; MORETTIN, P. A. Estatística básica. 9. ed. São Paulo: Saraiva, 2017.
Ementa. Modelagem em programação linear: variáveis de decisão, restrições e função-objetivo. O problema-símbolo do setor: o mix entre açúcar, etanol anidro, etanol hidratado e bioeletricidade, sujeito à capacidade industrial, aos contratos e aos preços relativos — a «principal variável estratégica» da indústria formulada e resolvida como modelo matemático. Planejamento agregado da safra: moagem semanal, manutenção e entressafra. Problemas de mistura e de dieta na nutrição animal e na formulação industrial. O método simplex em nível operacional e o uso de resolvedores em Python. Análise de sensibilidade e preços-sombra: o relatório que responde «e se o preço do açúcar subir?».
Bibliografia. ARENALES, M. et al. Pesquisa operacional para cursos de engenharia. 2. ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2015. · GOLDBARG, M. C.; LUNA, H. P. L. Otimização combinatória e programação linear. 2. ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2005. · HILLIER, F. S.; LIEBERMAN, G. J. Introdução à pesquisa operacional. 9. ed. Porto Alegre: AMGH, 2013.
Ementa. Grafos e redes: caminhos mínimos, fluxo máximo e fluxo de custo mínimo. Variáveis inteiras e binárias: quando a decisão é sim ou não. O sistema de corte, carregamento e transporte da cana: sequenciamento de frentes de colheita, dimensionamento e alocação de frota, sincronização entre campo e moenda. Roteamento de veículos em nível introdutório e a logística de grãos da região: fazenda, armazém e destino. Localização de estruturas de apoio. Modelagem com resolvedores em Python e as heurísticas honestas: quando o ótimo exato custa caro demais e como declarar a qualidade da solução obtida.
Bibliografia. GOLDBARG, M. C.; LUNA, H. P. L. Otimização combinatória e programação linear. 2. ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2005. · CAIXETA-FILHO, J. V.; GAMEIRO, A. H. (org.). Transporte e logística em sistemas agroindustriais. São Paulo: Atlas, 2001. · WOLSEY, L. A. Integer programming. 2. ed. Hoboken: Wiley, 2021.
Ementa. Processos de chegada e de serviço; a fórmula de Little e os modelos markovianos elementares de filas. A fila de caminhões na moega — o problema que todo morador de cidade canavieira conhece de vista — analisada, dimensionada e, enfim, resolvida: pátios reguladores, janelas de agendamento e o custo da espera do campo parado. Simulação de eventos discretos como laboratório da usina: balança, tombador, moenda e expedição em modelo executável. Estoques agroindustriais: açúcar, etanol e grãos; políticas de reposição e o valor da armazenagem sob incerteza de preço. O gargalo como conceito matemático: onde está, quanto custa e o que o move.
Bibliografia. PRADO, D. S. do. Teoria das filas e da simulação. 5. ed. Nova Lima: Falconi, 2014. · BANKS, J. et al. Discrete-event system simulation. 5. ed. Upper Saddle River: Prentice Hall, 2010. · GROSS, D. et al. Fundamentals of queueing theory. 5. ed. Hoboken: Wiley, 2018.
Ementa. Componentes de uma série temporal: tendência, sazonalidade e ruído. Suavização exponencial, modelos ARIMA e SARIMA aplicados a preços de açúcar, etanol, milho, boi e leite, e à previsão de moagem e de safra. Custos de produção agrícola e industrial: estrutura, apuração e a margem por produto que alimenta o modelo de mix. A proteção de preços com os contratos futuros agropecuários: a decisão conjunta de produzir, estocar e travar, formulada como problema de otimização — a ponte da usina com a bolsa. Medidas de erro e comunicação honesta de previsões a diretorias e cooperados.
Bibliografia. MORETTIN, P. A.; TOLOI, C. M. C. Análise de séries temporais. 3. ed. São Paulo: Blucher, 2018. · MARQUES, P. V.; MELLO, P. C. de; MARTINES FILHO, J. G. Mercados futuros e de opções agropecuários. Rio de Janeiro: Elsevier, 2013. · CENTRO DE ESTUDOS AVANÇADOS EM ECONOMIA APLICADA. Indicadores de preços agropecuários. Piracicaba: CEPEA-USP, acesso permanente.
Ementa. Desenvolvimento, sob orientação, de um projeto completo sobre problema autêntico de uma organização agroindustrial, preferencialmente da região do estudante — usina, cooperativa, armazém, laticínio, frigorífico ou produtor: da pergunta à base de dados, do modelo à implementação, dos resultados à recomendação. Escrita técnica e comunicação para públicos decisores, com devolutiva pública dos resultados aos parceiros, na tradição de extensão da Escola. Defesa perante banca em sessão síncrona pública. Os melhores projetos integram o repositório aberto da Escola Parábola e alimentam a carteira permanente de parcerias do Pontal.
Bibliografia. A bibliografia é a dos módulos anteriores, acrescida das fontes específicas de cada projeto, validadas pelo orientador.
Cada módulo é avaliado de zero a cem pontos, distribuídos entre listas orientadas, um laboratório entregável e uma síntese escrita, com aprovação a partir de sessenta pontos e frequência mínima de 75% nos encontros síncronos, aferida também pela participação nas trilhas assíncronas. O Projeto Aplicado Regional é avaliado por banca de três membros. O estudante aprovado em todos os módulos recebe o certificado; o estudante aprovado em módulos isolados recebe declaração de extensão correspondente às horas cursadas.
A Escola Parábola expede certificado de Formação Avançada, em curso livre, acompanhado de histórico com módulos, ementas, cargas horárias, corpo docente e resultado do projeto final. O documento declara expressamente a natureza livre e autônoma do curso e os padrões de qualidade adotados pela Escola — 360 horas de carga e a meta de um terço de mestres e doutores no corpo docente.
A coordenação acadêmica é do Prof. Dr. João Carlos Moreira, doutor em Matemática, professor da Universidade Federal de Uberlândia no Câmpus Pontal e editor da Editora Parábola Pontal. O corpo docente é composto por doutores e mestres em Matemática, Estatística, Pesquisa Operacional, Engenharia de Produção e Economia, convidados por módulo, com a meta permanente de que ao menos um terço dos docentes de cada turma seja portador de título de mestre ou doutor, na forma do referencial adotado, e com prioridade para profissionais e pesquisadores do próprio ecossistema agroindustrial do Triângulo Mineiro.
O curso opera sobre a plataforma virtual da Escola Parábola, no endereço escolaparabola.com.br, com salas síncronas, trilhas assíncronas, laboratórios computacionais em nuvem e repositório de dados abertos de safras, preços e custos mantido pela equipe. A localização da sede no coração da região-programa permite a produção de material audiovisual em campo — a começar pela visita virtual à usina — e a articulação presencial com os parceiros dos projetos aplicados. O estudante necessita apenas de computador com acesso à internet; todo o software empregado é livre e gratuito.
| Denominação | Formação Avançada em Matemática e Bioeconomia da Floresta |
|---|---|
| Natureza | Curso livre de formação avançada, autônomo por opção institucional da Escola, com padrões de carga horária e de titulação docente inspirados na Resolução CNE/CES nº 1/2018 |
| Carga horária total | 360 horas — 120 síncronas e 240 assíncronas |
| Duração | 12 meses — quatro bimestres letivos de dois módulos, mais o período de conclusão do projeto aplicado |
| Modalidade | A distância, pela plataforma da Escola Parábola, com um encontro síncrono semanal noturno por módulo |
| Vagas por turma | 40 |
| Público-alvo | Graduados em Matemática, Estatística, Engenharias, Ciências Florestais e Ambientais, Computação, Economia e áreas afins; gestores de cooperativas extrativistas, técnicos de órgãos ambientais e docentes |
| Certificação | Certificado de Formação Avançada expedido pela Escola Parábola, com histórico dos módulos, cargas e resultados, na forma da seção 9 |
A década de 2020 mudou a pergunta econômica da Amazônia. Durante muito tempo ela foi «quanto vale o que se tira da floresta»; agora, cada vez mais, é «quanto vale a floresta que fica». O extrativismo da sociobiodiversidade já é economia de escala: o açaí e a castanha-do-brasil movimentaram, em 2023, mais de 11 bilhões de reais em valor adicionado, com o açaí respondendo por 47% e a castanha por 26% desse total, e o Brasil é o maior produtor, consumidor e exportador de açaí do mundo, com o Pará concentrando 90% da produção. Ao redor dessas âncoras gravitam o cacau, o cupuaçu, os óleos, a borracha e o pirarucu de manejo — cadeias inteiras cuja renda depende de contagem, amostragem, previsão e logística.
A COP30, realizada em Belém em novembro de 2025, converteu essa mudança de pergunta em arquitetura financeira. O Fundo Florestas Tropicais para Sempre (TFFF), lançado na conferência com a adesão de 53 países e cerca de 5,5 bilhões de dólares prometidos já no primeiro dia, tem meta de 125 bilhões de dólares sob gestão para remunerar países que conservam florestas tropicais, com pagamentos da ordem de 4 dólares por hectare preservado por ano, aferidos por dados de satélite. No plano interno, a Lei nº 15.042, de 2024, instituiu o Sistema Brasileiro de Comércio de Emissões, o mercado regulado de carbono do país, em implantação por fases. Hectare monitorado, tonelada de carbono estimada, série de satélite auditada: a floresta em pé tornou-se um ativo cuja renda é literalmente calculada — e alguém precisa saber calcular.
Entre a cooperativa de Tefé e o fundo de Singapura há, portanto, uma cadeia de matemática aplicada: o inventário florestal é amostragem estatística; a biomassa e o carbono são funções alométricas ajustadas por regressão; o desmatamento é uma série temporal vigiada por sensoriamento remoto; o barco que recolhe a castanha resolve, queira ou não, um problema de roteamento em uma estrada que sobe e desce vários metros entre a cheia e a vazante — como as secas severas de 2023 e 2024 lembraram, ao encalhar a logística de comunidades inteiras; o manejo do pirarucu é dinâmica de populações com contagem censitária; o preço do crédito de carbono é a variável que fecha o modelo de viabilidade. O curso forma o profissional que enxerga e opera essa cadeia inteira.
Objetivo geral. Formar especialistas capazes de formular, resolver e comunicar modelos matemáticos das cadeias da bioeconomia amazônica — inventário, manejo, logística fluvial, monitoramento e ativos ambientais — com implementação computacional em Python sobre dados públicos brasileiros.
Objetivos específicos.
O egresso é o tradutor entre a floresta e a planilha — nos dois sentidos. Ele lê o plano de manejo de uma reserva e reconhece ali uma matriz de projeção populacional; recebe a série do nível do Rio Negro e enxerga a restrição logística do próximo trimestre; discute um projeto de carbono e sabe exatamente onde mora a incerteza da estimativa de biomassa que sustenta o crédito. Está preparado para atuar em cooperativas e empresas da bioeconomia, órgãos ambientais, certificadoras, desenvolvedoras de projetos de carbono e organizações da sociedade civil, para lecionar os fundamentos quantitativos dessas cadeias e para prosseguir estudos stricto sensu em matemática aplicada, ciências ambientais e áreas afins.
O curso é integralmente a distância e organiza cada módulo em um encontro síncrono semanal noturno de uma hora e meia — exposição dialogada, resolução de problemas e discussão de casos — e em trilhas assíncronas na plataforma da Escola Parábola, com videoaulas curtas, listas orientadas, laboratórios computacionais e leituras dirigidas. Todos os laboratórios usam Python com dados reais e públicos: PRODES e DETER do INPE, plataformas de uso da terra, séries hidrológicas da Agência Nacional de Águas e Saneamento Básico, estatísticas do extrativismo do IBGE. A avaliação de cada módulo combina listas, um laboratório entregável e uma síntese escrita; o oitavo módulo é o projeto aplicado, defendido perante banca em sessão síncrona pública.
A matriz distribui 360 horas em oito módulos de 45 horas — 15 síncronas e 30 assíncronas cada —, em quatro bimestres de dois módulos. Todas as cargas são múltiplas de 15 horas.
| Bim. | Módulo | S | A | Total |
|---|---|---|---|---|
| 1º | M1 — A Economia da Floresta em Pé: Panorama da Bioeconomia Amazônica | 15 | 30 | 45 |
| 1º | M2 — Laboratório Computacional: Python e Dados da Amazônia | 15 | 30 | 45 |
| 2º | M3 — Estatística das Cadeias da Sociobiodiversidade e do Inventário Florestal | 15 | 30 | 45 |
| 2º | M4 — Otimização em Redes e Logística Fluvial | 15 | 30 | 45 |
| 3º | M5 — Séries Temporais e Sensoriamento Remoto: Floresta, Rios e Clima | 15 | 30 | 45 |
| 3º | M6 — Modelos de Manejo e Dinâmica de Populações | 15 | 30 | 45 |
| 4º | M7 — Matemática do Carbono e dos Ativos Ambientais | 15 | 30 | 45 |
| 4º | M8 — Projeto Aplicado Regional | 15 | 30 | 45 |
| Total | 120 | 240 | 360 |
Ementa. As cadeias da sociobiodiversidade: açaí, castanha-do-brasil, cacau, cupuaçu, óleos, borracha, pescado e pirarucu de manejo — atores, elos, gargalos e números oficiais do extrativismo. A economia do desmatamento e a economia da conservação em disputa. Os marcos da década: o Fundo Amazônia, a COP30 de Belém, o Fundo Florestas Tropicais para Sempre e o Sistema Brasileiro de Comércio de Emissões. Leitura orientada de relatórios, planos de manejo e estatísticas oficiais como textos matemáticos em potencial: onde estão as amostras, as séries, as redes e as funções-objetivo.
Bibliografia. ABRAMOVAY, R. Amazônia: por uma economia do conhecimento da natureza. São Paulo: Elefante, 2019. · PAINEL CIENTÍFICO PARA A AMAZÔNIA. Relatório de avaliação da Amazônia 2021. São Paulo: SPA, 2021. · IBGE. Produção da Extração Vegetal e da Silvicultura — PEVS. Rio de Janeiro: IBGE, edição anual.
Ementa. Python científico para dados ambientais e territoriais: NumPy, pandas e Matplotlib. Aquisição e tratamento das bases públicas da região: desmatamento e alertas do PRODES e do DETER, mapas de uso da terra, séries de níveis e vazões de rios, estatísticas municipais do extrativismo. Noções de dados geoespaciais: camadas, rasterização e operações elementares com GeoPandas. Boas práticas de reprodutibilidade: cadernos, versionamento e documentação. Construção do repositório pessoal de dados que acompanhará o estudante em todos os módulos.
Bibliografia. McKINNEY, W. Python para análise de dados. 3. ed. São Paulo: Novatec, 2023. · VANDERPLAS, J. Python data science handbook. 2. ed. Sebastopol: O'Reilly, 2023. · INSTITUTO NACIONAL DE PESQUISAS ESPACIAIS. TerraBrasilis: plataforma de dados do PRODES e do DETER. São José dos Campos: INPE, acesso permanente.
Ementa. Revisão dirigida de probabilidade e inferência: variáveis aleatórias, esperança, intervalos de confiança e testes. Amostragem em populações naturais: aleatória simples, estratificada e por conglomerados, com o inventário florestal como caso central — parcelas, suficiência amostral e erro de inventário. A variabilidade interanual das safras extrativistas: a castanha e seus anos fartos e magros, o açaí e sua sazonalidade. Regressão aplicada: relações entre diâmetro, altura e produção. Comparação estatística de territórios, práticas e safras.
Bibliografia. MAGALHÃES, M. N.; LIMA, A. C. P. Noções de probabilidade e estatística. 7. ed. São Paulo: EDUSP, 2013. · SANQUETTA, C. R. et al. Inventários florestais: planejamento e execução. 3. ed. Curitiba: Multi-Graphic, 2014. · BUSSAB, W. O.; MORETTIN, P. A. Estatística básica. 9. ed. São Paulo: Saraiva, 2017.
Ementa. Grafos e redes: caminhos mínimos, fluxo máximo e fluxo de custo mínimo. O rio como estrada com horário: redes cuja capacidade e cujo custo variam com a cheia e a vazante, janelas de navegabilidade e o efeito das secas extremas. Roteamento de embarcações de coleta e distribuição; localização de entrepostos, agroindústrias e câmaras de beneficiamento; composição fluvial e rodoviária. Modelagem em programação linear e inteira com resolvedores em Python. Estudos com as cadeias do açaí, da castanha e do pescado.
