Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2020 |
| Autor(a) principal: |
SOARES, Gabriel Clávila |
| Orientador(a): |
SOUZA, Fernando da Fonseca de |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pernambuco
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/38104
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Resumo: |
Os recursos tecnológicos vêm cada vez mais sendo utilizados pelas organizações, sejam elas públicas ou privadas, para armazenar os seus dados, desde instituições públicas de ensino até grandes corporações financeiras. Com isso, todos os dias surgem novas bases com grandes volumes de dados armazenados. Entretanto, devido à grande quantidade de dados que só aumenta a cada dia, torna-se inviável a realização da análise desses dados de forma manual por pessoas. Visando automatizar este processo de análise de grandes bases de dados e transformá-los em conhecimento útil se faz necessária a aplicação da Mineração de Dados por meio de algoritmos. Atualmente os Institutos Federais de Educação, Ciência e Tecnologia utilizam o Plano Nacional de Assistência Estudantil (PNAES) que objetiva conceder bolsas financeiras de auxílios aos estudantes em situação de vulnerabilidade socioeconômica. Porém, esse processo de seleção para concessão das bolsas de assistência estudantil demanda um certo tempo para a análise socioeconômica dos alunos. Além disso, os dados armazenados não estão sendo explorados para gerar conhecimento útil. Diante disso, surge a questão: Qual processo automatizado que utilize o algoritmo de mineração de dados mais eficiente e eficaz para identificar quais alunos estão aptos a receber a assistência estudantil? Portanto, esta pesquisa objetiva desenvolver uma abordagem específica de Mineração de Dados Socioeconômicos dos alunos do Instituto Federal do Amazonas visando automatizar o processo de concessão da assistência estudantil. Para isso, também será necessário realizar uma análise comparativa dos algoritmos de mineração visando identificar qual é o mais eficiente e eficaz em predizer os alunos aptos a receber a assistência estudantil. Por fim, esta abordagem deve gerar conhecimento útil como evidenciar o perfil do aluno em situação de vulnerabilidade socioeconômica do Instituto Federal do Amazonas. |
