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http://hdl.handle.net/11422/5502
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor | Silva, João Carlos Pereira da | - |
dc.contributor.author | Vycas, Jullyana Mattos | - |
dc.date.accessioned | 2018-10-30T14:02:59Z | - |
dc.date.available | 2023-12-21T03:05:41Z | - |
dc.date.issued | 2018-10-10 | - |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11422/5502 | - |
dc.language | por | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Federal do Rio de Janeiro | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.subject | Data Warehousing | en |
dc.subject | Business Intelligence | en |
dc.subject | Data profiling | en |
dc.title | Análise do desempenho acadêmico na Ciência da Computação - UFRJ | pt_BR |
dc.type | Trabalho de conclusão de graduação | pt_BR |
dc.contributor.referee1 | Jardim, Maria Helena Cautiero Horta | - |
dc.contributor.referee2 | Campos, Maria Luiza Machado | - |
dc.description.resumo | Traça o perfil do corpo estudantil, assim como seu quadro geral, é indispensável para a identificação de seus problemas. Professores tem acesso a muitos dados dos alunos, mas poucas ferramentas de análise estão disponíveis. Este trabalho propõe uma modelagem dimensional que estrutura os dados existentes de forma a facilitar a análise do desempenho acadêmico na Ciência da Computação. Uma versão inicial de banco analítico foi criada e populada para este estudo, disposta juntamente de um conjunto básico de análises e seus respectivos resultados. | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.publisher.department | Instituto de Computação | pt_BR |
dc.publisher.initials | UFRJ | pt_BR |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::BANCO DE DADOS | pt_BR |
dc.embargo.terms | aberto | pt_BR |
Appears in Collections: | Ciência da Computação |
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