Bibliografia. GOLDBARG, M. C.; LUNA, H. P. L. Otimização combinatória e programação linear. 2. ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2005. · NOVAES, A. G. Logística e gerenciamento da cadeia de distribuição. 4. ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2015. · ARENALES, M. et al. Pesquisa operacional para cursos de engenharia. 2. ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2015.
Ementa. Componentes de uma série temporal: tendência, sazonalidade e ruído. Suavização exponencial, modelos ARIMA e SARIMA aplicados a desmatamento, focos de calor, precipitação e níveis de rios — com as secas de 2023 e 2024 e as cheias históricas como estudos de caso. Fundamentos de sensoriamento remoto da vegetação: resoluções, índices espectrais e detecção de mudança em nível introdutório. Do alerta de satélite à estatística pública: como nascem os números do PRODES e do DETER. Medidas de erro e comunicação honesta de previsões e tendências.
Bibliografia. MORETTIN, P. A.; TOLOI, C. M. C. Análise de séries temporais. 3. ed. São Paulo: Blucher, 2018. · PONZONI, F. J.; SHIMABUKURO, Y. E.; KUPLICH, T. M. Sensoriamento remoto da vegetação. 2. ed. São Paulo: Oficina de Textos, 2012. · HYNDMAN, R. J.; ATHANASOPOULOS, G. Forecasting: principles and practice. 3. ed. Melbourne: OTexts, 2021.
Ementa. Crescimento populacional: modelos exponencial e logístico, capacidade de suporte e rendimento sustentável. Modelos estruturados por idade e tamanho: matrizes de Leslie e de Lefkovitch, taxa de crescimento e sensibilidade. O manejo madeireiro de baixo impacto: ciclos de corte, diâmetro mínimo e projeção de estoques. O manejo do pirarucu: contagem censitária, cotas e a matemática de um dos maiores êxitos de conservação produtiva do país. Pesca, caça e extração não madeireira como problemas de controle de colheita sob incerteza.
Bibliografia. GOTELLI, N. J. Ecologia. 4. ed. Londrina: Planta, 2009. · BATISTA, J. L. F.; COUTO, H. T. Z. do; SILVA FILHO, D. F. da. Quantificação de recursos florestais. São Paulo: Oficina de Textos, 2014. · CASWELL, H. Matrix population models. 2. ed. Sunderland: Sinauer, 2001.
Ementa. Da árvore à tonelada: equações alométricas, biomassa, fatores de expansão e a propagação da incerteza até o estoque de carbono. Linhas de base, adicionalidade, fuga e permanência: a aritmética da integridade em projetos REDD+ e de restauro. O Sistema Brasileiro de Comércio de Emissões da Lei nº 15.042, de 2024, e os mercados voluntários; formação de preço do crédito. O Fundo Florestas Tropicais para Sempre: a remuneração por hectare conservado aferida por satélite e o que ela exige de medição, monitoramento e verificação. Viabilidade financeira de projetos da floresta em pé.
Bibliografia. IPCC. Guidelines for national greenhouse gas inventories. Genebra: IPCC, 2006, com o refinamento de 2019. · WORLD BANK. State and trends of carbon pricing. Washington: World Bank, edição anual. · BRASIL. Lei nº 15.042, de 11 de dezembro de 2024 — Sistema Brasileiro de Comércio de Emissões. Brasília: Diário Oficial da União, 2024.
Ementa. Desenvolvimento, sob orientação, de um projeto completo sobre problema autêntico da bioeconomia amazônica, preferencialmente do território do estudante: da pergunta à base de dados, do modelo à implementação, dos resultados à recomendação. Escrita técnica e comunicação para públicos decisores — cooperativas, órgãos ambientais, financiadores. Defesa perante banca em sessão síncrona pública da Escola. Os melhores projetos integram o repositório aberto da Escola Parábola e são indicados para apresentação a parceiros da região.
Bibliografia. A bibliografia é a dos módulos anteriores, acrescida das fontes específicas de cada projeto, validadas pelo orientador.
Cada módulo é avaliado de zero a cem pontos, distribuídos entre listas orientadas, um laboratório entregável e uma síntese escrita, com aprovação a partir de sessenta pontos e frequência mínima de 75% nos encontros síncronos, aferida também pela participação nas trilhas assíncronas. O Projeto Aplicado Regional é avaliado por banca de três membros. O estudante aprovado em todos os módulos recebe o certificado; o estudante aprovado em módulos isolados recebe declaração de extensão correspondente às horas cursadas.
A Escola Parábola expede certificado de Formação Avançada, em curso livre, acompanhado de histórico com módulos, ementas, cargas horárias, corpo docente e resultado do projeto final. O documento declara expressamente a natureza livre e autônoma do curso e os padrões de qualidade adotados pela Escola — 360 horas de carga e a meta de um terço de mestres e doutores no corpo docente.
A coordenação acadêmica é do Prof. Dr. João Carlos Moreira, doutor em Matemática, professor da Universidade Federal de Uberlândia no Câmpus Pontal e editor da Editora Parábola Pontal. O corpo docente é composto por doutores e mestres em Matemática, Estatística, Ciências Florestais, Ecologia e Economia, convidados por módulo, com a meta permanente de que ao menos um terço dos docentes de cada turma seja portador de título de mestre ou doutor, na forma do referencial adotado, e com prioridade para pesquisadores e profissionais que atuam na própria região amazônica.
O curso opera sobre a plataforma virtual da Escola Parábola, no endereço escolaparabola.com.br, com salas síncronas, trilhas assíncronas, laboratórios computacionais em nuvem e repositório de dados abertos ambientais e territoriais mantido pela equipe. O estudante necessita apenas de computador com acesso à internet; todo o software empregado é livre e gratuito.
| Denominação | Formação Avançada em Matemática e Logística do Agronegócio Exportador |
|---|---|
| Natureza | Curso livre de formação avançada, autônomo por opção institucional da Escola, com padrões de carga horária e de titulação docente inspirados na Resolução CNE/CES nº 1/2018 |
| Carga horária total | 360 horas — 120 síncronas e 240 assíncronas |
| Duração | 12 meses — quatro bimestres letivos de dois módulos, mais o período de conclusão do projeto aplicado |
| Modalidade | A distância, pela plataforma da Escola Parábola, com um encontro síncrono semanal noturno por módulo |
| Vagas por turma | 40 |
| Público-alvo | Graduados em Matemática, Estatística, Engenharias, Logística, Computação, Economia, Agronomia e áreas afins; profissionais de tradings, transportadoras, armazéns, cooperativas e órgãos de infraestrutura; docentes |
| Certificação | Certificado de Formação Avançada expedido pela Escola Parábola, com histórico dos módulos, cargas e resultados, na forma da seção 9 |
A safra brasileira de grãos de 2025/26 está estimada pela Companhia Nacional de Abastecimento, no levantamento de setembro de 2026, em 361,7 milhões de toneladas — novo recorde, com a soja em 180,46 milhões de toneladas e o milho em 144 milhões. O Centro-Oeste é a maior região produtora do país, com 174,5 milhões de toneladas e 49,4% da produção nacional na estimativa da mesma Companhia, e Mato Grosso, sozinho, colhe 51,6 milhões de toneladas de soja. Quase nada disso é consumido onde nasce: a safra do Centro-Oeste vive, por definição, a mais de mil quilômetros do mar.
O mapa desse deslocamento está sendo redesenhado em tempo real. Os embarques de soja e milho pelos portos do Arco Norte saltaram de 36,56 milhões de toneladas em 2021 para 58,06 milhões em 2025 — crescimento de 59% —, e em 2025 o corredor do Norte respondeu por 48% de todo o milho exportado pelo país e por 36,2% da soja, superando, no conjunto dos dois grãos, o porto de Santos: 39,5% contra 33%. A Conab atribui a migração à redução dos fretes pela menor distância entre as áreas produtoras e os portos, viabilizada por ferrovias como a Norte-Sul, pelos transbordos e pelas hidrovias amazônicas — as mesmas cujas janelas de navegabilidade as secas severas ameaçam, como os rios Madeira e Tapajós lembraram. Do outro lado, permanecem os gargalos clássicos: déficit de armazenagem, filas de caminhões nos terminais e a dança anual entre frete, base e preço que decide a renda do produtor.
Cada frase desse parágrafo é um problema matemático com nome técnico: o corredor é um problema de fluxo de custo mínimo em rede multimodal; a fila no terminal é teoria de filas; o armazém é uma decisão de estoque sob incerteza de preço; a escolha entre vender na colheita ou carregar a posição é otimização com séries temporais e derivativos; a própria disputa entre Santos e o Arco Norte é uma alocação origem-destino que se resolve, tonelada a tonelada, no computador de alguém. O curso forma esse alguém — o profissional que enxerga o corredor logístico como um único modelo, do talhão ao porão do navio.
Objetivo geral. Formar especialistas capazes de formular, resolver e comunicar modelos matemáticos da logística do agronegócio exportador — redes e corredores, filas e armazenagem, previsão de fretes e preços, e decisão de comercialização —, com implementação computacional em Python sobre dados públicos brasileiros.
Objetivos específicos.
O egresso é o profissional que olha o mapa e vê a rede — e olha a rede e vê o dinheiro. Ele lê a tabela de fretes e reconhece o vetor de custos de um problema de transporte; visita o terminal e estima, de cabeça, a taxa de chegada e o tempo de serviço da fila; ouve o produtor perguntar «vendo agora ou guardo?» e responde com um modelo, não com um palpite. Está preparado para atuar em tradings, transportadoras e operadores logísticos, armazéns e cooperativas, terminais e concessionárias de infraestrutura, órgãos de planejamento e consultorias, para lecionar os fundamentos quantitativos da logística agroindustrial e para prosseguir estudos stricto sensu em pesquisa operacional, engenharia de transportes e economia aplicada.
O curso é integralmente a distância e organiza cada módulo em um encontro síncrono semanal noturno de uma hora e meia — exposição dialogada, resolução de problemas e discussão de casos — e em trilhas assíncronas na plataforma da Escola Parábola, com videoaulas curtas, listas orientadas, laboratórios computacionais e leituras dirigidas. Todos os laboratórios usam Python com dados reais e públicos: levantamentos de safra e anuário agrologístico da Conab, estatísticas de comércio exterior, séries de fretes rodoviários e indicadores de preços agropecuários. A avaliação de cada módulo combina listas, um laboratório entregável e uma síntese escrita; o oitavo módulo é o projeto aplicado, defendido perante banca em sessão síncrona pública.
A matriz distribui 360 horas em oito módulos de 45 horas — 15 síncronas e 30 assíncronas cada —, em quatro bimestres de dois módulos. Todas as cargas são múltiplas de 15 horas.
| Bim. | Módulo | S | A | Total |
|---|---|---|---|---|
| 1º | M1 — Do Talhão ao Porto: Panorama da Logística do Agronegócio Exportador | 15 | 30 | 45 |
| 1º | M2 — Laboratório Computacional: Python e Dados de Safra, Frete e Comércio Exterior | 15 | 30 | 45 |
| 2º | M3 — Estatística de Safras, Fretes e Tempos Logísticos | 15 | 30 | 45 |
| 2º | M4 — Fluxos em Redes: Corredores, Multimodalidade e Alocação Origem-Porto | 15 | 30 | 45 |
| 3º | M5 — Filas, Armazenagem e Capacidade: a Aritmética do Gargalo | 15 | 30 | 45 |
| 3º | M6 — Séries Temporais de Preços e Fretes: Prever para Decidir Quando e Por Onde | 15 | 30 | 45 |
| 4º | M7 — Matemática da Comercialização: Frete, Base e Proteção de Preços | 15 | 30 | 45 |
| 4º | M8 — Projeto Aplicado Regional | 15 | 30 | 45 |
| Total | 120 | 240 | 360 |
Ementa. A geografia da safra e a geografia dos portos: por que metade da produção nasce a mais de mil quilômetros do mar. Modais e corredores: rodovia, ferrovia, hidrovia e cabotagem; o Arco Norte e o eixo de Santos e Paranaguá em disputa; transbordos, terminais e armazéns. Agentes e instituições: produtores, cooperativas, tradings, transportadores, concessionárias e órgãos de planejamento e regulação. Os números oficiais: levantamentos de safra, anuário agrologístico e estatísticas de exportação. Leitura orientada desses documentos como textos matemáticos em potencial: onde estão as redes, as filas, as séries e as funções-objetivo.
Bibliografia. CAIXETA-FILHO, J. V.; GAMEIRO, A. H. (org.). Transporte e logística em sistemas agroindustriais. São Paulo: Atlas, 2001. · COMPANHIA NACIONAL DE ABASTECIMENTO. Anuário agrologístico. Brasília: Conab, edição anual. · MENDES, J. T. G.; PADILHA JUNIOR, J. B. Agronegócio: uma abordagem econômica. São Paulo: Pearson Prentice Hall, 2007.
Ementa. Python científico para logística: NumPy, pandas e Matplotlib. Aquisição e tratamento das bases públicas do setor: levantamentos de safra da Conab, estatísticas de exportação por porto e por produto, séries de fretes rodoviários e indicadores de preços agropecuários. Georreferenciamento elementar de origens, terminais e portos; cálculo de distâncias e matrizes de custo. Boas práticas de reprodutibilidade: cadernos, versionamento e documentação. Construção do repositório pessoal de dados que acompanhará o estudante em todos os módulos.
Bibliografia. McKINNEY, W. Python para análise de dados. 3. ed. São Paulo: Novatec, 2023. · VANDERPLAS, J. Python data science handbook. 2. ed. Sebastopol: O'Reilly, 2023. · COMPANHIA NACIONAL DE ABASTECIMENTO. Portal de informações agropecuárias. Brasília: Conab, acesso permanente.
Ementa. Revisão dirigida de probabilidade e inferência: variáveis aleatórias, esperança, intervalos de confiança e testes. A estatística da previsão de safra: amostragem de campo, produtividade e a leitura crítica dos levantamentos oficiais. Distribuições de tempos logísticos: viagem, carregamento, espera e descarga; assimetria, caudas e o perigo de planejar pela média. Variabilidade de fretes entre rotas, meses e safras; comparação estatística de corredores. Regressão aplicada: frete em função de distância, diesel e sazonalidade.
Bibliografia. MAGALHÃES, M. N.; LIMA, A. C. P. Noções de probabilidade e estatística. 7. ed. São Paulo: EDUSP, 2013. · BUSSAB, W. O.; MORETTIN, P. A. Estatística básica. 9. ed. São Paulo: Saraiva, 2017. · GRUPO DE PESQUISA E EXTENSÃO EM LOGÍSTICA AGROINDUSTRIAL. SIFRECA — Sistema de Informações de Fretes. Piracicaba: ESALQ-USP, acesso permanente.
Ementa. Grafos e redes: caminhos mínimos, fluxo máximo e fluxo de custo mínimo. O problema de transporte e o problema de transbordo: da fazenda ao armazém, do armazém ao terminal, do terminal ao porto. Redes multimodais com custos e capacidades por modal; a decisão Santos ou Arco Norte como alocação origem-destino resolvida tonelada a tonelada. Localização de armazéns e transbordos. Modelagem em programação linear e inteira com resolvedores em Python; análise de sensibilidade e preços-sombra como linguagem de negociação de frete e de investimento.
Bibliografia. GOLDBARG, M. C.; LUNA, H. P. L. Otimização combinatória e programação linear. 2. ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2005. · NOVAES, A. G. Logística e gerenciamento da cadeia de distribuição. 4. ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2015. · AHUJA, R. K.; MAGNANTI, T. L.; ORLIN, J. B. Network flows: theory, algorithms, and applications. Upper Saddle River: Prentice Hall, 1993.
Ementa. Processos de chegada e de serviço; a fórmula de Little e os modelos markovianos elementares de filas. A fila de caminhões no armazém e no porto: pátios reguladores, agendamento de janelas e o custo da espera. Simulação de eventos discretos como laboratório do corredor: moegas, tombadores, balanças e berços de atracação. O armazém como poupança de grão: déficit de armazenagem, decisão de estocar sob incerteza de preço e o valor da espera. Dimensionamento de capacidade: quando o gargalo é físico e quando é de coordenação.
Bibliografia. PRADO, D. S. do. Teoria das filas e da simulação. 5. ed. Nova Lima: Falconi, 2014. · GROSS, D. et al. Fundamentals of queueing theory. 5. ed. Hoboken: Wiley, 2018. · BALLOU, R. H. Gerenciamento da cadeia de suprimentos/logística empresarial. 5. ed. Porto Alegre: Bookman, 2006.
