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O estudo emprega metodologias de ciência de dados, com estatísticas descritivas e técnicas não supervisionadas de machine learning, para comparar trajetórias de rendimento. Os resultados apontam tendência de desempenho superior entre não optantes e inferior entre optantes, além de menor desempenho entre mulheres. 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Para isso, fez-se uso de metodologias da ciência de dados como estatísticas descritivase técnicas não supervisionadas de machine learning. Os resultados apontaram uma tendência de desempenho superior entre pessoas não optantes pela política e inferior entre optantes e mulheres em geral, indicando, assim, a necessidade da política no Programa e da adoção de ações que promovam o acesso e a transparência dos dados dos processos seletivos e políticas democráticas de diversidade e inclusão.  \nPALAVRAS-CHAVE ESTUDOS DE PÓS-GRADUAÇÃO • AÇÃO AFIRMATIVA • SISTEMA DE COTAS.  \nCOMO CITAR:  \nFerreira, A. C. S. (2025) . Política de cotas no curso de pós-graduação em História Social  \nda FFLCH-USP. Estudos em Avaliação Educacional, 36, Artigo e11801 .  \n[https://doi.org/10.18222/eae.v36.11801](https://doi.org/10.18222/eae.v36.11801)  \nEstud. Aval. Educ . (Fund. Carlos Chagas), São Paulo, v. 36, e11801, 2025 • e-ISSN: 1984-932X 1  \nFerreira Política de cotas no curso de pós-graduação  \nem História Social da FFLCH-USP  \nPOLÍTICA DE CUOTAS EN EL PROGRAMA DE  \nPOSGRADO EN HISTORIA SOCIAL DE LA FFLCH-USP  \nRESUMEN  \nEste artículo aborda la política de acción afirmativa en los procesos de selección (2022- 2024) del Programa de Pós-Graduação em História Social [Programa de Posgrado en Historia Social] de la Faculdade de Filosofia, Letras e Ciências Humanas (FFLCH) dela Universidade de São Paulo (USP), buscando analizar e identificar su impacto en el desempeño de los candidatos durante los procesos. Para ello, se utilizaron metodologías de ciencia de datos, como la estadística descriptiva y técnicas no supervisadas de machine learning. 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