Nos bastidores, a avaliação é de que a necessidade de um “freio de arrumação” na Lava Jato foi exacerbada pelo episódio da gestão do dinheiro do acordo com a Petrobras. A criação de um fundo, com a presença da força tarefa de Curitiba, foi muito criticada pelos ministros e contestada no STF pela própria chefe de Ministério Público, a procuradora-geral da República, Raquel Dodge.
O clima entre a maioria dos ministros do Supremo durante o julgamento era de rejeição a uma suposta “liga da justiça sagrada” formada pelos procuradores da Lava Jato de Curitiba. O ministro Alexandre de Moraes chegou a usar o termo “anarquia institucional” e o presidente Dias Toffoli anunciou que vai representar contra o procurador Diogo Castor por críticas contra ministros em artigo.

No dia 20 de Outubro de 2018 em São Paulo acontece a quinta edição do Big Data Week no Brasil, um dos principais eventos de Big Data Analytics do mundo. A Inteligência Artificial tem um impacto dramático em todas as indústrias, melhorando a produtividade a uma taxa exponencial e as soluções de Big Data estão transformando quase todos os aspectos da ciência e das humanidades, impulsionado pelo surgimento de uma sociedade de dados. Juntos, Big Data e IA são as forças motrizes do progresso tecnológico.
No público do Big Data Week se encontram profissionais de tecnologia, entusiastas e especialistas de Big Data, Data Science e Internet das Coisas que discutem as novas tendências e desafios, e dialogam para descobrir o que outros profissionais estão constroem e como estão fazendo isso.
Com boa parte da programação já definida, o evento contará com 8 palestras e 2 painéis com temas apresentados por profissionais de destaque em suas áreas de atuação:
O Big Data Week São Paulo 2018 será realizado dia 20 de Outubro de 2018 no Centro de Convenções Rebouças. A Programação está disponível no site http://sao-paulo.bigdataweek.com/programacao-2018/ e as inscrições podem ser feitas no https://bdwsp2018.eventbrite.com.br.

Esta métrica permite aferir qual o papel do professor na evolução do aluno, entre uma prova universal e comparável no início do ano letivo e uma prova com as mesmas características no final do mesmo ano letivo.
O valor acrescentado do professor mede assim o seu contributo para a evolução do aluno, contributo esse filtrado de todas as restantes condicionantes do aproveitamento escolar, nomeadamente as condições socioeconómicas da sua família, as condições específicas da escola onde o aluno estuda, e ainda a forma como os alunos e professores são distribuídos e alocados pelas turmas.
Por exemplo, considerado que um determinado aluno i, no ano de ensino, a, na escola s, que teve um determinado professor p num ano lectivo, t, então podemos medir o valor acrescentado do professor sobre este aluno através da especificação:
Onde Y_(i,a,s,p,t) é uma métrica das capacidades cognitivas no momento t, medido, por exemplo, através de um teste universal e comparável no final ano. X_(i,a,s,p,t) é um conjunto de variáveis ao nível do aluno; Z_(s,a,t) um conjunto de fatores ao nível da escola e Y_(i,a-1,s,p,t-1) mede a performance cognitiva no ano letivo e de ensino anterior. μ_p é um efeito fixo e constante ao longo do tempo do professor, sendo por isso a medida de valor acrescentado. ε_(i,a,s,p,t) correspondem a fatores residuais.