Ementa. Componentes de uma série temporal: tendência, sazonalidade e ruído. Suavização exponencial, modelos ARIMA e SARIMA aplicados a preços de grãos, fretes rodoviários e volumes embarcados por porto. A sazonalidade da safra dentro das séries: o pico da colheita no frete e a entressafra no preço. Previsão em horizontes de decisão — a próxima semana, o próximo trimestre, a próxima safra — e medidas de erro. Introdução aos métodos de aprendizado de máquina para previsão e à combinação de previsores. O valor econômico do erro: quanto custa errar o mês do embarque.
Bibliografia. MORETTIN, P. A.; TOLOI, C. M. C. Análise de séries temporais. 3. ed. São Paulo: Blucher, 2018. · HYNDMAN, R. J.; ATHANASOPOULOS, G. Forecasting: principles and practice. 3. ed. Melbourne: OTexts, 2021. · CENTRO DE ESTUDOS AVANÇADOS EM ECONOMIA APLICADA. Indicadores de preços agropecuários. Piracicaba: CEPEA-USP, acesso permanente.
Ementa. Formação do preço ao produtor: cotação internacional, câmbio, prêmio de porto, frete e base — a decomposição aritmética completa, rota a rota. Juros compostos, custo de carregamento e a comparação entre vender na colheita e armazenar. Contratos futuros agropecuários: margens, ajustes e convergência; a proteção de preços com futuros e uma introdução às opções. Contratos a termo, troca de insumos por grão e cédula de produto rural em nível introdutório. Risco de base e risco cambial; a decisão conjunta de quando vender, por onde escoar e quanto proteger, formulada como problema de otimização.
Bibliografia. MARQUES, P. V.; MELLO, P. C. de; MARTINES FILHO, J. G. Mercados futuros e de opções agropecuários. Rio de Janeiro: Elsevier, 2013. · ASSAF NETO, A. Matemática financeira e suas aplicações. 15. ed. São Paulo: Atlas, 2023. · B3. Especificações dos contratos futuros agropecuários. São Paulo: B3, acesso permanente.
Ementa. Desenvolvimento, sob orientação, de um projeto completo sobre problema autêntico da logística agroindustrial, preferencialmente do corredor, terminal, armazém ou cooperativa do estudante: da pergunta à base de dados, do modelo à implementação, dos resultados à recomendação. Escrita técnica e comunicação para públicos decisores — diretores de operação, cooperados, concessionárias e órgãos públicos. Defesa perante banca em sessão síncrona pública da Escola. Os melhores projetos integram o repositório aberto da Escola Parábola e são indicados para apresentação a parceiros do setor.
Bibliografia. A bibliografia é a dos módulos anteriores, acrescida das fontes específicas de cada projeto, validadas pelo orientador.
Cada módulo é avaliado de zero a cem pontos, distribuídos entre listas orientadas, um laboratório entregável e uma síntese escrita, com aprovação a partir de sessenta pontos e frequência mínima de 75% nos encontros síncronos, aferida também pela participação nas trilhas assíncronas. O Projeto Aplicado Regional é avaliado por banca de três membros. O estudante aprovado em todos os módulos recebe o certificado; o estudante aprovado em módulos isolados recebe declaração de extensão correspondente às horas cursadas.
A Escola Parábola expede certificado de Formação Avançada, em curso livre, acompanhado de histórico com módulos, ementas, cargas horárias, corpo docente e resultado do projeto final. O documento declara expressamente a natureza livre e autônoma do curso e os padrões de qualidade adotados pela Escola — 360 horas de carga e a meta de um terço de mestres e doutores no corpo docente.
A coordenação acadêmica é do Prof. Dr. João Carlos Moreira, doutor em Matemática, professor da Universidade Federal de Uberlândia no Câmpus Pontal e editor da Editora Parábola Pontal. O corpo docente é composto por doutores e mestres em Matemática, Estatística, Pesquisa Operacional, Engenharia de Transportes e Economia, convidados por módulo, com a meta permanente de que ao menos um terço dos docentes de cada turma seja portador de título de mestre ou doutor, na forma do referencial adotado, e com prioridade para profissionais com vivência nos corredores e terminais da região.
O curso opera sobre a plataforma virtual da Escola Parábola, no endereço escolaparabola.com.br, com salas síncronas, trilhas assíncronas, laboratórios computacionais em nuvem e repositório de dados abertos de safra, fretes, preços e comércio exterior mantido pela equipe. O estudante necessita apenas de computador com acesso à internet; todo o software empregado é livre e gratuito.
| Denominação | Formação Avançada em Matemática dos Riscos Climáticos e do Seguro Rural |
|---|---|
| Natureza | Curso livre de formação avançada, autônomo por opção institucional da Escola, com padrões de carga horária e de titulação docente inspirados na Resolução CNE/CES nº 1/2018 |
| Carga horária total | 360 horas — 120 síncronas e 240 assíncronas |
| Duração | 12 meses — quatro bimestres letivos de dois módulos, mais o período de conclusão do projeto aplicado |
| Modalidade | A distância, pela plataforma da Escola Parábola, com um encontro síncrono semanal noturno por módulo |
| Vagas por turma | 40 |
| Público-alvo | Graduados em Matemática, Estatística, Atuária, Engenharias, Agronomia, Meteorologia, Economia, Computação e áreas afins; profissionais de seguradoras, resseguradoras, corretoras, cooperativas, bancos e órgãos públicos de defesa civil e política agrícola; docentes |
| Certificação | Certificado de Formação Avançada expedido pela Escola Parábola, com histórico dos módulos, cargas e resultados, na forma da seção 9 |
Nenhuma região brasileira aprendeu tão duramente quanto o Sul que o clima é uma variável econômica. As enchentes de abril e maio de 2024 no Rio Grande do Sul foram as mais severas do estado em pelo menos 80 anos, inundaram a capital e dezenas de cidades e produziram prejuízos que a Confederação Nacional das Seguradoras estima na casa dos 100 bilhões de reais — dos quais apenas cerca de 6 bilhões estavam cobertos por seguro, no estado que tem a quarta maior penetração de seguros do país. Poucos anos antes, entre 2020 e 2022, a mesma região atravessara estiagens consecutivas que derrubaram safras de soja e milho; o Sul convive ainda com geadas, granizo e ciclones extratropicais. Um estado que responde por 69% do arroz nacional viu, num mesmo quinquênio, a falta e o excesso de água baterem recordes.
O instrumento clássico de defesa — o seguro rural — está aquém do desafio. O Programa de Subvenção ao Prêmio do Seguro Rural operou em 2024 com orçamento de 1,15 bilhão de reais, reforçado com 210 milhões exclusivos para o Rio Grande do Sul, destinados a cerca de 31 mil apólices, 1 milhão de hectares e 9,5 bilhões de reais em valor segurado — números expressivos e, ainda assim, pequenos diante da lavoura gaúcha e da conta de 2024. O próprio setor relata a dificuldade de equilíbrio entre indenizações crescentes e arrecadação em queda, com redução da área segurada justamente quando os eventos extremos se intensificam. O abismo entre os 100 bilhões perdidos e os 6 bilhões cobertos tem um nome técnico: lacuna de proteção — e fechá-la é um problema matemático.
É um problema matemático porque cada elo da resposta exige um capítulo da matemática aplicada: o evento raro pede a estatística de extremos, que responde o que a média esconde; a cheia e a estiagem pedem a hidrologia estatística; a tradução do clima em perda de safra pede funções de dano e índices; o preço justo da apólice pede a atuária — complicada, aqui, pelo fato de que a seca não escolhe uma fazenda, mas atinge todas de uma vez, correlacionando as perdas e quebrando a hipótese de independência em que o seguro clássico se apoia; e a decisão pública e privada — quanto subvencionar, quanto ressegurar, onde adaptar — pede otimização sob risco. O curso forma o profissional dessa cadeia inteira, do posto pluviométrico à apólice.
Objetivo geral. Formar especialistas capazes de formular, resolver e comunicar modelos matemáticos do risco climático agrícola — estatística de extremos, hidrologia, funções de perda, precificação atuarial e decisão sob risco —, com implementação computacional em Python sobre dados públicos brasileiros.
Objetivos específicos.
O egresso é o profissional que fica calmo diante da palavra «catástrofe» porque sabe medi-la. Ele lê a série de sessenta anos do posto pluviométrico e extrai dela o período de retorno da cheia; recebe o mapa de produtividade de uma seca e enxerga a correlação espacial que encarece a apólice; ouve o gestor perguntar «quanto custa proteger este município?» e responde com uma distribuição de perdas, não com um chute. Está preparado para atuar em seguradoras, resseguradoras e corretoras, cooperativas e agroindústrias, bancos, órgãos de política agrícola e defesa civil, para lecionar os fundamentos quantitativos do risco climático e para prosseguir estudos stricto sensu em estatística, atuária, hidrologia e economia aplicada.
O curso é integralmente a distância e organiza cada módulo em um encontro síncrono semanal noturno de uma hora e meia — exposição dialogada, resolução de problemas e discussão de casos — e em trilhas assíncronas na plataforma da Escola Parábola, com videoaulas curtas, listas orientadas, laboratórios computacionais e leituras dirigidas. Todos os laboratórios usam Python com dados reais e públicos: séries meteorológicas do INMET, séries hidrológicas da Agência Nacional de Águas e Saneamento Básico, levantamentos de safra da Conab e estatísticas do seguro rural e dos programas de garantia. As enchentes de 2024 e as estiagens de 2020 a 2022 atravessam o curso como estudos de caso permanentes. A avaliação de cada módulo combina listas, um laboratório entregável e uma síntese escrita; o oitavo módulo é o projeto aplicado, defendido perante banca em sessão síncrona pública.
A matriz distribui 360 horas em oito módulos de 45 horas — 15 síncronas e 30 assíncronas cada —, em quatro bimestres de dois módulos. Todas as cargas são múltiplas de 15 horas.
| Bim. | Módulo | S | A | Total |
|---|---|---|---|---|
| 1º | M1 — O Clima como Variável Econômica: Panorama dos Riscos e do Seguro Rural | 15 | 30 | 45 |
| 1º | M2 — Laboratório Computacional: Python e Dados Hidrometeorológicos | 15 | 30 | 45 |
| 2º | M3 — Estatística de Extremos: a Matemática do Evento Raro | 15 | 30 | 45 |
| 2º | M4 — Hidrologia Estatística: Cheias, Vazões e Estiagens | 15 | 30 | 45 |
| 3º | M5 — Do Clima à Perda: Funções de Dano, Zoneamento e Seguros de Índice | 15 | 30 | 45 |
| 3º | M6 — Atuária do Seguro Rural: Precificação sob Risco Correlacionado | 15 | 30 | 45 |
| 4º | M7 — Decisão sob Risco Climático: Resseguro, Subvenção e Adaptação | 15 | 30 | 45 |
| 4º | M8 — Projeto Aplicado Regional | 15 | 30 | 45 |
| Total | 120 | 240 | 360 |
Ementa. Os riscos climáticos do Sul do Brasil: cheias, estiagens, geadas, granizo e ciclones extratropicais; as enchentes de 2024 e as estiagens de 2020 a 2022 como estudos de caso fundadores. A arquitetura brasileira de proteção: seguro rural privado, Programa de Subvenção ao Prêmio do Seguro Rural, programas de garantia da atividade agropecuária e zoneamento agrícola de risco climático. A lacuna de proteção: o abismo entre a perda e a cobertura, seus números e suas causas. Agentes: seguradoras, resseguradoras, corretoras, cooperativas, bancos e o poder público. Leitura orientada de relatórios oficiais e apólices como textos matemáticos em potencial: onde estão as distribuições, as correlações e as funções-objetivo.
Bibliografia. BRASIL. Ministério da Agricultura e Pecuária. Relatórios do Programa de Subvenção ao Prêmio do Seguro Rural. Brasília: Mapa, edição anual. · NOBRE, C. A.; MARENGO, J. A. (org.). Mudanças climáticas em rede: um olhar interdisciplinar. São José dos Campos: INCT, 2017. · SUPERINTENDÊNCIA DE SEGUROS PRIVADOS. Estatísticas do mercado de seguros. Rio de Janeiro: Susep, acesso permanente.
Ementa. Python científico para clima e água: NumPy, pandas e Matplotlib. Aquisição e tratamento das bases públicas: séries históricas de estações meteorológicas, séries de níveis e vazões de rios, levantamentos de safra e estatísticas do seguro rural. Tratamento de séries longas: lacunas, mudanças de posto, consistência e homogeneidade. Agregações que importam ao risco: máximos anuais, totais acumulados, dias consecutivos sem chuva. Boas práticas de reprodutibilidade: cadernos, versionamento e documentação. Construção do repositório pessoal de dados que acompanhará o estudante em todos os módulos.
Bibliografia. McKINNEY, W. Python para análise de dados. 3. ed. São Paulo: Novatec, 2023. · VANDERPLAS, J. Python data science handbook. 2. ed. Sebastopol: O'Reilly, 2023. · INSTITUTO NACIONAL DE METEOROLOGIA. Banco de Dados Meteorológicos — BDMEP. Brasília: INMET, acesso permanente.
Ementa. Por que a média esconde o que interessa: caudas, assimetria e o limite dos modelos usuais. Distribuições de máximos anuais e a família generalizada de valores extremos; o método dos excedentes de limiar e a distribuição generalizada de Pareto. Ajuste, diagnóstico e intervalos de confiança para quantis raros. Período de retorno: o que significa, o que não significa e a leitura honesta da expressão «chuva de cem anos» — inclusive quando ela ocorre duas vezes na mesma década. Não estacionariedade em nível introdutório: extremos sob clima em mudança. Aplicações a precipitações, níveis de rios e temperaturas do Sul.
Bibliografia. NAGHETTINI, M.; PINTO, É. J. de A. Hidrologia estatística. Belo Horizonte: CPRM, 2007. · COLES, S. An introduction to statistical modeling of extreme values. Londres: Springer, 2001. · MAGALHÃES, M. N.; LIMA, A. C. P. Noções de probabilidade e estatística. 7. ed. São Paulo: EDUSP, 2013.
Ementa. O ciclo hidrológico e a bacia como unidade de análise. Chuva e vazão: séries, curvas de permanência e a análise de frequência de cheias. Precipitações intensas e a relação entre intensidade, duração e frequência. Estiagens como o extremo silencioso: indicadores de seca, duração e severidade. Séries temporais hidrológicas: sazonalidade, persistência e previsão em nível introdutório. O caso das bacias gaúchas em 2024: o que os dados diziam antes, durante e depois. A ponte com a decisão: mapas de risco, defesa civil e regras de operação.
Bibliografia. TUCCI, C. E. M. (org.). Hidrologia: ciência e aplicação. 4. ed. Porto Alegre: Editora da UFRGS/ABRH, 2009. · COLLISCHONN, W.; DORNELLES, F. Hidrologia para engenharia e ciências ambientais. 2. ed. Porto Alegre: ABRH, 2015. · MORETTIN, P. A.; TOLOI, C. M. C. Análise de séries temporais. 3. ed. São Paulo: Blucher, 2018.
Ementa. A tradução do fenômeno em prejuízo: funções de dano e produtividade condicionada ao clima. Regressão aplicada: safra em função de chuva, temperatura e janelas críticas de desenvolvimento das culturas. O zoneamento agrícola de risco climático: a lógica probabilística das janelas de plantio e sua leitura crítica. Seguros de índice e paramétricos: gatilhos, base de cálculo e o risco de base — quando o índice paga e a lavoura perdeu, e vice-versa. Sensoriamento remoto e índices de vegetação como insumo de monitoramento em nível introdutório. Desenho de produtos para a realidade das culturas do Sul.
Bibliografia. BRASIL. Ministério da Agricultura e Pecuária; EMBRAPA. Zoneamento Agrícola de Risco Climático — documentos metodológicos. Brasília: Mapa, acesso permanente. · BUSSAB, W. O.; MORETTIN, P. A. Estatística básica. 9. ed. São Paulo: Saraiva, 2017. · JAMES, G. et al. An introduction to statistical learning. 2. ed. Nova York: Springer, 2021.
Ementa. Os fundamentos atuariais: prêmio puro, carregamentos, franquias e sinistralidade. Modelos de frequência e severidade e a distribuição agregada de perdas. A quebra da hipótese de independência: a seca que atinge todas as fazendas de uma vez, a correlação espacial das perdas e o risco sistêmico como marca do seguro agrícola. Diversificação geográfica e por cultura: quanto ela ajuda e onde deixa de ajudar. Provisões, capital e medidas de risco de cauda. Tarifação com dados brasileiros: da série de produtividade municipal à taxa da apólice, com a incerteza declarada em cada passo.
