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https://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/23562
Title: | Análise de Big Data: a percepção das pessoas em relação ao vestibular das faculdades de tecnologia do Centro Paula Souza |
Other Titles: | Big Data analysis: people's perception in relation to the entrance exam of the technology colleges of the Paula Souza Center |
Authors: | GONÇALVES, Abner Bessi |
Advisor: | DIAS, Carlos Henrique |
Other contributor: | GONÇALVES, Jones Artur SILVA, Benedito Carlos Florêncio |
type of document: | Monografia |
Keywords: | Big data;Redes sociais;Ensino superior |
Issue Date: | 14-May-2019 |
Publisher: | 105 |
Citation: | GONÇALVES, Abner Bessi. Análise de Big Data: a percepção das pessoas em relação ao vestibular das faculdades de tecnologia do Centro Paula Souza, 2019. Trabalho de Conclusão de Curso. (Tecnologia em Análise de Desenvolvimento de Sistemas) - Faculdade de Tecnologia "Dr. Archimedes Lammoglia", Indaiatuba, 2019. |
Abstract: | Com o crescimento e a evolução tecnológica nos mais diversos campos, apresentam-se sempre como algo diferente e inovador, nesse meio tempo, surge o conceito de Big Data, onde toda informação gerada e guardada pode ajudar grandes empresas ou instituições a tomar grande decisões. Com a Instituição FATEC não é diferente, como o crescimento da demanda por ensino tem aumentado, tornou-se necessário uma melhoria na divulgação de suas instituições de ensino e para encontrar essas melhorias, é necessário saber o quão forte e presente a imagem FATEC nas redes sociais. Objetivo deste trabalho é desenvolver uma estratégia de aplicação de ferramentas de análise de Big Data em dados de mídias sociais visando a dar um profundo e amplo conhecimento a respeito da divulgação das FATECs, e desta forma propor ações assertivas na gestão de divulgações de diversas unidades. Para alcançar o objetivo proposto, foi realizada uma pesquisa experimental, composta pelas seguintes etapas: revisão bibliográfica na área de Big Data; pesquisa e avaliação de ferramentas para análise de Big Data; realização de projeto piloto; modelagem, coleta, limpeza e estruturação dos dados; aplicação de ferramentas de análise de Big Data (Big Data Analytics) nos dados coletados; análise e avaliação dos resultados obtidos no processo. Como resultado, espera-se que seja possível superar os desafios impostos, e desta forma, realizar um melhor planejamento de ações para as instituições de ensino. |
URI: | https://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/23562 |
Appears in Collections: | Trabalhos de Conclusão de Curso |
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