[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-124154-pt":3,"doc-seo-124154-112":30,"detail-sidebar-cat-0-pt-112":91},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"success",{"doc_id":7,"user_id":8,"nickname":9,"user_avatar":10,"doc_module":4,"category_id":11,"category_name":12,"doc_title":13,"doc_description":14,"doc_content":15,"file_id":16,"file_url":17,"file_type":18,"file_size":19,"view_count":4,"is_deleted":4,"is_public":20,"is_downloadable":20,"audit_status":20,"page_count":21,"language":22,"language_code":23,"site_id":24,"html_lang":23,"table_of_contents":25,"faqs":26,"seo_title":27,"seo_description":14,"update_tm":28,"read_time":29},124154,5909887254083,"Miles","https://ap-avatar.wpscdn.com/davatar_276721f389ce27ea32af1340a28f341c",45,"Tecnologia","Recomendação Personalizada de Carreiras em Tecnologia da Informação - Uma Abordagem Baseada em Machine Learning e Análise de Perfis","O trabalho apresenta uma proposta para reduzir incertezas na orientação de carreiras em Tecnologia da Informação (TI) por meio de um aplicativo iOS. O foco está no alinhamento entre habilidades, interesses e aspirações do indivíduo e as opções de carreira disponíveis. O sistema usa técnicas de machine learning para analisar respostas do usuário sobre nível de conhecimento, afinidade por áreas de estudo e competências sociais e comportamentais. O modelo é treinado com base de dados com mais de nove mil respostas e informações reais do projeto, gerando recomendações personalizadas e embasadas.","PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO GRANDE DO SUL  \nESCOLA POLITÉCNICA  \nBACHARELADO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO  \nRECOMENDAÇÃO  \nPERSONALIZADA DE  \nCARREIRAS EM TECNOLOGIA  \nDA INFORMAÇÃO: UMA  \nABORDAGEM BASEADA EM  \nMACHINE LEARNING E  \nANÁLISE DE PERFIS.  \nIGOR PEREIRA DOURADO  \nTrabalho de Conclusão II apresentado como requisito parcial à obtençãodo grau de Bacharel em Ciência da Computação na Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.  \nOrientador: Prof. Silvia Maria Wanderley Moraes  \nPorto Alegre  \n2024  \nRECOMENDAÇÃO PERSONALIZADA DE CARREIRAS EM TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO: UMA ABORDAGEM BASEADA EM MACHINE LEARNING E ANÁLISE DE PERFIS.  \nRESUMO  \nO avanço tecnológico nas últimas décadas transformou de maneira intensa o mercado de trabalho, especialmente no setor de Tecnologia da Informação (TI) . A rápida evolução desta área tem gerado uma diversidade crescente em carreiras e áreas de trabalho, criando novas oportunidades, mas juntamente com isso, desafios significativos para profissionais que buscam se posicionar de acordo com suas habilidades e características ourequalificar-se dentro deste mercado dinâmico. Um problema relevante no contexto da orientação de carreiras em TI é a dificuldade de alinhar de maneira eficaz as habilidades, interesses e aspirações do indivíduo com as carreiras disponíveis. A complexidade do setore a falta de conhecimento, torna a escolha profissional um processo muitas vezes marcado por incertezas e indecisões. Diante deste cenário, foi criado e desenvolvido o aplicativo para iOS denominado \"Carreira pra TI: Uma Abordagem Baseada em Machine Learning e Análise de Perfis\" ou apenas \"Carreira pra TI\". Empregando técnicas de Machine Learning para, a partir de respostas do usuário sobre o seu nível de conhecimento, interesse e afinidadeem relação a áreas de estudo da TI e sobre suas habilidades sociais e comportamentais, o objetivo do aplicativo é sugerir carreiras da TI que melhor se alinhem com o perfil do usuário. Feito com um modelo de Machine Learning treinado com uma base de dados de mais de nove mil respostas e baseada também em dados reais obtidos ao decorrer de trabalho, o aplicativo provê recomendações personalizadas e informadas, buscando contribuir para arealização e eficiência profissional dos usuários e ajudar a fazer escolhas de carreira maisalinhadas com suas habilidades e interesses.  \nPalavras-Chave: Recomendação de Carreira, Tecnologia da Informação, Machine Learning, Sistema de Recomendação, Análise de Perfis, Aplicação.  \nPERSONALIZED CAREER RECOMMENDATIONS IN INFORMATION TECHNOLOGY: A MACHINE LEARNING AND PROFILE ANALYSIS  \nAPPROACH.  \nABSTRACT  \nTechnological advancements in recent decades have profoundly transformed the labor market, particularly in the Information Technology (IT) sector. The rapid evolution of this field has led to a growing diversity of careers and work opportunities, creating new possibilities but also significant challenges for professionals seeking to align their skills and characteristics with career paths or requalify themselves within this dynamic market. A key issue in IT career guidance is the difficulty of effectively aligning an individual’s skills, interests, and aspirations with the available career options. The complexity of the sector and the lack of knowledge often make career choice a process marked by uncertainty and indecision. In response to this scenario, the iOS application \"Carreira pra TI: A Machine Learning and Profile Analysis-Based Approach\", or simply \"Carreira pra TI\", was developed. By leveraging Machine Learning techniques, the app analyzes users’ responses regarding their level of knowledge, interest, and affinity for various IT study areas, as well as their social and behavioral skills, to recommend IT careers that best align with their profiles. Built using a Machine Learning model trained on a dataset of over nine thousand responses and further enriched with real-world data collected throughout the project, ","cbCaigIYdwvRXqEy","https://ap.wps.com/l/cbCaigIYdwvRXqEy","pdf",9908893,1,85,"Portuguese","pt",112,"# Resumo\n# Palavras-chave\n# Lista de Figuras\n## Figuras 3.1-3.6\n## Figuras 4.1-4.6","[{\"question\":\"Qual problema o trabalho busca resolver na orientação de carreiras em TI?\",\"answer\":\"O trabalho aborda a dificuldade de alinhar, de forma eficaz, habilidades, interesses e aspirações do indivíduo às carreiras disponíveis, o que torna a escolha profissional incerta e sujeita a indecisões.\"},{\"question\":\"Como o aplicativo recomenda carreiras para o usuário?\",\"answer\":\"Ele utiliza técnicas de Machine Learning para analisar respostas sobre nível de conhecimento, interesse e afinidade por áreas de estudo de TI, além de habilidades sociais e comportamentais, gerando sugestões de carreira mais aderentes ao perfil.\"},{\"question\":\"Em que dados o modelo de Machine Learning foi treinado?\",\"answer\":\"O modelo foi treinado com uma base de dados com mais de nove mil respostas e enriquecido com dados reais coletados ao longo do projeto.\"}]","Recomendação Personalizada de Carreiras em Tecnologia da Informação - 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