Banca de QUALIFICAÇÃO: LAILA DE ARAUJO COSTA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : LAILA DE ARAUJO COSTA
DATA : 04/04/2025
HORA: 15:00
LOCAL: meet
TÍTULO:

Uma Abordagem para predição de rotatividade de profissionais de software e hardware baseada em modelos de aprendizado de máquina: Conciliando acurácia e interpretabilidade


PALAVRAS-CHAVES:

Aprendizado de máquina, interpretabilidade, rotatividade de profissionais


PÁGINAS: 30
RESUMO:
Nos últimos anos, o setor de Tecnologia da Informação, sobretudo no que se refere ao desenvolvimento de soluções de software e hardware, vem vivenciando mudanças relevantes, que tem exigido que as empresas se empenhem cada vez mais para tentar manter seus colaboradores nelas, buscando evitar alta rotatividade de pessoal. Reter bons profissionais é significativamente importante, pois protege a empresa de efeitos indesejados, como: custos de seleção e treinamento dos substitutos, custos de desligamentos, atraso nos projetos e a consequente insatisfação dos clientes, e problemas na imagem da empresa no mercado. Dado esse contexto, tem se  tornado cada vez mais importante buscar ajuda de soluções computacionais para produzir informações de qualidade para apoiar decisões e estratégias dos gestores das empresas. Especificamente, observa-se na literatura, propostas de soluções baseadas em técnicas de inteligência artificial, mais especificamente técnicas de aprendizado de máquina, permitindo realizar predições de profissionais com tendência a pedir desligamento. Neste sentido, propõe-se um sistema de informação preditiva baseado em aprendizado de máquina no apoio à prevenção de rotatividade de profissionais em projetos de software e hardware. Para tanto, tem-se buscado estudar variáveis que possam influenciar no desenvolvimento de um modelo preditivo, daí então, construindo-se uma base de dados para ser preparada para a construção indutiva dos modelos preditivos. Uma avaliação preliminar foi realizada com os dados utilizados.
 

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1645130 - LEANDRO DIAS DA SILVA
Interno(a) - 2351211 - AYDANO PAMPONET MACHADO
Interno(a) - 1121007 - EVANDRO DE BARROS COSTA
Externo(a) à Instituição - JOSÉ ANTÃO BELTRÃO MOURA - UFCG
Notícia cadastrada em: 19/03/2025 08:21
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