Bibliografia. FERREIRA, P. P. Modelos de precificação e ruína para seguros de curto prazo. Rio de Janeiro: Funenseg, 2002. · KLUGMAN, S. A.; PANJER, H. H.; WILLMOT, G. E. Loss models: from data to decisions. 5. ed. Hoboken: Wiley, 2019. · BOWERS, N. L. et al. Actuarial mathematics. 2. ed. Schaumburg: Society of Actuaries, 1997.
Ementa. Decisão sob incerteza: cenários, utilidade e medidas de risco. O resseguro como transferência matemática de cauda: proporcional e por excesso de danos, retenções e prioridades. A subvenção pública ao prêmio como problema de desenho: orçamento limitado, focalização e o efeito sobre a adesão — o caso do Programa de Subvenção ao Prêmio do Seguro Rural e de seus reforços emergenciais. Carteiras de risco climático e otimização da retenção. Análise custo-benefício de adaptação: diques, drenagem, irrigação, calendários e variedades, comparados pela distribuição de perdas evitadas. A decisão conjunta de proteger, transferir e adaptar, formulada como problema de otimização.
Bibliografia. LUENBERGER, D. G. Investment science. 2. ed. Nova York: Oxford University Press, 2014. · BRASIL. Lei nº 10.823, de 19 de dezembro de 2003 — subvenção econômica ao prêmio do Seguro Rural. Brasília: Diário Oficial da União, 2003. · BIRGE, J. R.; LOUVEAUX, F. Introduction to stochastic programming. 2. ed. Nova York: Springer, 2011.
Ementa. Desenvolvimento, sob orientação, de um projeto completo sobre problema autêntico de risco climático ou seguro rural, preferencialmente do território ou da carteira do estudante: da pergunta à base de dados, do modelo à implementação, dos resultados à recomendação. Escrita técnica e comunicação para públicos decisores — subscritores, cooperativas, prefeituras, defesa civil e órgãos de política agrícola. Defesa perante banca em sessão síncrona pública da Escola. Os melhores projetos integram o repositório aberto da Escola Parábola e são indicados para apresentação a parceiros do setor.
Bibliografia. A bibliografia é a dos módulos anteriores, acrescida das fontes específicas de cada projeto, validadas pelo orientador.
Cada módulo é avaliado de zero a cem pontos, distribuídos entre listas orientadas, um laboratório entregável e uma síntese escrita, com aprovação a partir de sessenta pontos e frequência mínima de 75% nos encontros síncronos, aferida também pela participação nas trilhas assíncronas. O Projeto Aplicado Regional é avaliado por banca de três membros. O estudante aprovado em todos os módulos recebe o certificado; o estudante aprovado em módulos isolados recebe declaração de extensão correspondente às horas cursadas.
A Escola Parábola expede certificado de Formação Avançada, em curso livre, acompanhado de histórico com módulos, ementas, cargas horárias, corpo docente e resultado do projeto final. O documento declara expressamente a natureza livre e autônoma do curso e os padrões de qualidade adotados pela Escola — 360 horas de carga e a meta de um terço de mestres e doutores no corpo docente.
A coordenação acadêmica é do Prof. Dr. João Carlos Moreira, doutor em Matemática, professor da Universidade Federal de Uberlândia no Câmpus Pontal e editor da Editora Parábola Pontal. O corpo docente é composto por doutores e mestres em Matemática, Estatística, Atuária, Hidrologia e Economia, convidados por módulo, com a meta permanente de que ao menos um terço dos docentes de cada turma seja portador de título de mestre ou doutor, na forma do referencial adotado, e com prioridade para profissionais com vivência no mercado segurador e nos órgãos de gestão de risco da região.
O curso opera sobre a plataforma virtual da Escola Parábola, no endereço escolaparabola.com.br, com salas síncronas, trilhas assíncronas, laboratórios computacionais em nuvem e repositório de dados abertos hidrometeorológicos, de safras e do mercado segurador mantido pela equipe. O estudante necessita apenas de computador com acesso à internet; todo o software empregado é livre e gratuito.
| Denominação | Formação Avançada em Matemática e Finanças Quantitativas |
|---|---|
| Natureza | Curso livre de formação avançada, autônomo por opção institucional da Escola, com padrões de carga horária e de titulação docente inspirados na Resolução CNE/CES nº 1/2018 |
| Carga horária total | 360 horas — 120 síncronas e 240 assíncronas |
| Duração | 12 meses — quatro bimestres letivos de dois módulos, mais o período de conclusão do projeto aplicado |
| Modalidade | A distância, pela plataforma da Escola Parábola, com um encontro síncrono semanal noturno por módulo |
| Vagas por turma | 40 |
| Público-alvo | Graduados em Matemática, Estatística, Física, Engenharias, Computação, Economia, Administração, Contabilidade e áreas afins; profissionais de bancos, gestoras, corretoras, tesourarias e cooperativas de crédito; docentes |
| Certificação | Certificado de Formação Avançada expedido pela Escola Parábola, com histórico dos módulos, cargas e resultados, na forma da seção 9 |
O mercado de capitais brasileiro vive um ciclo de escala inédita. No primeiro semestre de 2026, as ofertas no mercado local somaram 361,8 bilhões de reais — o maior volume da história para o período, segundo a B3 —, com a renda fixa respondendo por 288 bilhões. Por trás desses números está a praça financeira do Sudeste metropolitano: bancos, gestoras, tesourarias, seguradoras e fundos que alocam a poupança nacional e formam, todos os dias, os preços que o resto do país usa para decidir. Essa praça emprega, cada vez mais, gente que sabe matemática — e reclama, com razão, da escassez dela.
Para a Escola Parábola, o dado decisivo é outro: a bolsa está precificando, em ritmo recorde, exatamente o Brasil que os demais cursos deste programa estudam. Os derivativos de boi gordo na B3 avançaram mais de 300% em julho de 2025, alcançando 19,6 bilhões de reais no mês e 88 bilhões no acumulado do ano, com contratos em aberto crescendo 61%; em 2026, o volume médio diário do futuro de boi subiu de cerca de 650 milhões para 935 milhões de reais, e os contratos em aberto de milho cresceram 55%. Os futuros de café movimentaram cerca de 47 bilhões de reais em 2025 — mais de 19 milhões de sacas —, herdeiros de uma tradição que negocia o grão em bolsa desde 1917. O talhão do Centro-Oeste, o vento do semiárido, a safra ameaçada pelo clima do Sul: tudo desagua em contratos cujo preço alguém precisa entender, apreçar e proteger.
Esse alguém é escasso porque as finanças quantitativas costumam ser ensinadas ou em teoria pura, longe do dado real, ou em cursos rasos de mercado, longe da matemática. O ofício exige as duas coisas ao mesmo tempo: a probabilidade que leva as caudas a sério, porque os retornos financeiros não são bem-comportados; o princípio de não arbitragem, que é o teorema central do apreçamento; a econometria da volatilidade, que muda com o tempo e se aglomera em crises; e a honestidade estatística de testar estratégias sem se iludir com o passado. O curso forma o profissional dessa interseção — e fecha o hexágono do programa, ligando as pontas produtivas do mapa à praça que as precifica.
Objetivo geral. Formar especialistas capazes de formular, resolver e comunicar modelos matemáticos dos mercados financeiros — estatística de retornos, juros e renda fixa, carteiras e risco, derivativos e volatilidade —, com implementação computacional em Python sobre dados públicos brasileiros.
Objetivos específicos.
O egresso é o profissional que trata preço como medida e risco como distribuição. Ele lê a curva de juros e extrai dela o que o mercado espera; recebe a série de retornos e reconhece, nos aglomerados de volatilidade, o que o desvio padrão sozinho esconderia; ouve a cooperativa perguntar «travamos o preço da safra?» e responde com a comparação matemática entre o futuro, a opção e o risco de não fazer nada. Está preparado para atuar em bancos, gestoras, corretoras, tesourarias de empresas e cooperativas, consultorias e órgãos de regulação, para lecionar os fundamentos quantitativos do mercado financeiro e para prosseguir estudos stricto sensu em matemática aplicada, estatística, finanças e economia.
O curso é integralmente a distância e organiza cada módulo em um encontro síncrono semanal noturno de uma hora e meia — exposição dialogada, resolução de problemas e discussão de casos — e em trilhas assíncronas na plataforma da Escola Parábola, com videoaulas curtas, listas orientadas, laboratórios computacionais e leituras dirigidas. Todos os laboratórios usam Python com dados reais e públicos: séries do Sistema Gerenciador de Séries Temporais do Banco Central, cotações e estatísticas da B3, dados abertos da CVM e indicadores de preços agropecuários. A avaliação de cada módulo combina listas, um laboratório entregável e uma síntese escrita; o oitavo módulo é o projeto aplicado, defendido perante banca em sessão síncrona pública.
A matriz distribui 360 horas em oito módulos de 45 horas — 15 síncronas e 30 assíncronas cada —, em quatro bimestres de dois módulos. Todas as cargas são múltiplas de 15 horas.
| Bim. | Módulo | S | A | Total |
|---|---|---|---|---|
| 1º | M1 — A Praça e o Interior: Panorama do Mercado Financeiro Brasileiro | 15 | 30 | 45 |
| 1º | M2 — Laboratório Computacional: Python e Dados de Mercado | 15 | 30 | 45 |
| 2º | M3 — A Estatística dos Retornos: Fatos Estilizados e Caudas Pesadas | 15 | 30 | 45 |
| 2º | M4 — Renda Fixa e a Matemática dos Juros | 15 | 30 | 45 |
| 3º | M5 — Carteiras e Medidas de Risco | 15 | 30 | 45 |
| 3º | M6 — Derivativos e o Apreçamento por Não Arbitragem | 15 | 30 | 45 |
| 4º | M7 — Séries Temporais Financeiras, Volatilidade e Simulação | 15 | 30 | 45 |
| 4º | M8 — Projeto Aplicado Regional | 15 | 30 | 45 |
| Total | 120 | 240 | 360 |
Ementa. O sistema financeiro nacional: instituições, mercados e reguladores. Renda fixa, renda variável, câmbio e derivativos; a B3 como bolsa e câmara de compensação. Os indexadores brasileiros e seu papel organizador: taxa básica, depósitos interfinanceiros e índices de preços. Os derivativos agropecuários e de energia como ponte entre a praça financeira e a economia real: boi, milho, café, açúcar e etanol. Leitura orientada de boletins, especificações de contratos e prospectos como textos matemáticos em potencial: onde estão as taxas, as distribuições e as funções de pagamento.
Bibliografia. ASSAF NETO, A. Mercado financeiro. 15. ed. São Paulo: Atlas, 2021. · FORTUNA, E. Mercado financeiro: produtos e serviços. 22. ed. Rio de Janeiro: Qualitymark, 2020. · B3. Especificações de contratos e estatísticas de mercado. São Paulo: B3, acesso permanente.
Ementa. Python científico para finanças: NumPy, pandas e Matplotlib. Aquisição e tratamento das bases públicas: séries do Banco Central, cotações e séries históricas da B3, dados abertos da CVM e indicadores de preços agropecuários. Retornos simples e logarítmicos; agregação temporal; ajustes por proventos e por dias úteis — o calendário brasileiro como detalhe que muda contas. Boas práticas de reprodutibilidade: cadernos, versionamento e documentação. Construção do repositório pessoal de dados que acompanhará o estudante em todos os módulos.
Bibliografia. McKINNEY, W. Python para análise de dados. 3. ed. São Paulo: Novatec, 2023. · VANDERPLAS, J. Python data science handbook. 2. ed. Sebastopol: O'Reilly, 2023. · BANCO CENTRAL DO BRASIL. Sistema Gerenciador de Séries Temporais — SGS. Brasília: BCB, acesso permanente.
Ementa. Revisão dirigida de probabilidade: variáveis aleatórias, esperança, variância, covariância e correlação. Os fatos estilizados dos retornos financeiros: caudas mais pesadas que a normal, assimetria, ausência de autocorrelação nos retornos e presença dela nos quadrados — a aglomeração de volatilidade. Testes e diagnósticos de normalidade; quantis empíricos e o perigo de medir risco com a distribuição errada. Dependência entre ativos: correlação, sua instabilidade em crises e noções de medidas alternativas de dependência. Estudos com ações, juros, câmbio e commodities brasileiras.
Bibliografia. MAGALHÃES, M. N.; LIMA, A. C. P. Noções de probabilidade e estatística. 7. ed. São Paulo: EDUSP, 2013. · MORETTIN, P. A. Econometria financeira: um curso em séries temporais financeiras. 3. ed. São Paulo: Blucher, 2017. · BUSSAB, W. O.; MORETTIN, P. A. Estatística básica. 9. ed. São Paulo: Saraiva, 2017.
Ementa. Capitalização composta e contínua; taxas efetivas, nominais e a convenção brasileira de dias úteis. Títulos públicos e privados: prefixados, pós-fixados e indexados a preços; precificação a valor presente. A curva de juros: construção, interpolação e leitura econômica; taxas a termo. Duração e convexidade como derivadas do preço em relação à taxa; imunização de carteiras e casamento de fluxos. Aplicações às tesourarias e ao financiamento do setor produtivo, do crédito rural às debêntures de infraestrutura.
Bibliografia. ASSAF NETO, A. Matemática financeira e suas aplicações. 15. ed. São Paulo: Atlas, 2023. · SECURATO, J. R. (coord.). Cálculo financeiro das tesourarias. 5. ed. São Paulo: Saint Paul, 2015. · LUENBERGER, D. G. Investment science. 2. ed. Nova York: Oxford University Press, 2014.
Ementa. Retorno e risco de uma carteira: o papel da covariância e o milagre limitado da diversificação. A fronteira de média e variância de Markowitz: construção, leitura crítica e sensibilidade aos parâmetros estimados — o erro de estimação como risco esquecido. Modelos de fatores e o beta em nível introdutório. Medidas de risco de cauda: valor em risco e perda esperada, estimação histórica e paramétrica, e testes retrospectivos. Limites, mandatos e a tradução do risco em regras de gestão. Estudos com carteiras de ativos brasileiros.
Bibliografia. BODIE, Z.; KANE, A.; MARCUS, A. J. Investimentos. 10. ed. Porto Alegre: AMGH, 2015. · ELTON, E. J. et al. Moderna teoria de carteiras e análise de investimentos. Rio de Janeiro: Elsevier, 2012. · JORION, P. Value at risk: a nova fonte de referência para a gestão do risco financeiro. 2. ed. São Paulo: BM&F, 2003.
Ementa. Contratos a termo e futuros: precificação por custo de carregamento, margens, ajustes diários e convergência para o mercado à vista. A base e seu risco nos contratos agropecuários — o elo com a comercialização do interior. Opções: funções de pagamento, paridade entre compra e venda, e o apreçamento por não arbitragem no modelo binomial; o modelo de Black e Scholes apresentado em nível conceitual, com suas hipóteses declaradas e discutidas. Sensibilidades do preço da opção e o princípio da proteção dinâmica. Estratégias de proteção para produtores, cooperativas e tesourarias com os contratos da B3.
Bibliografia. HULL, J. C. Opções, futuros e outros derivativos. 9. ed. Porto Alegre: Bookman, 2016. · MARQUES, P. V.; MELLO, P. C. de; MARTINES FILHO, J. G. Mercados futuros e de opções agropecuários. Rio de Janeiro: Elsevier, 2013. · LUENBERGER, D. G. Investment science. 2. ed. Nova York: Oxford University Press, 2014.
Ementa. Modelos de séries temporais para retornos e a insuficiência da variância constante. Modelos de volatilidade condicional da família ARCH e GARCH: especificação, ajuste e previsão de risco. Simulação de Monte Carlo: geração de cenários para preços, taxas e carteiras; a simulação como laboratório de decisões e de medidas de risco. Testes retrospectivos de estratégias e de modelos com disciplina estatística: janelas fora da amostra, custos de transação e as armadilhas do sobreajuste — a honestidade de não se iludir com o passado. Estudos com dados brasileiros de ações, juros e commodities.
Bibliografia. TSAY, R. S. Analysis of financial time series. 3. ed. Hoboken: Wiley, 2010. · MORETTIN, P. A. Econometria financeira: um curso em séries temporais financeiras. 3. ed. São Paulo: Blucher, 2017. · GLASSERMAN, P. Monte Carlo methods in financial engineering. Nova York: Springer, 2004.
Ementa. Desenvolvimento, sob orientação, de um projeto completo sobre problema autêntico de finanças quantitativas, preferencialmente ligado à carteira, à tesouraria ou à cadeia produtiva do estudante: da pergunta à base de dados, do modelo à implementação, dos resultados à recomendação. Escrita técnica e comunicação para públicos decisores — comitês de investimento, diretorias financeiras, cooperados. Defesa perante banca em sessão síncrona pública da Escola. Os melhores projetos integram o repositório aberto da Escola Parábola e são indicados para apresentação a parceiros do setor.
