Título: | SOBRE A INTERAÇÃO ENTRE ENGENHEIROS DE SOFTWARE E CIENTISTAS DE DADOS CONSTRUINDO SISTEMAS HABILITADOS POR APRENDIZADO DE MÁQUINA | ||||||||||||
Autor: |
GABRIEL DE ANDRADE BUSQUIM |
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Colaborador(es): |
MARCOS KALINOWSKI - Orientador MARIA JULIA DIAS DE LIMA - Coorientador |
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Catalogação: | 18/JUN/2024 | Língua(s): | INGLÊS - ESTADOS UNIDOS |
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Tipo: | TEXTO | Subtipo: | TESE | ||||||||||
Notas: |
[pt] Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio. [en] All data contained in the documents are the sole responsibility of the authors. The data used in the descriptions of the documents are in conformity with the systems of the administration of PUC-Rio. |
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Referência(s): |
[pt] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=67085&idi=1 [en] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=67085&idi=2 |
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DOI: | https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.67085 | ||||||||||||
Resumo: | |||||||||||||
Nos últimos anos, componentes de aprendizado de máquina têm sido cada
vez mais integrados aos sistemas principais de organizações. A construção desses sistemas apresenta diversos desafios, tanto do ponto de vista teórico quanto
prático. Um dos principais desafios é a interação eficaz entre atores com diferentes formações que precisam trabalhar em conjunto, como engenheiros de
software e cientistas de dados. Este trabalho apresenta três estudos distintos
que investigam as dinâmicas de colaboração entre esses dois atores em projetos
de aprendizado de máquina. Primeiramente, realizamos um estudo de caso exploratório com quatro profissionais com experiência em engenharia de software
e ciência de dados de um grande projeto de sistema habilitado por aprendizado
de máquina. Em nosso segundo estudo, realizamos entrevistas complementares com membros de duas equipes que trabalham em sistemas habilitados por
aprendizado de máquina para obter mais percepções sobre como cientistas de
dados e engenheiros de software compartilham responsabilidades e se comunicam. Por fim, nosso terceiro estudo consiste em um grupo focal onde validamos
a relevância dessa colaboração durante várias tarefas relacionadas à sistemas
habilitados por aprendizado de máquina e avaliamos recomendações que podem melhorar a interação entre os atores. Nossos estudos revelaram vários
desafios que podem dificultar a colaboração entre engenheiros de software e
cientistas de dados, incluindo diferenças de conhecimento técnico, definições
pouco claras das funções de cada um, e a falta de documentos que apoiem
a especificação do sistema habilitado por aprendizado de máquina. Possíveis
soluções para enfrentar esses desafios incluem incentivar a comunicação na
equipe, definir claramente responsabilidades, e produzir uma documentação
concisa do sistema. Nossa pesquisa contribui para a compreensão da complexa
dinâmica entre engenheiros de software e cientistas de dados em projetos de
aprendizado de máquina e fornece recomendações para melhorar a colaboração
e a comunicação nesse contexto. Incentivamos novos estudos que investiguem
essa interação em outros projetos.
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