Análise de dados dos egressos da UFRN no período de 2014 a 2023

dc.contributor.advisorOliveira, Luiz Affonso Henderson Guedes de
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/7987212907837941
dc.contributor.authorCarneiro, Robson da Costa
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/7565639249093262
dc.contributor.referees1Brito Junior, Agostinho de Medeiros
dc.contributor.referees1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0958617290020120
dc.contributor.referees2Marques, Julliana Caroline Gonçalves de Araújo Silva
dc.contributor.referees2Latteshttp://lattes.cnpq.br/5554033822360657
dc.date.accessioned2025-07-18T12:37:37Z
dc.date.available2025-07-18T12:37:37Z
dc.date.issued2025-07-09
dc.description.abstractThis study analyzed data from students of the Federal University of Rio Grande do Norte (UFRN) who graduated between 2014 and 2023. A motivation for this research was to observe which variables might influence the time to complete the course. The initial proposal intended to compare various attributes, such as sex (gender), age, and field of knowledge. However, some of these data were not made available in UFRN’s Open Data portal. It is presumed that certain information might conflict with the General Data Protection Law (LGPD), which is why it was suppressed. Other available data, such as student names, were hidden from the analysis. The research question arose due to external events that could harm student performance, such as the Coronavirus pandemic, which interrupted the academic journey due to compulsory isolation and other setbacks that compromised performance. Several useful data analysis tools were employed, including Google Colab notebooks and the Streamlit Dashboard to manipulate data, create, and analyze graphs, which contributed to the interpretation of statistical patterns among academics. The analysis results of this research indicated that the 2020 pandemic influenced an increase in the number of semesters required for students to graduate in 2021 and 2022. Another consequence was a reduction in the number of graduates in 2020. In the following years, there was a recovery in performance, resembling pre-pandemic levels. Another finding was an increase in the number of graduates between 2015 and 2017, followed by a decrease from 2018 onwards, returning to levels recorded in 2014. It was concluded that events like the 2020 pandemic affected both the time to complete courses and the number of graduates. Therefore, data analysis is important for planning policies during crisis periods to mitigate damages.
dc.description.resumoEste trabalho analisou os dados dos estudantes da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN) que se formaram entre 2014 e 2023. Uma motivação para esta pesquisa seria observar quais variáveis poderiam influenciar no tempo de curso. A proposta inicial previa a comparação entre diversos atributos, como o sexo (gênero), idade e área de conhecimento. No entanto, alguns desses dados não foram disponibilizados nos Dados Abertos da UFRN. Presume-se que determinadas informações possam conflitar com a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), motivo pelo qual foram suprimidas. Outros dados que estão disponíveis, como o nome do aluno, foram ocultados da análise. O questionamento surgiu por causa de eventos externos que poderiam prejudicar o desempenho dos discentes, como a pandemia do Coronavírus, que interrompeu a jornada acadêmica por causa do isolamento compulsório e de outros contratempos que comprometeram o desempenho. Foram utilizadas algumas ferramentas muito úteis para análise de dados, como notebook do Google Colab e o Dashboard do Streamlit para manipular dados, criar e analisar gráficos, que contribuíram para a interpretação de padrões estatísticos dos acadêmicos. Os resultados das análises desta pesquisa indicaram que a pandemia de 2020 influenciou no aumento da quantidade de períodos para a formação dos alunos nos anos de 2021 e 2022. Outra consequência foi uma redução na quantidade de formados no ano de 2020. Nos anos seguintes, houve uma recuperação do desempenho que estava se assemelhando aos níveis pré-pandemia. Uma outra verificação foi um aumento do número de formados entre 2015 e 2017, seguido por uma queda a partir do ano de 2018, retornando a patamares que estavam registrados em 2014. Concluiu-se que eventos como a pandemia que ocorreu em 2020 afetaram tanto o tempo de conclusão dos cursos quanto a quantidade de formados. Por isso, é importante ter uma análise de dados para poder planejar políticas em períodos de crise para mitigar os prejuízos.
dc.identifier.citationCARNEIRO, Robson da Costa. Análise de dados dos egressos da UFRN no período de 2014 a 2023. 2025. 60 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Departamento de Engenharia da Computação e Automação, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2025.
dc.identifier.issnISBN 978-1449355739
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/64600
dc.language.isopt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Rio Grande do Norte
dc.publisher.countryBrazil
dc.publisher.departmentEngenharia de Computação e Automação
dc.publisher.initialsUFRN
dc.publisher.programEngenharia de Computação
dc.rightsAttribution 3.0 Brazilen
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/3.0/br/
dc.subjectAnálise de dados
dc.subjectGraduação
dc.subjectPandemia
dc.subjectDuração de curso
dc.subjectDashboard.
dc.subjectData analysis
dc.subjectGraduation
dc.subjectPandemic
dc.subjectCourse duration
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::ANALISE DE DADOS
dc.titleAnálise de dados dos egressos da UFRN no período de 2014 a 2023
dc.typebachelorThesis

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