Bibliografia. A bibliografia é a dos módulos anteriores, acrescida das fontes específicas de cada projeto, validadas pelo orientador.
Cada módulo é avaliado de zero a cem pontos, distribuídos entre listas orientadas, um laboratório entregável e uma síntese escrita, com aprovação a partir de sessenta pontos e frequência mínima de 75% nos encontros síncronos, aferida também pela participação nas trilhas assíncronas. O Projeto Aplicado Regional é avaliado por banca de três membros. O estudante aprovado em todos os módulos recebe o certificado; o estudante aprovado em módulos isolados recebe declaração de extensão correspondente às horas cursadas.
A Escola Parábola expede certificado de Formação Avançada, em curso livre, acompanhado de histórico com módulos, ementas, cargas horárias, corpo docente e resultado do projeto final. O documento declara expressamente a natureza livre e autônoma do curso e os padrões de qualidade adotados pela Escola — 360 horas de carga e a meta de um terço de mestres e doutores no corpo docente. O curso é de natureza acadêmica e profissional e não constitui recomendação de investimento nem promessa de rentabilidade.
A coordenação acadêmica é do Prof. Dr. João Carlos Moreira, doutor em Matemática, professor da Universidade Federal de Uberlândia no Câmpus Pontal e editor da Editora Parábola Pontal. O corpo docente é composto por doutores e mestres em Matemática, Estatística, Economia e Finanças, convidados por módulo, com a meta permanente de que ao menos um terço dos docentes de cada turma seja portador de título de mestre ou doutor, na forma do referencial adotado, e com prioridade para profissionais com vivência em mesas, gestoras e tesourarias.
O curso opera sobre a plataforma virtual da Escola Parábola, no endereço escolaparabola.com.br, com salas síncronas, trilhas assíncronas, laboratórios computacionais em nuvem e repositório de dados abertos de mercado mantido pela equipe. O estudante necessita apenas de computador com acesso à internet; todo o software empregado é livre e gratuito.
| Denominação | Formação Avançada em Matemática e Otimização Mineral |
|---|---|
| Natureza | Curso livre de formação avançada, autônomo por opção institucional da Escola, com padrões de carga horária e de titulação docente inspirados na Resolução CNE/CES nº 1/2018 |
| Carga horária total | 360 horas — 120 síncronas e 240 assíncronas |
| Duração | 12 meses — quatro bimestres letivos de dois módulos, mais o período de conclusão do projeto aplicado |
| Modalidade | A distância, pela plataforma da Escola Parábola, com um encontro síncrono semanal noturno por módulo |
| Vagas por turma | 40 |
| Público-alvo | Graduados em Matemática, Estatística, Física, Engenharias, Computação, Economia e áreas afins; profissionais da cadeia mineral e da logística pesada e docentes da educação básica e superior |
| Certificação | Certificado de Formação Avançada expedido pela Escola Parábola, com histórico dos módulos, cargas e resultados, na forma da seção 9 |
Parauapebas é a capital brasileira do ferro. A cidade sedia a Serra Norte e ancora, com Canaã dos Carajás (S11D) e Curionópolis (Serra Leste), o Sistema Norte da Vale na Província Mineral de Carajás — a maior mina de ferro a céu aberto do mundo, com reservas estimadas em mais de 7,2 bilhões de toneladas de minério de alto teor. Os números de 2026 dão a escala: o S11D bateu recorde de 19,9 milhões de toneladas no primeiro trimestre, no ano em que completa dez anos; a companhia anunciou R$ 70 bilhões de investimento para levar Carajás a um ritmo de 200 milhões de toneladas anuais até 2030; e, em setembro, adquiriu 30% da mina vizinha Ferro Sul por cerca de US$ 190 milhões, com ramal ferroviário novo de 9 km até a Estrada de Ferro Carajás.
Por dentro, essa operação colossal é uma coleção de problemas matemáticos clássicos: decidir que bancadas lavrar e em que ordem é sequenciamento sob precedências; cumprir a especificação química do contrato misturando minérios de teores distintos é programação linear; dimensionar a frota de caminhões contra britadores e carregadeiras é teoria das filas; encher uma ferrovia de 892 km e um porto de embarque é otimização em redes; e a mineração circular — o projeto Gelado reaproveitará 6 milhões de toneladas anuais de rejeito — pede estatística de teores e balanços de massa.
Não há, na região, formação enxuta e aplicada que ensine exatamente essa matemática ao profissional que já vive a mina. Este curso ocupa esse lugar: leva o método da casa — modelagem, Python e dados públicos — ao endereço onde os problemas de otimização são os maiores do país.
Objetivo geral. Formar especialistas capazes de formular, resolver e comunicar modelos matemáticos dos problemas centrais da operação mineral — mistura de minérios, planejamento de lavra, dimensionamento de frotas e a logística mina–ferrovia–porto — com implementação computacional em Python sobre dados abertos do setor.
Objetivos específicos.
O egresso domina a leitura matemática da operação mineral: transita entre o plano de lavra, a planilha de blending e o painel logístico, formula os problemas na linguagem da programação matemática, resolve-os em Python com dados públicos do setor e comunica resultados a equipes de operação, planejamento e diretoria. É o profissional que a cadeia de Carajás — mineradoras, contratadas e fornecedores de Parauapebas, Canaã e Marabá — demanda para transformar dado em decisão.
O curso é integralmente a distância e organiza cada módulo em um encontro síncrono semanal noturno de uma hora e meia — exposição dialogada, resolução de problemas e discussão de casos — e em trilhas assíncronas na plataforma da Escola Parábola, com videoaulas curtas, listas orientadas, laboratórios computacionais e leituras dirigidas. Todos os laboratórios usam Python com dados reais e públicos: séries de produção e relatórios públicos das mineradoras, dados abertos da ANM e da ANTT. A avaliação de cada módulo combina listas, um laboratório entregável e uma síntese escrita; o oitavo módulo é o projeto aplicado, defendido perante banca em sessão síncrona pública.
O curso organiza-se em oito módulos de 45 horas (15 síncronas e 30 assíncronas), dois por bimestre, totalizando 360 horas em um ano letivo. O Módulo 2 constrói o laboratório computacional que serve a todos os demais; o Módulo 8 é o Projeto Aplicado Regional, defendido em sessão pública perante banca.
| Módulo | Denominação | Carga | Período |
|---|---|---|---|
| M1 | Modelagem Matemática da Mineração | 45 h | 1º bimestre |
| M2 | Laboratório Computacional: Python e Dados da Cadeia | 45 h | 1º bimestre |
| M3 | Programação Linear e o Problema da Mistura | 45 h | 2º bimestre |
| M4 | Sequenciamento e Planejamento de Lavra | 45 h | 2º bimestre |
| M5 | Filas e Frotas na Operação de Mina | 45 h | 3º bimestre |
| M6 | Otimização em Redes: da Mina ao Porto | 45 h | 3º bimestre |
| M7 | Estatística de Teores e Mineração Circular | 45 h | 4º bimestre |
| M8 | Projeto Aplicado Regional | 45 h | 4º bimestre |
Ementa. A cadeia do minério de ferro: pesquisa, lavra, beneficiamento, ferrovia e porto. Teor, diluição e recuperação; reservas e recursos; o balanço de massas como identidade fundamental da usina. Leitura matemática de relatórios de produção e de planos de mineração: onde estão as variáveis de decisão, as restrições e as funções-objetivo. O panorama de Carajás em números e o vocabulário técnico-matemático comum aos módulos seguintes.
Bibliografia. HUSTRULID, W.; KUCHTA, M.; MARTIN, R. Open pit mine planning and design. 3. ed. Boca Raton: CRC Press, 2013. · CHAVES, A. P. Teoria e prática do tratamento de minérios. v. 1. São Paulo: Oficina de Textos, 2012. · GOLDBARG, M. C.; LUNA, H. P. L. Otimização combinatória e programação linear. 2. ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2005.
Ementa. Python científico para a cadeia estudada: NumPy, pandas e Matplotlib. Aquisição e tratamento de dados abertos do setor — séries de produção e relatórios das mineradoras, dados da ANM, ANTT e do anuário mineral. Limpeza, agregação e visualização de séries e tabelas; boas práticas de reprodutibilidade: cadernos, versionamento e documentação. Construção do repositório pessoal de dados que acompanhará o estudante em todos os módulos e no projeto final.
Bibliografia. McKINNEY, W. Python para análise de dados. 3. ed. São Paulo: Novatec, 2023. · VANDERPLAS, J. Python data science handbook. 2. ed. Sebastopol: O'Reilly, 2023. · AGÊNCIA NACIONAL DE MINERAÇÃO. Anuário Mineral Brasileiro. Brasília: ANM, edição vigente.
Ementa. Formulação de programas lineares: variáveis, restrições, função-objetivo; o método simplex em sua geometria e a dualidade com interpretação econômica (preços-sombra dos teores). O problema do blending: misturar minérios de frentes distintas cumprindo faixas de ferro, sílica, alumina e umidade a custo mínimo. Análise de sensibilidade e cenários de contrato. Resolução computacional e leitura crítica das soluções.
Bibliografia. ARENALES, M. et al. Pesquisa operacional. 2. ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2015. · BAZARAA, M. S.; JARVIS, J. J.; SHERALI, H. D. Linear programming and network flows. 4. ed. Hoboken: Wiley, 2010. · GOLDBARG, M. C.; LUNA, H. P. L. Otimização combinatória e programação linear. 2. ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2005.
Ementa. Variáveis inteiras e binárias; formulações de programação inteira mista. O sequenciamento de blocos sob precedências geométricas e restrições de capacidade; horizontes de curto e longo prazo e o valor do dinheiro no tempo. Heurísticas construtivas e busca local quando o exato não alcança. Estudos com instâncias didáticas inspiradas em cavas reais.
Bibliografia. WOLSEY, L. A. Integer programming. 2. ed. Hoboken: Wiley, 2021. · HUSTRULID, W.; KUCHTA, M.; MARTIN, R. Open pit mine planning and design. 3. ed. Boca Raton: CRC Press, 2013. · ARENALES, M. et al. Pesquisa operacional. 2. ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2015.
Ementa. Processos de chegada e atendimento; a fila M/M/1 e M/M/c, medidas de desempenho e o custo da espera. O circuito caminhão–carregadeira–britador como rede de filas; dimensionamento de frota, compatibilidade de equipamentos e simulação de Monte Carlo para cenários de despacho. Disponibilidade física, utilização e produtividade como grandezas estatísticas.
Bibliografia. PRADO, D. S. Teoria das filas e da simulação. 6. ed. Nova Lima: Falconi, 2017. · CHWIF, L.; MEDINA, A. C. Modelagem e simulação de eventos discretos. 4. ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2015. · HILLIER, F. S.; LIEBERMAN, G. J. Introdução à pesquisa operacional. 9. ed. Porto Alegre: AMGH, 2013.
Ementa. Grafos, fluxos e cortes; fluxo máximo, custo mínimo e caminho mínimo com algoritmos clássicos. A cadeia Carajás–EFC–Ponta da Madeira como rede: capacidades de pátios, viradores de vagão e berços de embarque; gargalos e o valor marginal da capacidade. Programação de composições e janelas de embarque; noções de integração mina–porto sob incerteza de demanda.
Bibliografia. AHUJA, R. K.; MAGNANTI, T. L.; ORLIN, J. B. Network flows. Englewood Cliffs: Prentice Hall, 1993. · GOLDBARG, M. C.; GOLDBARG, E. Grafos: conceitos, algoritmos e aplicações. Rio de Janeiro: Elsevier, 2012. · NOVAES, A. G. Logística e gerenciamento da cadeia de distribuição. 4. ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2015.
Ementa. Amostragem de minérios e a teoria de Gy em visão introdutória; variabilidade espacial de teores e noções de geoestatística (variograma e krigagem em nível conceitual e computacional). Controle estatístico da qualidade do produto embarcado. Rejeitos e mineração circular: balanços do reaproveitamento, o caso do projeto Gelado e indicadores de intensidade de carbono por tonelada.
Bibliografia. YAMAMOTO, J. K.; LANDIM, P. M. B. Geoestatística: conceitos e aplicações. São Paulo: Oficina de Textos, 2013. · MONTGOMERY, D. C. Introdução ao controle estatístico da qualidade. 7. ed. Rio de Janeiro: LTC, 2016. · CHAVES, A. P. Teoria e prática do tratamento de minérios. v. 1. São Paulo: Oficina de Textos, 2012.
Ementa. Desenvolvimento do Projeto Aplicado Regional: escolha de um problema real da cadeia, com dados públicos da cadeia mineral — produção, logística ferroviária e embarques; formulação matemática, implementação computacional em Python, análise crítica dos resultados e das limitações do modelo. Redação do relatório técnico no padrão da Escola e preparação da defesa. Sessão pública de apresentação perante banca de três membros, na forma dos arts. 28 a 31 do Regulamento.
Bibliografia. ESCOLA PARÁBOLA. Regulamento Geral do Programa Formações Avançadas Regionais. Ituiutaba: Parábola Pontal, 2026. · BOOTH, W. C.; COLOMB, G. G.; WILLIAMS, J. M. A arte da pesquisa. 3. ed. São Paulo: WMF Martins Fontes, 2017. · LUZ, A. B.; SAMPAIO, J. A.; FRANÇA, S. C. A. (ed.). Tratamento de minérios. 6. ed. Rio de Janeiro: CETEM, 2018.
Cada módulo é avaliado de zero a cem pontos, distribuídos entre listas orientadas, um laboratório entregável e uma síntese escrita, com aprovação a partir de sessenta pontos e frequência mínima de 75% nos encontros síncronos, aferida também pela participação nas trilhas assíncronas. O Projeto Aplicado Regional é avaliado por banca de três membros. O estudante aprovado em todos os módulos recebe o certificado; o estudante aprovado em módulos isolados recebe declaração de extensão correspondente às horas cursadas.
A Escola Parábola expede certificado de Formação Avançada, em curso livre, acompanhado de histórico com módulos, ementas, cargas horárias, corpo docente e resultado do projeto final. O documento declara expressamente a natureza livre e autônoma do curso e os padrões de qualidade adotados pela Escola — 360 horas de carga e a meta de um terço de mestres e doutores no corpo docente.
A coordenação acadêmica é do Prof. Dr. João Carlos Moreira, doutor em Matemática, professor da Universidade Federal de Uberlândia no Câmpus Pontal e editor da Editora Parábola Pontal. O corpo docente é composto por doutores e mestres em Matemática, Estatística, Engenharia de Minas e Pesquisa Operacional, convidados por módulo, com a meta permanente de que ao menos um terço dos docentes de cada turma seja portador de título de mestre ou doutor, na forma do referencial adotado.
O curso opera sobre a plataforma virtual da Escola Parábola, no endereço escolaparabola.com.br, com salas síncronas, trilhas assíncronas, laboratórios computacionais em nuvem e repositório de dados abertos da cadeia mineral mantido pela equipe. O estudante necessita apenas de computador com acesso à internet; todo o software empregado é livre e gratuito.
| Denominação | Formação Avançada em Matemática da Agricultura Irrigada |
|---|---|
| Natureza | Curso livre de formação avançada, autônomo por opção institucional da Escola, com padrões de carga horária e de titulação docente inspirados na Resolução CNE/CES nº 1/2018 |
| Carga horária total | 360 horas — 120 síncronas e 240 assíncronas |
| Duração | 12 meses — quatro bimestres letivos de dois módulos, mais o período de conclusão do projeto aplicado |
| Modalidade | A distância, pela plataforma da Escola Parábola, com um encontro síncrono semanal noturno por módulo |
| Vagas por turma | 40 |
| Público-alvo | Graduados em Matemática, Estatística, Física, Engenharias, Computação, Economia e áreas afins; profissionais da fruticultura irrigada e do agronegócio exportador e docentes da educação básica e superior |
| Certificação | Certificado de Formação Avançada expedido pela Escola Parábola, com histórico dos módulos, cargas e resultados, na forma da seção 9 |
O polo Petrolina–Juazeiro é a prova viva de que água bem calculada muda a geografia: sobre mais de 100 mil hectares irrigados pelo São Francisco, o polo responde por cerca de 90% da manga e 95% da uva fresca que o Brasil exporta, sustentando por volta de 156 mil empregos. O Vale do Submédio produziu 1,24 milhão de toneladas de manga — 67,5% da produção nacional, alta de 7,15% — e concentrou cerca de R$ 2,4 bilhões, dois terços do valor nacional da fruta em 2025; Juazeiro lidera o ranking municipal com 417,5 mil toneladas e Petrolina vem em seguida com 282 mil.
