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dc.contributor.authorBauer, Guilherme Augusto-
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.titleGeração de conhecimento através de dados da Plataforma Lattes com o uso de técnicas de mineração de dados.pt_BR
dc.date.issued2016-
dc.degree.localSanta Cruz do Sulpt_BR
dc.contributor.advisorKroth, Eduardo-
dc.degree.departmentCurso de Ciência da Computaçãopt_BR
dc.description.abstractThere is currently a big necessity for organizations to have correct and quickly information and universities have a difficulty in getting information about the bibliographic, scientific and, technology production of their teachers. This data can be found in the Lattes Platform which has a large base curriculum data of researchers and teachers. To perform the extraction of knowledge from a large database can be used KDD techniques (Knowledge Discovery in Databases) and especially of Data Mining. This paper presents a bibliographic basis related to KDD, Data Mining, specifically Clustering and Association Rules, and the suggestion of a solution to collect data from Lattes curriculum of UNISC (University of Santa Cruz do Sul) teachers and apply data mining algorithms on data collected in order to generate knowledge that can be used in decision-making by university managers.pt_BR
dc.description.notaInclui bibliografia.pt_BR
dc.subject.otherExploração de dados (Computação)pt_BR
dc.subject.otherCurriculum vitaept_BR
dc.subject.otherBanco de dadospt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11624/2126-
dc.date.accessioned2018-08-09T17:24:41Z-
dc.date.available2018-08-09T17:24:41Z-
dc.degree.grantorUniversidade de Santa Cruz do Sulpt_BR
dc.description.resumoExiste atualmente uma grande necessidade de as organizações terem informação correta e de forma rápida e nas universidades existe uma dificuldade em se conseguir informações referentes a produção bibliográfica, científica e tecnológica de seus professores. Esses dados podem ser encontrados na Plataforma Lattes que possui uma grande base de dados de currículos de pesquisadores e professores. Para realizar a extração de conhecimento de uma grande base de dados podem ser utilizadas técnicas de KDD (Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados) e principalmente de Mineração de Dados. Este trabalho apresenta uma fundamentação bibliográfica relacionada a KDD, Mineração de Dados, mais especificamente Clusterização e Regras de Associação, e a sugestão de uma solução para coletar dados dos currículos Lattes dos professores da UNISC (Universidade de Santa Cruz do Sul) e aplicar algoritmos de mineração de dados sobre os dados coletados a fim de gerar conhecimento que poderá ser utilizado em tomadas de decisão por gestores da universidade.pt_BR
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