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dc.creatorSouza, Antonio Eduardo Rodrigues dept_BR
dc.date.accessioned2016-03-15T19:37:46Z
dc.date.accessioned2020-05-28T18:08:34Z
dc.date.available2013-10-11pt_BR
dc.date.available2020-05-28T18:08:34Z
dc.date.issued2013-08-27pt_BR
dc.identifier.citationSOUZA, Antonio Eduardo Rodrigues de. Um modelo para recomendação de cursos de especialização baseado no perfil profissional do candidato. 2013. 62 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, São Paulo, 2013.por
dc.identifier.urihttp://dspace.mackenzie.br/handle/10899/24347
dc.description.abstractEconomic globalization has made products and services markets more competitive, demanding a better qualification of manpower. Consequently, companies are in need of best qualified professionals to meet specific demands. In this context, specialization courses options have been sought by professionals to acquire and update knowledge. However, diversification of courses offered by various institutions in various areas, targeted to specific audiences or general, or the lack of objective information, hinder the understanding of the important factors in the decision to be taken by a candidate. A poorly chosen option may incur factors that can trigger the change or even dropping out of the course. The topic is current and relevant to Higher Education Institutions (HEIs), showing the importance of offering specialized courses that are aligned to the skills of educational institutions and the interests of the professional training and retraining. Therefore, this paper proposes to study professional factors that influence candidates in choosing a course, and develop a recommendation model, using artificial intelligence techniques to practical use in HEIs, which assists applicants in the choice of courses, as well as serve as support and guidance to staff in the selection of candidates. It was applied a methodology based on processes Knowledge Discovery in Databases (KDD) and Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) in the evaluation of the historical data of candidates freshmen at a private university in the city of São Paulo, and proposed a recommendation model, which will identify the most suitable course of a candidate's profile, using a technique of data mining based on decision trees for the discovery of relevant knowledge from database. The completion of this project has allowed to propose courses that would be more suitable to professional profiles of the candidates, based on the professional and educational historical information which were considered more important for the candidate selection. It is expected, therefore, that the counseling service will become more accurate and more responsive to the selection of candidates, assisting to reduce the number of abandonments, dropouts or changes in specialization courses offered by the studied university.eng
dc.formatapplication/pdfpor
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Presbiteriana Mackenziepor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectsistemas de recomendaçãopor
dc.subjectmineração de dadospor
dc.subjectaprendizagem de máquinapor
dc.subjectárvores de decisãopor
dc.subjectaconselhamento acadêmicopor
dc.subjectrecommender systemseng
dc.subjectdata miningeng
dc.subjectlearning machineeng
dc.subjectdecision treeseng
dc.subjectacademic counselingeng
dc.titleUm modelo para recomendação de cursos de especialização baseado no perfil profissional do candidatopor
dc.typeDissertaçãopor
dc.publisher.departmentEngenharia Elétricapor
dc.publisher.programEngenharia Elétricapor
dc.publisher.initialsUPMpor
dc.publisher.countryBRpor
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICApor
dc.description.resumoA globalização da economia tornou os mercados de produtos e serviços mais competitivos, demandando uma melhor qualificação da mão-de-obra. Consequentemente, as empresas têm necessitado de profissionais mais bem qualificados para atender a demandas específicas. Neste contexto, os cursos de especialização têm sido opções procuradas por profissionais para adquirir e atualizar o conhecimento. Contudo, a diversificação de cursos, oferecidos por diversas instituições de ensino, nas mais variadas áreas, direcionados a públicos específicos ou gerais, ou a falta de informações objetivas, dificultam a compreensão de fatores importantes na decisão a ser tomada por um candidato. Uma opção mal escolhida pode incorrer em fatores que podem desencadear a mudança ou até mesmo a desistência do curso. O tema é atual e relevante para as Instituições de Ensino Superior (IES), mostrando a importância de se ofertar cursos de especialização que estejam alinhados às competências das instituições de ensino e aos interesses de capacitação e requalificação do profissional. Portanto, o presente trabalho propõe estudar as características profissionais que influenciam os candidatos na escolha de um curso, e desenvolver um modelo de recomendação, utilizando-se técnicas de inteligência artificial, para uso prático nas IES, que auxilie os candidatos na escolha dos cursos, assim como sirva de apoio aos coordenadores na orientação e seleção dos candidatos. Será aplicada uma metodologia baseada nos processos Knowledge Discovery in Databases (KDD) e CRoss-Industry Standard Process for Data Mining (CRISPDM) para análise e avaliação dos dados históricos de candidatos ingressantes em uma universidade particular, na cidade de São Paulo, e proposto um modelo de recomendação, que identificará o curso mais adequado ao perfil de um candidato, utilizando-se uma técnica de mineração de dados baseada em árvores de decisão para a descoberta de conhecimento relevante do banco de dados. A conclusão do projeto permitiu propor cursos que seriam mais adequados aos perfis profissionais dos candidatos, tomando-se como base as informações do histórico profissional e educacional que foram consideradas mais importantes para a seleção dos candidatos. Espera-se, com isso, tornar mais preciso o serviço de aconselhamento de cursos, e mais ágil a seleção de candidatos, contribuindo para a redução do número de abandonos, desistências ou mudanças nos cursos de especialização oferecidos pela universidade estudada.por
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/5614020190405685por
dc.contributor.advisor1Stump, Sandra Maria Dottopt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4095354601892714por
dc.contributor.referee1Pereira, Sérgio Luizpt_BR
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1235818218025361por
dc.contributor.referee2Oliveira, Yara Maria Botti Mendes dept_BR
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/8841587425180388por
dc.thumbnail.urlhttp://tede.mackenzie.br/jspui/retrieve/3778/Antonio%20Eduardo%20Rodrigues%20de%20Souza.pdf.jpg*
dc.bitstream.urlhttp://tede.mackenzie.br/jspui/bitstream/tede/1433/1/Antonio%20Eduardo%20Rodrigues%20de%20Souza.pdf


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