Short Datathon para o desenvolvimento interdisciplinar de habilidades de análise e visualização de dados

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: Salinas, Myrian Raquel Noguera
• Orientador(a): Seca Neto, Adolfo Gustavo Serra
• Banca de defesa: Emer, Maria Cláudia Figueiredo Pereira, Pimentel, Andrey Ricardo, Muniz, Sérgio Tadeu Gonçalves, Lugo, Gustavo Alberto Giménez
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Curitiba
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Computação - Eventos; Fraude - Detecção; Sonegação fiscal; Banco de dados - Gerência; Visualização de informação - Análise; Abordagem interdisciplinar do conhecimento na educação; Aprendizagem; Interfaces de usuário (Sistemas de computação); Computer science; Fraud - Detection; Tax evasion; Data bases - Management; Information visualization - Analysis; Interdisciplinary approach in education; Learning; User interfaces (Computer systems)
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::ENGENHARIA DE SOFTWARE
• Link de acesso: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/4318

Entender os principais problemas de fraude no mundo e interpretar os dados disponíveis para análise é um desafio atual que requer conhecimento interdisciplinar para complementar o conhecimento dos profissionais da computação. Os eventos colaborativos chamados frequentemente de Hackathons, Datathons, Codefests, Hack-Days, etc. tornaram-se relevantes em vários campos. Os exemplos incluem aprendizagem informal e colaborativa, criação de startups, artes e cultura, inovação cívica aberta, inovação corporativa, e questões sociais. Esses eventos mostram características interessantes que favorecem o ambiente de colaboração e troca de conhecimento para resolver desafios, na maioria das vezes relacionados a assuntos desconhecidos pelos estudantes e profissionais da computação. Neste trabalho, apresentamos um formato de evento chamado Short Datathon adaptado para atingir uma lacuna nos estudos sobre eventos colaborativos como auxílio ao desenvolvimento de habilidades de análise exploratória de dados. Avaliamos o Short Datathon em dois estudos de caso realizados na Universidade Tecnológica Federal do Paraná, nos quais abordamos a questão da evasão fiscal com dados reais. O primeiro estudo foi realizado durante a Semana Tecnológica com participação de 12 alunos de graduação das áreas da Computação e Mecânica. No segundo estudo participaram 8 pessoas formadas e alunos de pós-gradução nas áreas da Computação, Administração e Economia. Descrevemos como resultado deste trabalho os aspectos qualitativos dos estudos de caso e a percepção dos participantes através de questionários, destacando a contribuição do conhecimento adquirido no evento que foi favorecido pela interação interdisciplinar. Os participantes afirmaram que o evento ajudou a compreender mais sobre análise de dados e visualização e que a experiência com pessoas de outras áreas durante o evento tornou a análise de dados mais eficiente. Podemos concluir que os resultados do estudo do Short Datathon são ainda preliminares devido ao reduzido número de participantes, mas pelas respostas acreditamos que seja um evento promissor.