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http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/3850
Título: | Um framework para análise e identificação dos grupos de mulheres da área da computação e suas características, mediante técnicas de mineração de dados. |
Autor(es): | Moreira, Nathália Barbosa Mota Moreira |
Orientador(es): | Araújo, Janniele Aparecida Soares |
Membros da banca: | Araújo, Janniele Aparecida Soares Assis, Gilda Aparecida de Brito, Samuel Souza |
Palavras-chave: | Mulheres Computação Mineração de dados |
Data do documento: | 2022 |
Referência: | MOREIRA, Nathália Barbosa Mota. Um framework para análise e identificação dos grupos de mulheres da área da computação e suas características, mediante técnicas de mineração de dados. 2022. 62. Monografia (Graduação em Engenharia de Computação) - Instituto de Ciências Exatas e Aplicadas, Universidade Federal de Ouro Preto, João Monlevade, 2022. |
Resumo: | Na fundamentação da computação, as mulheres representaram papel de destaque. Entretanto, atualmente, os cursos relacionados a esta área apresentam um índice cada vez menor de alunas. Sendo assim, este trabalho buscou construir um framework para a análise e identificação de grupos e características das mulheres pertencentes a área de Tecnologia da Informação, mediante técnicas de mineração de dados. A partir de uma base de dados fictícia, populada com a utilização de um questionário subdividido em questões de cunho pessoal, sobre a motivação para a escolha do curso, sobre situações de preconceito enfrentadas durante a graduação e questões para análise comportamental, foi possível aplicar técnicas de mineração de dados como passo do Knowledge Discovery in Databases, para a obtenção de conhecimento útil. Como resultado, este trabalho conclui que é possível extrair conhecimento útil e explícito que possibilita uma melhor tomada de decisão, tanto para mulheres que desejam ingressar na área, quanto para colegiados dos cursos que desejam entender melhor o corpo discente feminino. |
Resumo em outra língua: | In the foundation of computer science, women played a prominent role. However, lately, graduations related to this field have a decreasing rate of female students. Therefore, this project sought to build a framework to analyze and identify groups and characteristics of women that belong to Information Technology, using data mining techniques. From a fictitious database, populated with a questionnaire subdivided into questions of a personal nature, about the motivation behind choosing their major, about situations of prejudice endured during graduation and questions for behavioral analysis, it was possible to apply data mining techniques as a step of Knowledge Discovery in Databases, to obtain useful knowledge. As a result, this work concluded that it is possible to extract useful and explicit knowledge that enables better decision-making, both for women who wish to enter the area, as well as, for collegiate members who wish to better understand the female student body. |
URI: | http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/3850 |
Aparece nas coleções: | Engenharia de Computação - JMV |
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