Dissertacao Data Mining

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MINERANDO A MELHORIA DOS CURSOS DE ENSINO SUPERIOR
	A cada dia que passa o mercado competitivo tem uma tendência mais forte, tomar decisões com base em dados, com a área de ensino não seria diferente e com tudo isso é natural que o processo de mineração de dados dentro do contexto de Big Data fique em evidência. Estamos diante de um cenário em que os dados estão dispersos em 39 planilhas e necessitam ser estruturados, centralizados, transformados e então analisados, porém todo esse processo deve levar em consideração os 3 Vs do Big Data, que são variedade, velocidade e volume. No presente trabalho focaremos no claro objetivo de melhorar a qualidade dos cursos e atender melhor ao mercado de trabalho descrevendo o processo de mineração de dados em busca de padrões nos dados que possam responder a este assunto.
	Para o caso em questão podemos recomendar a aplicação do processo KKD, onde os dados são selecionados, pré processados, transformados, analisados para então gerar conhecimento. No momento atual apresentado pelo caso, os dados já foram selecionados e pré-processados, pois já definiram uma área e curso assim como já coletaram em planilhas e centralizaram com a equipe, portanto daqui em diante abordaremos o tema de transformação, mineração/análise para conclusão.
	Na etapa de transformação devem ser tratados os dados das planilhas, para viabilizar um bom processo de análise a aplicação de um processo de ETL que realize a leitura de todas as planilhas e crie uma única tabela de banco de dados relacional é indispensável, assim como alguns recursos de data quality normalizando dados que possam ter sido digitados de maneira diferente com o mesmo objetivo.
	Uma vez realizada a etapa de transformação se inicia a etapa de mineração de dados ou simplesmente análise de dados, para essa parte recomenda-se a utilização de uma análise de clustering de dados, conforme o conceito a seguir:	 
“Agrupamento (clustering) é o nome dado ao processo de separar (particionar ou segmentar) um conjunto de objetos em grupos (do inglês clusters) de objetos similares.”. (CASTRO, 2016, p. 30).
O processo de clustering auxiliará a equipe multidisciplinar a encontrar padrões nos dados, que por sua vez apoiará a encontrar soluções e respostas para os questionamentos do reitor e da equipe. Também é possível realizar uma pesquisa de mercado com relação aos concorrentes aplicando clustering para uma análise comparativa.
Para finalizar é possível importar essa base tratada, já minerada, para uma ferramenta como o Power BI ou Tableau assim construindo relatórios e dashboards que suportem e facilitem a visualização e leitura dos usuários finais para que consigam acessar os dados e assim tomar decisões de maneira assertiva por estar se baseando em dados já trabalhados com as devidas técnicas que foram implantadas de acordo com o objetivo definido por todos os stakeholders do caso.
REFERÊNCIAS
 CAMILO, C. O.; SILVA, J. C. da., Mineração de dados: conceitos, tarefas, métodos e ferramentas. [Goiânia: UFMG,] 2009. Disponível em: http://ww2.inf.ufg.br/sites/default/files/uploads/relatorios-tecnicos/RT-INF_001-09.pdf. Acesso em: 12/02/2022
 FRACALANZA, L. F. Mineração de dados voltada para recomendação no âmbito de marketing de relacionamento. 2009. Dissertação (Mestrado em Informática) - Pontífica Universidade Católica do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2009. Disponível em: https://web.tecgraf.puc-rio.br/press/publication/Fracalanza2009/Fracalanza2009.pdf. Acesso em: 12/02/2022
Castro, D.G.F.L.N. D. Introdução à Mineração de Dados: Conceitos Básicos, Algoritmos e Aplicações. [Digite o Local da Editora]: Editora Saraiva, 2016. 978-85-472-0100-5. Disponível em: https://integrada.minhabiblioteca.com.br/#/books/978-85-472-0100-5/. Acesso em: 12 Feb 2022
FRÓES, Gabriel e WEBER, Vanessa. Big Data // Dicionário do Programador YouTube, 04 fev.2019.Disponível em: <https://www.youtube.com/watch?v=IpfE8B9H9cI>. Acesso em: 12/02/2022
VÍDEO, Tecnologia em. Data Mining // Tecnologia em 3 Minutos #01 YouTube, 08 jan.2019.Disponível em: <https://www.youtube.com/watch?v=dWL0jvj1PJw>. Acesso em: 12/02/2022