Os Algoritmos C4.5 e Hoeffding Tree Aplicados a Mineração de Dados Educacionais Referente ao Exame Nacional de Desempenho de Estudante (ENADE) em Ciência da Computação

Bibliographic Details
Main Author: Amaro, Euclides Francisco António
Publication Date: 2019
Format: Bachelor thesis
Language: por
Source: Repositório Institucional da Universidade do Extremo Sul Catarinense (Unesc)
Download full: http://repositorio.unesc.net/handle/1/8203
Summary: Trabalho de Conclusão de Curso, apresentado para obtenção do grau de Bacharel no Curso de Ciência da Computação da Universidade do Extremo Sul Catarinense, UNESC.
id UNESC-1_523d5b503fd563e297713a12b10ad712
oai_identifier_str oai:repositorio.unesc.net:1/8203
network_acronym_str UNESC-1
network_name_str Repositório Institucional da Universidade do Extremo Sul Catarinense (Unesc)
repository_id_str
spelling Os Algoritmos C4.5 e Hoeffding Tree Aplicados a Mineração de Dados Educacionais Referente ao Exame Nacional de Desempenho de Estudante (ENADE) em Ciência da ComputaçãoExame Nacional de Desempenho de Estudante (ENADE)Data ScienceMineração de dadosAlgoritmo C4.5Algoritmo Hoeffding TreeTrabalho de Conclusão de Curso, apresentado para obtenção do grau de Bacharel no Curso de Ciência da Computação da Universidade do Extremo Sul Catarinense, UNESC.Ao decorrer da globalização e a alta demanda de informações, surgiu-se a necessidade de armazenamento das mesmas. A partir deste contexto, observa-se o data science, que compreende as etapas pertinentes à limpeza, elaboração e análise de dados com mecanismos aplicados a fim de se extrair dados e obter intuições por meio de informações da base de dados. O Exame Nacional de Avaliação do Estudante (ENADE) tem como objetivo avaliar o grau dos conhecimentos dos estudantes, referentes aos conteúdos programáticos previstos nas diretrizes curriculares de seus respectivos cursos, a partir do desempenho individual destes no Exame. Nesta pesquisa realizou-se mineração de dados educacionais por meio da tarefa de classificação, a partir do método de indução de árvores de decisão, empregando-se os algoritmos C4,5 e Hoeffding Tree. Os dados estudados foram extraídos do ENADE do Curso de Ciência da Computação das três bases: Universidade do Extremo Sul Catarinense, Associação Catarinense das Fundações Educacionais e Santa Catarina. A base de dados analisada encontra-se disponível no site do Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira e possui dados referentes às provas da área de Ciência da Computação dos anos de 2011, 2014 e 2017. Após a execução da mineração de dados dos modelos obtidos, estes foram analisados por meio das medidas de qualidade, como a acurácia, a fim de se identificar qual dos dois algoritmos gerou o melhor modelo. A base que se destaca com o classificador que tem o melhor resultado é a base da Universidade do Extremo Sul Catarinense com o algoritmo C4.5 e valor da acurácia 98,79.Garcia, Merisandra Côrtes de MattosAmaro, Euclides Francisco António2021-05-11T17:16:04Z2021-05-11T17:16:04Z2019-12info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfhttp://repositorio.unesc.net/handle/1/8203Universidade do Extremo Sul Catarinenseporreponame:Repositório Institucional da Universidade do Extremo Sul Catarinense (Unesc)instname:Universidade do Extremo Sul Catarinense (Unesc)instacron:UNESCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2021-05-11T17:16:07Zoai:repositorio.unesc.net:1/8203Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.unesc.net/oai/requestrepositorio@unesc.net.opendoar:2021-05-11T17:16:07Repositório Institucional da Universidade do Extremo Sul Catarinense (Unesc) - Universidade do Extremo Sul Catarinense (Unesc)false
dc.title.none.fl_str_mv Os Algoritmos C4.5 e Hoeffding Tree Aplicados a Mineração de Dados Educacionais Referente ao Exame Nacional de Desempenho de Estudante (ENADE) em Ciência da Computação
title Os Algoritmos C4.5 e Hoeffding Tree Aplicados a Mineração de Dados Educacionais Referente ao Exame Nacional de Desempenho de Estudante (ENADE) em Ciência da Computação
spellingShingle Os Algoritmos C4.5 e Hoeffding Tree Aplicados a Mineração de Dados Educacionais Referente ao Exame Nacional de Desempenho de Estudante (ENADE) em Ciência da Computação
Amaro, Euclides Francisco António
Exame Nacional de Desempenho de Estudante (ENADE)
Data Science
Mineração de dados
Algoritmo C4.5
Algoritmo Hoeffding Tree
title_short Os Algoritmos C4.5 e Hoeffding Tree Aplicados a Mineração de Dados Educacionais Referente ao Exame Nacional de Desempenho de Estudante (ENADE) em Ciência da Computação
title_full Os Algoritmos C4.5 e Hoeffding Tree Aplicados a Mineração de Dados Educacionais Referente ao Exame Nacional de Desempenho de Estudante (ENADE) em Ciência da Computação
title_fullStr Os Algoritmos C4.5 e Hoeffding Tree Aplicados a Mineração de Dados Educacionais Referente ao Exame Nacional de Desempenho de Estudante (ENADE) em Ciência da Computação
title_full_unstemmed Os Algoritmos C4.5 e Hoeffding Tree Aplicados a Mineração de Dados Educacionais Referente ao Exame Nacional de Desempenho de Estudante (ENADE) em Ciência da Computação
title_sort Os Algoritmos C4.5 e Hoeffding Tree Aplicados a Mineração de Dados Educacionais Referente ao Exame Nacional de Desempenho de Estudante (ENADE) em Ciência da Computação
author Amaro, Euclides Francisco António
author_facet Amaro, Euclides Francisco António
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Garcia, Merisandra Côrtes de Mattos
dc.contributor.author.fl_str_mv Amaro, Euclides Francisco António
dc.subject.por.fl_str_mv Exame Nacional de Desempenho de Estudante (ENADE)
Data Science
Mineração de dados
Algoritmo C4.5
Algoritmo Hoeffding Tree
topic Exame Nacional de Desempenho de Estudante (ENADE)
Data Science
Mineração de dados
Algoritmo C4.5
Algoritmo Hoeffding Tree
description Trabalho de Conclusão de Curso, apresentado para obtenção do grau de Bacharel no Curso de Ciência da Computação da Universidade do Extremo Sul Catarinense, UNESC.
publishDate 2019
dc.date.none.fl_str_mv 2019-12
2021-05-11T17:16:04Z
2021-05-11T17:16:04Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
format bachelorThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://repositorio.unesc.net/handle/1/8203
url http://repositorio.unesc.net/handle/1/8203
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.coverage.none.fl_str_mv Universidade do Extremo Sul Catarinense
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da Universidade do Extremo Sul Catarinense (Unesc)
instname:Universidade do Extremo Sul Catarinense (Unesc)
instacron:UNESC
instname_str Universidade do Extremo Sul Catarinense (Unesc)
instacron_str UNESC
institution UNESC
reponame_str Repositório Institucional da Universidade do Extremo Sul Catarinense (Unesc)
collection Repositório Institucional da Universidade do Extremo Sul Catarinense (Unesc)
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da Universidade do Extremo Sul Catarinense (Unesc) - Universidade do Extremo Sul Catarinense (Unesc)
repository.mail.fl_str_mv repositorio@unesc.net.
_version_ 1832920185898532864

Similar Items