| Título: | UM APLICATIVO MOBILE E SISTEMA DE RECOMENDAÇÃO PARA ALINHAMENTO ENTRE SKILLS E DEMANDAS DE ESTÁGIO EM TI | ||||||||||||
| Autor(es): |
HUGO DE BARROS PIMENTEL DUTRA MACHADO |
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| Colaborador(es): |
MARKUS ENDLER - Orientador |
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| Catalogação: | 31/AGO/2021 | Língua(s): | PORTUGUÊS - BRASIL |
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| Tipo: | TEXTO | Subtipo: | TRABALHO DE FIM DE CURSO | ||||||||||
| 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/TFCs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=54464@1 |
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| DOI: | https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.54464 | ||||||||||||
| Resumo: | |||||||||||||
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Alunos universitários de períodos iniciais ou até de períodos mais avançados - frequentemente encontram dificuldades para o ingresso no mercado de trabalho, por ainda estarem aprimorando os seus conhecimentos técnicos e suas competências profissionais. O objetivo deste projeto é desenvolver uma ferramenta de software que ajude alunos a terem seu primeiro contato com demandas reais. A ferramenta consiste de um serviço mobile que ajuda o estudante a divulgar as suas competências técnicas
(skills) e a encontrar uma demanda/tarefa real de trabalho profissional em que possa trabalhar e ganhar experiência profissional, possivelmente de forma não remunerada. O aplicativo também permite que pequenos e médios empreendedores, assim como pesquisadores da própria universidade, possam descrever e ofertar demandas/tarefas, e obter indicações dos alunos mais aptos a trabalharem nelas. De modo a sugerir demandas que estejam mais próximas às competências de um estudante - usando o universo de skills que um perfil possa ter - esse projeto utiliza Natural Language Processing
(NLP), que nos últimos anos tem sido usado com grande sucesso em sistemas de recomendação. Portanto, juntamente com o aplicativo mobile, foi criada também uma API de recomendação e de matching de skills-tasks integrada com o aplicativo, que denomino de Aplicai
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