Essa fartura não nasce do acaso, e sim de contas feitas todos os dias: estações meteorológicas alimentam o cálculo da evapotranspiração; a lâmina de irrigação é decidida por balanço hídrico; a floração da manga é programada para colher — e vender — o ano inteiro, o que transforma o pomar num problema de escalonamento; a fertirrigação é um problema de misturas; e a fruta exportada corre contra o relógio biológico em cadeias do frio com janelas apertadas rumo à Holanda, aos Estados Unidos e à Espanha, sob protocolos fitossanitários rigorosos acompanhados pela Adagro e pela Codevasf.
O profissional do polo aprende essa matemática na prática, aos pedaços. Este curso a organiza por inteiro, no método da casa: modelagem, Python e dados públicos — a formação que o maior polo de fruticultura irrigada do país ainda não tinha à porta.
Objetivo geral. Formar especialistas capazes de formular, resolver e comunicar modelos matemáticos dos problemas centrais da agricultura irrigada — balanço hídrico, alocação da água, escalonamento da produção e a logística de perecíveis — com implementação computacional em Python sobre dados abertos do setor.
Objetivos específicos.
O egresso lê o pomar como um sistema dinâmico regado a números: interpreta a estação meteorológica, calcula a água de cada dia, programa a produção para o calendário dos mercados e acompanha a fruta até o porto com a estatística dos protocolos. Atende à demanda de fazendas, packing houses, cooperativas e órgãos dos perímetros irrigados do Submédio São Francisco — e leva método matemático a uma cadeia que já é referência mundial em tecnologia.
O curso é integralmente a distância e organiza cada módulo em um encontro síncrono semanal noturno de uma hora e meia — exposição dialogada, resolução de problemas e discussão de casos — e em trilhas assíncronas na plataforma da Escola Parábola, com videoaulas curtas, listas orientadas, laboratórios computacionais e leituras dirigidas. Todos os laboratórios usam Python com dados reais e públicos: séries agrometeorológicas do INMET e da Embrapa Semiárido, dados da Codevasf, da PAM/IBGE e do Comex Stat. A avaliação de cada módulo combina listas, um laboratório entregável e uma síntese escrita; o oitavo módulo é o projeto aplicado, defendido perante banca em sessão síncrona pública.
O curso organiza-se em oito módulos de 45 horas (15 síncronas e 30 assíncronas), dois por bimestre, totalizando 360 horas em um ano letivo. O Módulo 2 constrói o laboratório computacional que serve a todos os demais; o Módulo 8 é o Projeto Aplicado Regional, defendido em sessão pública perante banca.
| Módulo | Denominação | Carga | Período |
|---|---|---|---|
| M1 | Modelagem Matemática da Agricultura Irrigada | 45 h | 1º bimestre |
| M2 | Laboratório Computacional: Python e Dados da Cadeia | 45 h | 1º bimestre |
| M3 | Balanço Hídrico e Evapotranspiração | 45 h | 2º bimestre |
| M4 | Otimização do Uso da Água | 45 h | 2º bimestre |
| M5 | Escalonamento da Produção e Floração Programada | 45 h | 3º bimestre |
| M6 | Logística de Perecíveis e Cadeia do Frio | 45 h | 3º bimestre |
| M7 | Estatística da Qualidade e Certificação | 45 h | 4º bimestre |
| M8 | Projeto Aplicado Regional | 45 h | 4º bimestre |
Ementa. O sistema clima–solo–planta–atmosfera em linguagem matemática: radiação, temperatura, umidade e vento como variáveis; o ciclo da cultura como sequência de estádios com demandas hídricas próprias. O polo Petrolina–Juazeiro em números: perímetros, culturas, calendários e mercados. Leitura matemática de boletins agrometeorológicos e relatórios da cadeia: séries, restrições e funções-objetivo à vista.
Bibliografia. BERNARDO, S.; MANTOVANI, E. C.; SILVA, D. D.; SOARES, A. A. Manual de irrigação. 9. ed. Viçosa: Editora UFV, 2019. · ALBUQUERQUE, A. C. S.; SILVA, A. G. (ed.). Agricultura tropical. Brasília: Embrapa, 2008. · MAGALHÃES, M. N.; LIMA, A. C. P. Noções de probabilidade e estatística. 7. ed. São Paulo: EDUSP, 2013.
Ementa. Python científico para a cadeia estudada: NumPy, pandas e Matplotlib. Aquisição e tratamento de dados abertos do setor — séries do INMET e da Embrapa Semiárido, dados da Codevasf, da PAM/IBGE e do comércio exterior. Limpeza, agregação e visualização de séries e tabelas; boas práticas de reprodutibilidade: cadernos, versionamento e documentação. Construção do repositório pessoal de dados que acompanhará o estudante em todos os módulos e no projeto final.
Bibliografia. McKINNEY, W. Python para análise de dados. 3. ed. São Paulo: Novatec, 2023. · VANDERPLAS, J. Python data science handbook. 2. ed. Sebastopol: O'Reilly, 2023. · EMBRAPA SEMIÁRIDO. Dados agrometeorológicos do Submédio São Francisco. Petrolina: Embrapa, acesso permanente.
Ementa. A equação do balanço hídrico do solo; capacidade de campo, ponto de murcha e água disponível. Evapotranspiração de referência e da cultura: o método de Penman-Monteith (FAO-56) e os coeficientes de cultivo ao longo dos estádios. Da estação meteorológica à lâmina do dia: cálculo, incerteza e intervalos. Eficiências de aplicação por gotejamento e microaspersão.
Bibliografia. ALLEN, R. G. et al. Evapotranspiración del cultivo (Estudio FAO Riego y Drenaje 56). Roma: FAO, 2006. · BERNARDO, S. et al. Manual de irrigação. 9. ed. Viçosa: Editora UFV, 2019. · PEREIRA, A. R.; ANGELOCCI, L. R.; SENTELHAS, P. C. Agrometeorologia: fundamentos e aplicações práticas. Guaíba: Agropecuária, 2002.
Ementa. Programação linear aplicada à alocação de água: lotes, culturas e estações competindo por um recurso escasso; restrições de outorga, bombeamento e sistema. Funções de resposta da cultura à água e o rendimento marginal do metro cúbico. Preços-sombra e o valor econômico da água; cenários de restrição hídrica no São Francisco. Resolução computacional de casos do polo.
Bibliografia. ARENALES, M. et al. Pesquisa operacional. 2. ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2015. · HILLIER, F. S.; LIEBERMAN, G. J. Introdução à pesquisa operacional. 9. ed. Porto Alegre: AMGH, 2013. · RODRIGUES, L. N.; DOMINGUES, A. F. (org.). Agricultura irrigada: desafios e oportunidades para o desenvolvimento sustentável. Brasília: Inovagri, 2017.
Ementa. A manga o ano inteiro como problema de sequenciamento: indução floral, janelas de colheita e a distribuição da oferta pelo calendário de preços. Modelos de graus-dia e a previsão de estádios; programação da poda, da indução e da colheita como escalonamento de tarefas com recursos limitados (mão de obra, packing, frio). Sazonalidade de preços e a receita esperada de um calendário.
Bibliografia. GENÚ, P. J. C.; PINTO, A. C. Q. (ed.). A cultura da mangueira. Brasília: Embrapa, 2002. · PINEDO, M. L. Scheduling: theory, algorithms, and systems. 5. ed. Cham: Springer, 2016. · PEREIRA, A. R.; ANGELOCCI, L. R.; SENTELHAS, P. C. Agrometeorologia. Guaíba: Agropecuária, 2002.
Ementa. O relógio biológico como restrição: vida de prateleira, temperatura e a cinética da perda de qualidade. Roteirização com janelas de tempo do packing ao porto e ao aeroporto; consolidação de cargas, contêineres refrigerados e o custo do atraso. O caminho da uva a Roterdã: etapas, prazos e pontos críticos; modelos de estoque para insumos e embalagens.
Bibliografia. NOVAES, A. G. Logística e gerenciamento da cadeia de distribuição. 4. ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2015. · BALLOU, R. H. Gerenciamento da cadeia de suprimentos/logística empresarial. 5. ed. Porto Alegre: Bookman, 2006. · CHITARRA, M. I. F.; CHITARRA, A. B. Pós-colheita de frutas e hortaliças. 2. ed. Lavras: Editora UFLA, 2005.
Ementa. Planos de amostragem para lotes de fruta; cartas de controle no packing house; capacidade de processo para calibre, brix e defeitos. Os protocolos de exportação como especificações estatísticas: resíduo zero, monitoramento fitossanitário e rastreabilidade. Análise de dados de fertirrigação e de solo-folha; desenho simples de experimentos para o pomar.
Bibliografia. MONTGOMERY, D. C. Introdução ao controle estatístico da qualidade. 7. ed. Rio de Janeiro: LTC, 2016. · COSTA NETO, P. L. O. Estatística. 2. ed. São Paulo: Blucher, 2002. · GENÚ, P. J. C.; PINTO, A. C. Q. (ed.). A cultura da mangueira. Brasília: Embrapa, 2002.
Ementa. Desenvolvimento do Projeto Aplicado Regional: escolha de um problema real da cadeia, com dados públicos do polo — agrometeorologia, produção municipal e exportações; formulação matemática, implementação computacional em Python, análise crítica dos resultados e das limitações do modelo. Redação do relatório técnico no padrão da Escola e preparação da defesa. Sessão pública de apresentação perante banca de três membros, na forma dos arts. 28 a 31 do Regulamento.
Bibliografia. ESCOLA PARÁBOLA. Regulamento Geral do Programa Formações Avançadas Regionais. Ituiutaba: Parábola Pontal, 2026. · BOOTH, W. C.; COLOMB, G. G.; WILLIAMS, J. M. A arte da pesquisa. 3. ed. São Paulo: WMF Martins Fontes, 2017. · CODEVASF. Relatórios e dados dos perímetros irrigados. Brasília: Codevasf, acesso permanente.
Cada módulo é avaliado de zero a cem pontos, distribuídos entre listas orientadas, um laboratório entregável e uma síntese escrita, com aprovação a partir de sessenta pontos e frequência mínima de 75% nos encontros síncronos, aferida também pela participação nas trilhas assíncronas. O Projeto Aplicado Regional é avaliado por banca de três membros. O estudante aprovado em todos os módulos recebe o certificado; o estudante aprovado em módulos isolados recebe declaração de extensão correspondente às horas cursadas.
A Escola Parábola expede certificado de Formação Avançada, em curso livre, acompanhado de histórico com módulos, ementas, cargas horárias, corpo docente e resultado do projeto final. O documento declara expressamente a natureza livre e autônoma do curso e os padrões de qualidade adotados pela Escola — 360 horas de carga e a meta de um terço de mestres e doutores no corpo docente.
A coordenação acadêmica é do Prof. Dr. João Carlos Moreira, doutor em Matemática, professor da Universidade Federal de Uberlândia no Câmpus Pontal e editor da Editora Parábola Pontal. O corpo docente é composto por doutores e mestres em Matemática, Estatística, Engenharia Agrícola e Agronomia, convidados por módulo, com a meta permanente de que ao menos um terço dos docentes de cada turma seja portador de título de mestre ou doutor, na forma do referencial adotado.
O curso opera sobre a plataforma virtual da Escola Parábola, no endereço escolaparabola.com.br, com salas síncronas, trilhas assíncronas, laboratórios computacionais em nuvem e repositório de dados abertos da agricultura irrigada mantido pela equipe. O estudante necessita apenas de computador com acesso à internet; todo o software empregado é livre e gratuito.
| Denominação | Formação Avançada em Matemática da Fazenda de Precisão |
|---|---|
| Natureza | Curso livre de formação avançada, autônomo por opção institucional da Escola, com padrões de carga horária e de titulação docente inspirados na Resolução CNE/CES nº 1/2018 |
| Carga horária total | 360 horas — 120 síncronas e 240 assíncronas |
| Duração | 12 meses — quatro bimestres letivos de dois módulos, mais o período de conclusão do projeto aplicado |
| Modalidade | A distância, pela plataforma da Escola Parábola, com um encontro síncrono semanal noturno por módulo |
| Vagas por turma | 40 |
| Público-alvo | Graduados em Matemática, Estatística, Física, Engenharias, Computação, Economia e áreas afins; profissionais do agronegócio de grãos e da agricultura digital e docentes da educação básica e superior |
| Certificação | Certificado de Formação Avançada expedido pela Escola Parábola, com histórico dos módulos, cargas e resultados, na forma da seção 9 |
Sorriso carrega dois títulos que resumem a agricultura brasileira de escala: o maior valor de produção agrícola do país — R$ 7,2 bilhões na PAM/IBGE de ano-base 2024 — e o posto de maior município produtor de soja do mundo, apontado pelo USDA, com 2,08 milhões de toneladas colhidas em cerca de 615 mil hectares. A soja responde por R$ 3,3 bilhões; o milho, líder nacional em valor, por R$ 2,4 bilhões; e o município ainda é quarto em feijão e sexto em algodão. O pano de fundo dá a dimensão: o Brasil colheu 180,13 milhões de toneladas de soja na safra 2025/26 (Conab, maio de 2026), 51,62 milhões delas em Mato Grosso, com produtividade média de 3.969 kg/ha.
Essa produtividade é filha da agricultura de precisão: o talhão virou número. Monitores de colheita desenham mapas de produtividade; grades de amostragem descrevem o solo; prescrições em taxa variável dosam insumo ponto a ponto; drones e imagens acompanham a lavoura; e a corrida entre a colheita da soja e o plantio da safrinha de milho é uma janela contada em dias. Produtores do CAT Sorriso responderam por 9,06% de toda a soja certificada RTRS do mundo — certificação que também é estatística e rastreabilidade.
Entre o dado da máquina e a decisão do gestor há uma camada de matemática — estatística espacial, otimização, programação de operações — que este curso ensina por inteiro, da porteira para dentro: do talhão ao silo, no município que é a vitrine mundial dessa agricultura.
Objetivo geral. Formar especialistas capazes de formular, resolver e comunicar modelos matemáticos dos problemas centrais da fazenda de precisão — variabilidade espacial, prescrição de insumos, programação de operações e armazenagem — com implementação computacional em Python sobre dados abertos do setor.
Objetivos específicos.
O egresso é o tradutor entre a máquina e a decisão: transforma mapas de produtividade em zonas de manejo, amostras de solo em prescrições defensáveis, previsões de clima em cronogramas de plantio e colheita, e a saca colhida em estratégia de secagem, armazenagem e venda. Atende fazendas, consultorias, cooperativas, revendas e empresas de agricultura digital do eixo da BR-163 — o profissional que o maior PIB agrícola do país forma agora dentro de casa.
O curso é integralmente a distância e organiza cada módulo em um encontro síncrono semanal noturno de uma hora e meia — exposição dialogada, resolução de problemas e discussão de casos — e em trilhas assíncronas na plataforma da Escola Parábola, com videoaulas curtas, listas orientadas, laboratórios computacionais e leituras dirigidas. Todos os laboratórios usam Python com dados reais e públicos: levantamentos da Conab, tabelas da PAM/IBGE, séries do INMET e dados de monitores de colheita em formatos abertos. A avaliação de cada módulo combina listas, um laboratório entregável e uma síntese escrita; o oitavo módulo é o projeto aplicado, defendido perante banca em sessão síncrona pública.
O curso organiza-se em oito módulos de 45 horas (15 síncronas e 30 assíncronas), dois por bimestre, totalizando 360 horas em um ano letivo. O Módulo 2 constrói o laboratório computacional que serve a todos os demais; o Módulo 8 é o Projeto Aplicado Regional, defendido em sessão pública perante banca.
| Módulo | Denominação | Carga | Período |
|---|---|---|---|
| M1 | Modelagem Matemática da Produção de Grãos | 45 h | 1º bimestre |
| M2 | Laboratório Computacional: Python e Dados da Cadeia | 45 h | 1º bimestre |
| M3 | Estatística Espacial do Talhão | 45 h | 2º bimestre |
| M4 | Amostragem de Solo e Prescrição em Taxa Variável | 45 h | 2º bimestre |
| M5 | Programação de Plantio e Colheita | 45 h | 3º bimestre |
| M6 | Do Grão ao Silo: Secagem, Armazenagem e Logística Interna | 45 h | 3º bimestre |
| M7 | Dados de Máquina, Sensoriamento e Decisão | 45 h | 4º bimestre |
| M8 | Projeto Aplicado Regional | 45 h | 4º bimestre |
Ementa. O sistema de produção soja–milho do Cerrado em linguagem matemática: fenologia, graus-dia, resposta a água e nutrientes; produtividade como função de fatores controláveis e não controláveis. As janelas da safra e da safrinha como restrições temporais. O município de Sorriso em números; leitura matemática de levantamentos da Conab, da PAM/IBGE e de boletins técnicos.
