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dc.contributor.authorCampos, Aline de-
dc.contributor.authorCazella, Sílvio César-
dc.date.accessioned2019-07-24T15:44:10Z-
dc.date.available2019-07-24T15:44:10Z-
dc.date.issued2018-
dc.identifier.citationCAMPOS, Aline de; CAZELLA, Sílvio César. Descoberta de conhecimento em base de dados sobre o perfil de estudantes brasileiros de Tecnologia da Informação. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE INFORMÁTICA NA EDUCAÇÃO, 7., 29 out.-01 nov. 2018, Fortaleza (CE). Anais... Fortaleza (CE): SBC, 2018. p. 449-458.pt_BR
dc.identifier.issn2316 8889-
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/44032-
dc.description.abstractThis paper presents the process for Knowledge Discovery in Databases (KDD), focusing on the dataset obtained through a global survey conducted by the Stack Overflow platform in 2018. For this study, we selected answers coming from Brazilian students, totaling 885 instances. The procedures were performed based on the CRISP-DM methodology and the use of four computational tools in order to verify its potentialities of application in KDD. After several experiments focused on the distillation of data for human judgment and clustering, we reached some exploratory interpretations regarding the Brazilian profile of information technology students.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.publisherUFSCarpt_BR
dc.subjectDescoberta de Conhecimento em Base de Dados (DCBD) - questionário-pesquisapt_BR
dc.subjectDescoberta de Conhecimento em Base-plataforma Stack Overflow de Dados (DCBD)pt_BR
dc.subjectPesquisa científica - metodologia CRISP-DMpt_BR
dc.titleDescoberta de conhecimento em base de dados sobre o perfil de estudantes brasileiros de Tecnologia da Informaçãopt_BR
dc.typeArtigo de Periódicopt_BR
dc.description.abstract-ptbrEste artigo apresenta o processo de Descoberta de Conhecimento em Base de Dados (DCBD) em um conjunto de dados obtido através de um questionário (survey) promovido pela plataforma Stack Overflow no ano de 2018. Selecionou-se o recorte de respostas advindas de estudantes brasileiros, totalizando 885 instâncias. Para tanto, fez-se uso da metodologia CRISP-DM e de quatro ferramentas computacionais a fim de verificar suas potencialidades. Após diversos experimentos focou-se em tarefas de destilação de dados para o julgamento humano (sumarização) e agrupamentos (clusterização) conduzindo a algumas interpretações relativas ao perfil brasileiro de estudantes de Tecnologia da Informação.pt_BR
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