Título: Um guia prático para apoiar tarefas preditivas em ciência de dados.

Data: 30/11/2022

Horário: 16h00

Local: Sala de Seminários – Bloco 952

Resumo:

Atualmente, profissionais das mais diversas áreas de atuação precisam explorar seus repositórios de dados com a finalidade de extrair conhecimento e criar novos produtos ou serviços. Diversas ferramentas têm sido propostas com o objetivo de facilitar as tarefas envolvidas no ciclo de vida da Ciência de Dados. No entanto, tais ferramentas exigem de seus usuários conhecimentos específicos (e aprofundados) em diversas áreas da Computação e Estatística, tornando seu uso praticamente inviável por profissionais não especialistas em Ciência de Dados. Nesta dissertação, propomos um guia prático para apoiar tarefas preditivas, mais especificamente, regressão e classificação. Além disso, apresentamos uma ferramenta, denominada DSAdvisor, que seguindo o guia proposto busca auxiliar os usuários na execução das diversas atividades envolvidas em um problema de predição. O DSAdvisor visa encorajar usuários leigos a construir modelos de aprendizado de máquina para executar tarefas preditivas, extraindo conhecimento de seus próprios repositórios de dados. Por fim, avaliamos a ferramenta DSAdvisor utilizando dois diferentes testes de usabilidade: Net Promoter Score (NPS) e System Usability Scale (SUS).

Banca examinadora:

• Prof. Dr. José Maria Monteiro da Silva Filho (MDCC/UFC - Orientador)
• Prof. Dr. João Paulo do Vale Madeiro (MDCC/UFC)
• Prof. Dr. José Gilvan Rodrigues Maia (UFC)