Bibliografia. SEDIYAMA, T.; SILVA, F.; BORÉM, A. (ed.). Soja: do plantio à colheita. 2. ed. Viçosa: Editora UFV, 2019. · GALVÃO, J. C. C.; BORÉM, A.; PIMENTEL, M. A. (ed.). Milho: do plantio à colheita. 2. ed. Viçosa: Editora UFV, 2017. · MAGALHÃES, M. N.; LIMA, A. C. P. Noções de probabilidade e estatística. 7. ed. São Paulo: EDUSP, 2013.
Ementa. Python científico para a cadeia estudada: NumPy, pandas e Matplotlib. Aquisição e tratamento de dados abertos do setor — levantamentos da Conab, PAM/IBGE, séries do INMET e dados de máquinas em formatos abertos. Limpeza, agregação e visualização de séries e tabelas; boas práticas de reprodutibilidade: cadernos, versionamento e documentação. Construção do repositório pessoal de dados que acompanhará o estudante em todos os módulos e no projeto final.
Bibliografia. McKINNEY, W. Python para análise de dados. 3. ed. São Paulo: Novatec, 2023. · VANDERPLAS, J. Python data science handbook. 2. ed. Sebastopol: O'Reilly, 2023. · CONAB. Acompanhamento da safra brasileira de grãos. Brasília: Conab, boletins mensais.
Ementa. Variabilidade espacial de solo e produtividade; o variograma como retrato da dependência espacial; krigagem em nível conceitual e computacional; validação cruzada. Mapas de produtividade: limpeza de dados de monitor, interpolação e delimitação de zonas de manejo. Comparação de safras e a estabilidade das zonas no tempo.
Bibliografia. YAMAMOTO, J. K.; LANDIM, P. M. B. Geoestatística: conceitos e aplicações. São Paulo: Oficina de Textos, 2013. · MOLIN, J. P.; AMARAL, L. R.; COLAÇO, A. F. Agricultura de precisão. São Paulo: Oficina de Textos, 2015. · DRUCK, S. et al. (ed.). Análise espacial de dados geográficos. Planaltina: Embrapa Cerrados, 2004.
Ementa. Teoria da amostragem aplicada ao solo: grades, densidade amostral, custo versus informação. Da análise à recomendação: curvas de resposta e o raciocínio agronômico-econômico da dose. Prescrições em taxa variável como problema de otimização: dose ótima por zona, custo do insumo, preço esperado do grão e restrições operacionais das máquinas.
Bibliografia. MOLIN, J. P.; AMARAL, L. R.; COLAÇO, A. F. Agricultura de precisão. São Paulo: Oficina de Textos, 2015. · SOUSA, D. M. G.; LOBATO, E. (ed.). Cerrado: correção do solo e adubação. 2. ed. Brasília: Embrapa, 2004. · COCHRAN, W. G. Técnicas de amostragem. Rio de Janeiro: Fundo de Cultura, 1965.
Ementa. A corrida da safrinha como problema de escalonamento: janelas climáticas, capacidade de plantio e colheita, e o custo do dia perdido. Dimensionamento de conjuntos mecanizados; sequenciamento de talhões; probabilidade de dias úteis de campo a partir de séries de chuva. Cenários e planos de contingência para atrasos.
Bibliografia. PINEDO, M. L. Scheduling: theory, algorithms, and systems. 5. ed. Cham: Springer, 2016. · MIALHE, L. G. Máquinas agrícolas: ensaios e certificação. Piracicaba: FEALQ, 1996. · ARENALES, M. et al. Pesquisa operacional. 2. ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2015.
Ementa. Umidade, secagem e a psicrometria do grão em nível aplicado; custo de secagem e descontos comerciais. O silo como estoque: capacidade, giro, quebra técnica e o valor de esperar preço. Filas na moega em pico de colheita; a logística interna talhão–balança–silo e o dimensionamento de caminhões. A decisão de venda ao longo do ano em cenários simples.
Bibliografia. SILVA, J. S. (ed.). Secagem e armazenagem de produtos agrícolas. 2. ed. Viçosa: Aprenda Fácil, 2008. · BALLOU, R. H. Gerenciamento da cadeia de suprimentos/logística empresarial. 5. ed. Porto Alegre: Bookman, 2006. · PRADO, D. S. Teoria das filas e da simulação. 6. ed. Nova Lima: Falconi, 2017.
Ementa. Monitores de colheita, telemetria e imagens de drone e satélite: índices de vegetação e o acompanhamento da lavoura. Integração de camadas de dados em análises reprodutíveis; indicadores de desempenho da fazenda (custo por saca, produtividade por zona, eficiência de máquina). Rastreabilidade e certificação (RTRS) como exigências estatísticas; comunicação de resultados ao gestor.
Bibliografia. MOLIN, J. P.; AMARAL, L. R.; COLAÇO, A. F. Agricultura de precisão. São Paulo: Oficina de Textos, 2015. · PONZONI, F. J.; SHIMABUKURO, Y. E.; KUPLICH, T. M. Sensoriamento remoto da vegetação. 2. ed. São Paulo: Oficina de Textos, 2012. · McKINNEY, W. Python para análise de dados. 3. ed. São Paulo: Novatec, 2023.
Ementa. Desenvolvimento do Projeto Aplicado Regional: escolha de um problema real da cadeia, com dados públicos da safra regional — Conab, IBGE e séries meteorológicas; formulação matemática, implementação computacional em Python, análise crítica dos resultados e das limitações do modelo. Redação do relatório técnico no padrão da Escola e preparação da defesa. Sessão pública de apresentação perante banca de três membros, na forma dos arts. 28 a 31 do Regulamento.
Bibliografia. ESCOLA PARÁBOLA. Regulamento Geral do Programa Formações Avançadas Regionais. Ituiutaba: Parábola Pontal, 2026. · BOOTH, W. C.; COLOMB, G. G.; WILLIAMS, J. M. A arte da pesquisa. 3. ed. São Paulo: WMF Martins Fontes, 2017. · EMBRAPA AGROSSILVIPASTORIL. Boletins técnicos do médio-norte mato-grossense. Sinop: Embrapa, acesso permanente.
Cada módulo é avaliado de zero a cem pontos, distribuídos entre listas orientadas, um laboratório entregável e uma síntese escrita, com aprovação a partir de sessenta pontos e frequência mínima de 75% nos encontros síncronos, aferida também pela participação nas trilhas assíncronas. O Projeto Aplicado Regional é avaliado por banca de três membros. O estudante aprovado em todos os módulos recebe o certificado; o estudante aprovado em módulos isolados recebe declaração de extensão correspondente às horas cursadas.
A Escola Parábola expede certificado de Formação Avançada, em curso livre, acompanhado de histórico com módulos, ementas, cargas horárias, corpo docente e resultado do projeto final. O documento declara expressamente a natureza livre e autônoma do curso e os padrões de qualidade adotados pela Escola — 360 horas de carga e a meta de um terço de mestres e doutores no corpo docente.
A coordenação acadêmica é do Prof. Dr. João Carlos Moreira, doutor em Matemática, professor da Universidade Federal de Uberlândia no Câmpus Pontal e editor da Editora Parábola Pontal. O corpo docente é composto por doutores e mestres em Matemática, Estatística, Agronomia e Engenharia Agrícola, convidados por módulo, com a meta permanente de que ao menos um terço dos docentes de cada turma seja portador de título de mestre ou doutor, na forma do referencial adotado.
O curso opera sobre a plataforma virtual da Escola Parábola, no endereço escolaparabola.com.br, com salas síncronas, trilhas assíncronas, laboratórios computacionais em nuvem e repositório de dados abertos da produção de grãos mantido pela equipe. O estudante necessita apenas de computador com acesso à internet; todo o software empregado é livre e gratuito.
| Denominação | Formação Avançada em Matemática e Otimização Siderúrgica |
|---|---|
| Natureza | Curso livre de formação avançada, autônomo por opção institucional da Escola, com padrões de carga horária e de titulação docente inspirados na Resolução CNE/CES nº 1/2018 |
| Carga horária total | 360 horas — 120 síncronas e 240 assíncronas |
| Duração | 12 meses — quatro bimestres letivos de dois módulos, mais o período de conclusão do projeto aplicado |
| Modalidade | A distância, pela plataforma da Escola Parábola, com um encontro síncrono semanal noturno por módulo |
| Vagas por turma | 40 |
| Público-alvo | Graduados em Matemática, Estatística, Física, Engenharias, Computação, Economia e áreas afins; profissionais da siderurgia e da cadeia metalmecânica e docentes da educação básica e superior |
| Certificação | Certificado de Formação Avançada expedido pela Escola Parábola, com histórico dos módulos, cargas e resultados, na forma da seção 9 |
Ipatinga é sinônimo de aço no Brasil: sede da usina da Usiminas, líder nacional em aços planos, um dos maiores complexos siderúrgicos da América Latina e casa do maior Centro de Pesquisa e Desenvolvimento em siderurgia do continente. Em 2026 a cidade concentra a maior fatia do investimento da companhia — R$ 971 milhões — em quatro projetos que somam R$ 3,5 bilhões até 2029: os reparos das coquerias, a nova planta de injeção de carvão pulverizado (PCI, R$ 597 milhões, já operando no Alto-Forno 3 desde o segundo trimestre) e o novo gasômetro (R$ 249 milhões). A produção de aço bruto alcançou 3,2 milhões de toneladas em 2024, alta de 54%, com 4,4 milhões de toneladas de laminados entre Ipatinga e Cubatão; no segundo trimestre de 2026 a siderurgia puxou EBITDA ajustado de R$ 761 milhões, alta de 17%.
O cenário nacional dá o contexto competitivo: o Brasil produziu 33,347 milhões de toneladas de aço em 2025 (Instituto Aço Brasil), nono produtor mundial, sob pressão intensa do aço importado — e competir, aqui, significa otimizar. A carga do alto-forno é um problema de mistura com restrições metalúrgicas; a substituição de coque por PCI é uma decisão de custo sob restrição técnica; o lingotamento contínuo é sequenciamento; o corte de bobinas e chapas é o clássico problema da perda mínima; os gases de processo — a razão de ser do gasômetro novo — são um balanço de energia; e a qualidade da chapa é controle estatístico.
Este curso leva ao Vale do Aço a formação matemática enxuta que o chão de usina pede: modelagem, otimização e Python sobre os problemas exatos que decidem o custo da tonelada — na cidade que investe bilhões para produzi-la melhor.
Objetivo geral. Formar especialistas capazes de formular, resolver e comunicar modelos matemáticos dos problemas centrais da usina siderúrgica — carga do alto-forno, sequenciamento, planos de corte, energia e qualidade — com implementação computacional em Python sobre dados abertos do setor.
Objetivos específicos.
O egresso enxerga a usina como um sistema de modelos acoplados: dialoga com o metalurgista sobre a química da carga, com o PCP sobre o sequenciamento, com a laminação sobre o plano de corte e com a energia sobre os gases — e traduz cada conversa em formulação, código e número defensável. Atende usinas, empresas da cadeia metalmecânica do Vale do Aço e consultorias de processo, além de docentes de matemática que queiram a indústria como sala de aula.
O curso é integralmente a distância e organiza cada módulo em um encontro síncrono semanal noturno de uma hora e meia — exposição dialogada, resolução de problemas e discussão de casos — e em trilhas assíncronas na plataforma da Escola Parábola, com videoaulas curtas, listas orientadas, laboratórios computacionais e leituras dirigidas. Todos os laboratórios usam Python com dados reais e públicos: o anuário estatístico do Instituto Aço Brasil, resultados públicos das companhias e séries do Comex Stat. A avaliação de cada módulo combina listas, um laboratório entregável e uma síntese escrita; o oitavo módulo é o projeto aplicado, defendido perante banca em sessão síncrona pública.
O curso organiza-se em oito módulos de 45 horas (15 síncronas e 30 assíncronas), dois por bimestre, totalizando 360 horas em um ano letivo. O Módulo 2 constrói o laboratório computacional que serve a todos os demais; o Módulo 8 é o Projeto Aplicado Regional, defendido em sessão pública perante banca.
| Módulo | Denominação | Carga | Período |
|---|---|---|---|
| M1 | Modelagem Matemática da Siderurgia | 45 h | 1º bimestre |
| M2 | Laboratório Computacional: Python e Dados da Cadeia | 45 h | 1º bimestre |
| M3 | O Problema da Mistura no Alto-Forno | 45 h | 2º bimestre |
| M4 | Sequenciamento da Aciaria e do Lingotamento | 45 h | 2º bimestre |
| M5 | O Problema do Corte | 45 h | 3º bimestre |
| M6 | Energia e Gases de Processo | 45 h | 3º bimestre |
| M7 | Controle Estatístico de Qualidade e Logística do Aço | 45 h | 4º bimestre |
| M8 | Projeto Aplicado Regional | 45 h | 4º bimestre |
Ementa. A rota integrada do aço: coqueria, sinterização, alto-forno, aciaria, lingotamento e laminação. Balanços de massa e energia como identidades fundamentais; rendimento metálico e consumo específico. O Vale do Aço e o setor em números; leitura matemática de relatórios de produção e de sustentabilidade: variáveis, restrições e funções-objetivo do negócio siderúrgico.
Bibliografia. MOURÃO, M. B. (coord.). Introdução à siderurgia. São Paulo: ABM, 2007. · RIZZO, E. M. S. Introdução aos processos siderúrgicos. São Paulo: ABM, 2005. · GOLDBARG, M. C.; LUNA, H. P. L. Otimização combinatória e programação linear. 2. ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2005.
Ementa. Python científico para a cadeia estudada: NumPy, pandas e Matplotlib. Aquisição e tratamento de dados abertos do setor — do Instituto Aço Brasil, relatórios de produção das companhias e séries de comércio exterior. Limpeza, agregação e visualização de séries e tabelas; boas práticas de reprodutibilidade: cadernos, versionamento e documentação. Construção do repositório pessoal de dados que acompanhará o estudante em todos os módulos e no projeto final.
Bibliografia. McKINNEY, W. Python para análise de dados. 3. ed. São Paulo: Novatec, 2023. · VANDERPLAS, J. Python data science handbook. 2. ed. Sebastopol: O'Reilly, 2023. · INSTITUTO AÇO BRASIL. Anuário estatístico. Rio de Janeiro: IABr, edição vigente.
Ementa. Programação linear da carga: minérios, sínter, pelota, coque e PCI compondo custo mínimo sob restrições de química (Fe, SiO2, Al2O3, basicidade), térmica e de marcha. Dualidade e preços-sombra dos insumos; a economia da substituição coque–PCI. Análise de sensibilidade a preços e especificações; resolução computacional de cargas didáticas.
Bibliografia. BAZARAA, M. S.; JARVIS, J. J.; SHERALI, H. D. Linear programming and network flows. 4. ed. Hoboken: Wiley, 2010. · ARENALES, M. et al. Pesquisa operacional. 2. ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2015. · MOURÃO, M. B. (coord.). Introdução à siderurgia. São Paulo: ABM, 2007.
Ementa. Programação inteira aplicada ao sequenciamento: corridas, panelas e a ponte com o lingotamento contínuo; agrupamento por qualidade de aço, trocas de distribuidor e o custo do setup. Sincronização aciaria–lingotamento–laminação; janelas térmicas e o custo do reaquecimento. Heurísticas de sequenciamento e avaliação de planos.
Bibliografia. PINEDO, M. L. Scheduling: theory, algorithms, and systems. 5. ed. Cham: Springer, 2016. · WOLSEY, L. A. Integer programming. 2. ed. Hoboken: Wiley, 2021. · RIZZO, E. M. S. Introdução aos processos de lingotamento dos aços. São Paulo: ABM, 2006.
Ementa. Corte unidimensional e bidimensional: bobinas-mãe em tiras (trim loss) e chapas em peças; formulações clássicas, geração de colunas em visão introdutória e heurísticas práticas. Perda técnica versus perda comercial; padrões de corte e estoque de larguras. Estudos computacionais com carteiras didáticas de pedidos.
Bibliografia. ARENALES, M. et al. Pesquisa operacional. 2. ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2015. · GOLDBARG, M. C.; LUNA, H. P. L. Otimização combinatória e programação linear. 2. ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2005. · WOLSEY, L. A. Integer programming. 2. ed. Hoboken: Wiley, 2021.
Ementa. Balanços de energia da usina integrada: gases de coqueria, de alto-forno e de aciaria como combustíveis internos; poder calorífico, mistura de gases e a função do gasômetro. Otimização do despacho energético: cogeração, compra de energia e o custo marginal do gás queimado em flare. Intensidade de emissões por tonelada e as rotas de descarbonização em leitura matemática.
