-
Giovanne da Silva Santos ( Email de contato: giovannedssantos@gmail.com );
-
Kevin Wallacy de Souza Maciel ( Email de contato: kevinwall@ufrn.edu.br );
-
Noé Fernandes Carvalho Pessoa ( Email de Contato: noepessoa@outlook.com ).
Este projeto tem como foco a utilização dos dados públicos disponibilizados pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte. Mais especificamente, os dados dos alunos ingressantes em 2018, bem como os dos servidores públicos e professores presentes na instituição.
O objetivo dessa pesquisa é, por meio desses dados, inferir sobre a diversidade de gêreno presente na instituição.
Para a realização desta pesquisa, utilizamos as seguintes ferramentas:
- Anaconda Navigator;
- Jupyter Notebook;
- Rstudio;
- Python 3.6.
- Pandas;
- Matplotlib;
- Numpy;
- Seaborn.
A motivação para realizar esta pesquisa foi o fato de que é bastante notório que a presença feminina em cursos de ciências exatas é reduzida em relação à masculina, tanto de alunos quanto professores, mas, para testar a veracidade da informação, resolvemos analisar os dados e obter um recurso matemático para vizualizar melhor essa discrepância.
- Servidores: http://dados.ufrn.br/dataset/pessoas/resource/dc7dad16-95f7-4972-abcc-ff296a402f46;
- Docentes: http://dados.ufrn.br/dataset/docentes/resource/ff0a457e-76fa-4aca-ad99-48aebd7db070;
- Ingressantes em 2018: http://dados.ufrn.br/dataset/discentes/resource/146b749b-b9d0-49b2-b114-ac6cc82a4051;
- Explicação do data search pelos desenvolvedores: https://youtu.be/-y4_00UFnK8.
© IMD/UFRN 2018-2019.