Bibliografia. RIZZO, E. M. S. Introdução aos processos siderúrgicos. São Paulo: ABM, 2005. · HILLIER, F. S.; LIEBERMAN, G. J. Introdução à pesquisa operacional. 9. ed. Porto Alegre: AMGH, 2013. · MOURÃO, M. B. (coord.). Introdução à siderurgia. São Paulo: ABM, 2007.
Ementa. Cartas de controle para variáveis de processo e de produto (espessura, largura, propriedades mecânicas); capacidade de processo e a especificação do cliente. Amostragem de aceitação de lotes. A logística ferroviária do aço: fluxos entre usina, portos e mercado interno em leitura de redes; o just in time da chapa automotiva como serviço matemático.
Bibliografia. MONTGOMERY, D. C. Introdução ao controle estatístico da qualidade. 7. ed. Rio de Janeiro: LTC, 2016. · COSTA NETO, P. L. O. Estatística. 2. ed. São Paulo: Blucher, 2002. · NOVAES, A. G. Logística e gerenciamento da cadeia de distribuição. 4. ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2015.
Ementa. Desenvolvimento do Projeto Aplicado Regional: escolha de um problema real da cadeia, com dados públicos do setor — anuário do IABr, resultados trimestrais e comércio exterior; formulação matemática, implementação computacional em Python, análise crítica dos resultados e das limitações do modelo. Redação do relatório técnico no padrão da Escola e preparação da defesa. Sessão pública de apresentação perante banca de três membros, na forma dos arts. 28 a 31 do Regulamento.
Bibliografia. ESCOLA PARÁBOLA. Regulamento Geral do Programa Formações Avançadas Regionais. Ituiutaba: Parábola Pontal, 2026. · BOOTH, W. C.; COLOMB, G. G.; WILLIAMS, J. M. A arte da pesquisa. 3. ed. São Paulo: WMF Martins Fontes, 2017. · ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE METALURGIA, MATERIAIS E MINERAÇÃO. Publicações técnicas ABM. São Paulo: ABM, acesso permanente.
Cada módulo é avaliado de zero a cem pontos, distribuídos entre listas orientadas, um laboratório entregável e uma síntese escrita, com aprovação a partir de sessenta pontos e frequência mínima de 75% nos encontros síncronos, aferida também pela participação nas trilhas assíncronas. O Projeto Aplicado Regional é avaliado por banca de três membros. O estudante aprovado em todos os módulos recebe o certificado; o estudante aprovado em módulos isolados recebe declaração de extensão correspondente às horas cursadas.
A Escola Parábola expede certificado de Formação Avançada, em curso livre, acompanhado de histórico com módulos, ementas, cargas horárias, corpo docente e resultado do projeto final. O documento declara expressamente a natureza livre e autônoma do curso e os padrões de qualidade adotados pela Escola — 360 horas de carga e a meta de um terço de mestres e doutores no corpo docente.
A coordenação acadêmica é do Prof. Dr. João Carlos Moreira, doutor em Matemática, professor da Universidade Federal de Uberlândia no Câmpus Pontal e editor da Editora Parábola Pontal. O corpo docente é composto por doutores e mestres em Matemática, Estatística, Engenharia Metalúrgica e de Produção, convidados por módulo, com a meta permanente de que ao menos um terço dos docentes de cada turma seja portador de título de mestre ou doutor, na forma do referencial adotado.
O curso opera sobre a plataforma virtual da Escola Parábola, no endereço escolaparabola.com.br, com salas síncronas, trilhas assíncronas, laboratórios computacionais em nuvem e repositório de dados abertos do setor siderúrgico mantido pela equipe. O estudante necessita apenas de computador com acesso à internet; todo o software empregado é livre e gratuito.
| Denominação | Formação Avançada em Matemática da Cadeia de Proteína Animal |
|---|---|
| Natureza | Curso livre de formação avançada, autônomo por opção institucional da Escola, com padrões de carga horária e de titulação docente inspirados na Resolução CNE/CES nº 1/2018 |
| Carga horária total | 360 horas — 120 síncronas e 240 assíncronas |
| Duração | 12 meses — quatro bimestres letivos de dois módulos, mais o período de conclusão do projeto aplicado |
| Modalidade | A distância, pela plataforma da Escola Parábola, com um encontro síncrono semanal noturno por módulo |
| Vagas por turma | 40 |
| Público-alvo | Graduados em Matemática, Estatística, Física, Engenharias, Computação, Economia e áreas afins; profissionais das agroindústrias, cooperativas e granjas integradas e docentes da educação básica e superior |
| Certificação | Certificado de Formação Avançada expedido pela Escola Parábola, com histórico dos módulos, cargas e resultados, na forma da seção 9 |
Chapecó é a capital da agroindústria brasileira e o berço do modelo de integração entre criador e frigorífico que o país inteiro copiou. Os números de 2025 dão a escala: cerca de 588 mil toneladas de carnes produzidas no município entre suínos, frangos, perus e bovinos, com exportação para cerca de 150 países. Foram 4,39 milhões de suínos abatidos — 26,5% de todo o estado, cerca de 410,5 mil toneladas, liderança catarinense —, 50,4 milhões de frangos (105,8 mil toneladas) e 100% do abate estadual de perus (70,7 mil toneladas). A cidade sedia a Aurora Coop, que fechou 2025 com receita bruta de R$ 26,9 bilhões, 8,2 milhões de suínos e 347,9 milhões de frangos abatidos num sistema de 14 cooperativas e cerca de 87 mil famílias — e opera o maior frigorífico de suínos do país, com capacidade para 10 mil cabeças por dia.
Cada elo dessa cadeia é um capítulo de matemática aplicada — a começar pelo mais ilustre: a formulação de ração de custo mínimo é o problema da dieta, o exemplo fundador da programação linear. Dali em diante, as curvas de crescimento e a conversão alimentar definem o ponto ótimo do lote; o alojamento e o abate compõem um calendário integrado entre centenas de granjas e a capacidade do frigorífico; a apanha e o frete frigorificado são roteirização com janelas; e a desossa é um problema de mix que decide, corte a corte e mercado a mercado, o lucro da tonelada.
Este curso organiza essa matemática por inteiro, no método da casa, para o profissional das cooperativas, agroindústrias e granjas do Oeste — na cidade onde a cadeia de proteína é maior e mais integrada.
Objetivo geral. Formar especialistas capazes de formular, resolver e comunicar modelos matemáticos dos problemas centrais da cadeia de proteína animal — formulação de ração, ponto ótimo do lote, calendário integrado, logística fria e mix de desossa — com implementação computacional em Python sobre dados abertos do setor.
Objetivos específicos.
O egresso pensa a cadeia inteira em números: formula a ração com o nutricionista, calcula com o fomento o calendário de alojamento, desenha com a logística as rotas da apanha e discute com o comercial o mix de cortes por mercado. É o perfil que as cooperativas, agroindústrias e integradas do Oeste catarinense demandam para sustentar, com método, a produtividade que alimenta 150 países.
O curso é integralmente a distância e organiza cada módulo em um encontro síncrono semanal noturno de uma hora e meia — exposição dialogada, resolução de problemas e discussão de casos — e em trilhas assíncronas na plataforma da Escola Parábola, com videoaulas curtas, listas orientadas, laboratórios computacionais e leituras dirigidas. Todos os laboratórios usam Python com dados reais e públicos: relatórios da ABPA, sínteses da Epagri/Cepa e séries do Comex Stat. A avaliação de cada módulo combina listas, um laboratório entregável e uma síntese escrita; o oitavo módulo é o projeto aplicado, defendido perante banca em sessão síncrona pública.
O curso organiza-se em oito módulos de 45 horas (15 síncronas e 30 assíncronas), dois por bimestre, totalizando 360 horas em um ano letivo. O Módulo 2 constrói o laboratório computacional que serve a todos os demais; o Módulo 8 é o Projeto Aplicado Regional, defendido em sessão pública perante banca.
| Módulo | Denominação | Carga | Período |
|---|---|---|---|
| M1 | Modelagem Matemática da Cadeia de Proteína | 45 h | 1º bimestre |
| M2 | Laboratório Computacional: Python e Dados da Cadeia | 45 h | 1º bimestre |
| M3 | O Problema da Ração | 45 h | 2º bimestre |
| M4 | Crescimento, Conversão e o Ponto Ótimo do Lote | 45 h | 2º bimestre |
| M5 | Planejamento de Alojamento e Abate | 45 h | 3º bimestre |
| M6 | Roteirização, Apanha e Cadeia do Frio | 45 h | 3º bimestre |
| M7 | O Mix de Desossa e a Estatística Sanitária | 45 h | 4º bimestre |
| M8 | Projeto Aplicado Regional | 45 h | 4º bimestre |
Ementa. A cadeia integrada da granja ao contêiner: genética, fábrica de ração, alojamento, crescimento, apanha, abate, desossa e exportação. O modelo de integração criador–agroindústria em linguagem de fluxos e contratos. O Oeste catarinense em números; leitura matemática de relatórios setoriais e sanitários: variáveis, restrições e funções-objetivo da proteína.
Bibliografia. ALBINO, L. F. T.; TAVERNARI, F. C.; VIEIRA, R. A. (ed.). Criação de frango e galinha caipira. 3. ed. Viçosa: Aprenda Fácil, 2014. · SOBESTIANSKY, J.; WENTZ, I.; SILVEIRA, P. R. S.; SESTI, L. A. C. (ed.). Suinocultura intensiva. Brasília: Embrapa, 1998. · GOLDBARG, M. C.; LUNA, H. P. L. Otimização combinatória e programação linear. 2. ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2005.
Ementa. Python científico para a cadeia estudada: NumPy, pandas e Matplotlib. Aquisição e tratamento de dados abertos do setor — da ABPA, Epagri/Cepa, MDIC/Comex Stat e relatórios de cooperativas. Limpeza, agregação e visualização de séries e tabelas; boas práticas de reprodutibilidade: cadernos, versionamento e documentação. Construção do repositório pessoal de dados que acompanhará o estudante em todos os módulos e no projeto final.
Bibliografia. McKINNEY, W. Python para análise de dados. 3. ed. São Paulo: Novatec, 2023. · VANDERPLAS, J. Python data science handbook. 2. ed. Sebastopol: O'Reilly, 2023. · ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE PROTEÍNA ANIMAL. Relatório anual. São Paulo: ABPA, edição vigente.
Ementa. O problema da dieta como marco fundador da programação linear: histórico (Stigler, Dantzig) e formulação moderna. Exigências nutricionais por fase e linhagem; ingredientes, preços e restrições de inclusão. Custo mínimo, preços-sombra dos nutrientes e a decisão de compra de insumos; reformulação diante da volatilidade do milho e do farelo. Resolução computacional de dietas reais.
Bibliografia. ROSTAGNO, H. S. (ed.). Tabelas brasileiras para aves e suínos: composição de alimentos e exigências nutricionais. 4. ed. Viçosa: Editora UFV, 2017. · ARENALES, M. et al. Pesquisa operacional. 2. ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2015. · DANTZIG, G. B. Linear programming and extensions. Princeton: Princeton University Press, 1963.
Ementa. Curvas de crescimento (Gompertz e logística) ajustadas a dados de campo; conversão alimentar e ganho diário como funções da idade. O ponto ótimo de abate como problema de otimização: custo marginal da ração versus receita marginal do peso, com preços por faixa. Heterogeneidade do lote, mortalidade e o efeito das condições de ambiência em leitura estatística.
Bibliografia. SAKOMURA, N. K.; ROSTAGNO, H. S. Métodos de pesquisa em nutrição de monogástricos. 2. ed. Jaboticabal: Funep, 2016. · BATISTA, E. et al. (org.). Produção de frangos de corte. Campinas: Facta, 2014. · MAGALHÃES, M. N.; LIMA, A. C. P. Noções de probabilidade e estatística. 7. ed. São Paulo: EDUSP, 2013.
Ementa. O calendário integrado como problema de escalonamento: centenas de granjas, vazios sanitários, idades-alvo e a capacidade diária do frigorífico. Programação inteira do alojamento; nivelamento da oferta semanal e o custo do desvio de peso. Sincronização fábrica de ração–granja–abate; cenários de quebra sanitária e planos de contingência.
Bibliografia. PINEDO, M. L. Scheduling: theory, algorithms, and systems. 5. ed. Cham: Springer, 2016. · WOLSEY, L. A. Integer programming. 2. ed. Hoboken: Wiley, 2021. · SOBESTIANSKY, J. et al. (ed.). Suinocultura intensiva. Brasília: Embrapa, 1998.
Ementa. Problemas de roteamento de veículos com janelas de tempo: a apanha noturna, o bem-estar animal como restrição e a fila do abate. Frete frigorificado: consolidação, temperatura e o custo da quilometragem fria; contêineres e as janelas dos portos de Itajaí e Navegantes. Heurísticas de roteirização e avaliação computacional de rotas do Oeste.
Bibliografia. NOVAES, A. G. Logística e gerenciamento da cadeia de distribuição. 4. ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2015. · BALLOU, R. H. Gerenciamento da cadeia de suprimentos/logística empresarial. 5. ed. Porto Alegre: Bookman, 2006. · GOLDBARG, M. C.; GOLDBARG, E. Grafos: conceitos, algoritmos e aplicações. Rio de Janeiro: Elsevier, 2012.
Ementa. O rendimento da carcaça como problema de mix: cortes, mercados, preços e restrições de demanda compondo a receita máxima da tonelada; o contraste entre mercados (cortes, griller, industrializados). Controle estatístico em linha de abate; amostragem sanitária, rastreabilidade e os requisitos de habilitação para exportação em leitura estatística.
Bibliografia. ARENALES, M. et al. Pesquisa operacional. 2. ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2015. · MONTGOMERY, D. C. Introdução ao controle estatístico da qualidade. 7. ed. Rio de Janeiro: LTC, 2016. · BATISTA, E. et al. (org.). Produção de frangos de corte. Campinas: Facta, 2014.
Ementa. Desenvolvimento do Projeto Aplicado Regional: escolha de um problema real da cadeia, com dados públicos da cadeia — ABPA, Comex Stat e séries estaduais; formulação matemática, implementação computacional em Python, análise crítica dos resultados e das limitações do modelo. Redação do relatório técnico no padrão da Escola e preparação da defesa. Sessão pública de apresentação perante banca de três membros, na forma dos arts. 28 a 31 do Regulamento.
Bibliografia. ESCOLA PARÁBOLA. Regulamento Geral do Programa Formações Avançadas Regionais. Ituiutaba: Parábola Pontal, 2026. · BOOTH, W. C.; COLOMB, G. G.; WILLIAMS, J. M. A arte da pesquisa. 3. ed. São Paulo: WMF Martins Fontes, 2017. · EPAGRI/CEPA. Síntese anual da agricultura de Santa Catarina. Florianópolis: Epagri, edição vigente.
Cada módulo é avaliado de zero a cem pontos, distribuídos entre listas orientadas, um laboratório entregável e uma síntese escrita, com aprovação a partir de sessenta pontos e frequência mínima de 75% nos encontros síncronos, aferida também pela participação nas trilhas assíncronas. O Projeto Aplicado Regional é avaliado por banca de três membros. O estudante aprovado em todos os módulos recebe o certificado; o estudante aprovado em módulos isolados recebe declaração de extensão correspondente às horas cursadas.
A Escola Parábola expede certificado de Formação Avançada, em curso livre, acompanhado de histórico com módulos, ementas, cargas horárias, corpo docente e resultado do projeto final. O documento declara expressamente a natureza livre e autônoma do curso e os padrões de qualidade adotados pela Escola — 360 horas de carga e a meta de um terço de mestres e doutores no corpo docente.
A coordenação acadêmica é do Prof. Dr. João Carlos Moreira, doutor em Matemática, professor da Universidade Federal de Uberlândia no Câmpus Pontal e editor da Editora Parábola Pontal. O corpo docente é composto por doutores e mestres em Matemática, Estatística, Zootecnia, Medicina Veterinária e Engenharia de Produção, convidados por módulo, com a meta permanente de que ao menos um terço dos docentes de cada turma seja portador de título de mestre ou doutor, na forma do referencial adotado.
O curso opera sobre a plataforma virtual da Escola Parábola, no endereço escolaparabola.com.br, com salas síncronas, trilhas assíncronas, laboratórios computacionais em nuvem e repositório de dados abertos da cadeia de proteína animal mantido pela equipe. O estudante necessita apenas de computador com acesso à internet; todo o software empregado é livre e gratuito.