Home -> Ambiente Individual de Aprendizagem - AIA
Capa
Orientação
O objetivo é implementar um "ambiente de apredizagem dinamica" on line e interativo, , tendo como primeiro produto um tópico chamado como fazer uma página Web partindo de uma página pronta (estática) e aprendendo de forma progressiva como construir a página web.
Todo o conhecimento e recursos necessário para a construção, serão obtidos , visualizados e utilizados respectivamente.
O usuario já tem um conhecimento previo e o sistema de recomendação irá dizer qual conhecimento precisa aprender para construir uma página web.
Qual é a idéia
O ambiente de apredizagem dinamica (on line interativo) tem um sistema de recomendação que irá dizer para o usuário qual conhecimento precisa aprender para cobrir o seu gap de conhecimento , no aprendizado da construção de uma página web, que tem como tópico "como fazer uma página web". O ambiente tem uma base de conhecimento com fundamentos para a construção da página e conceitos relativos a página web, organizado para mostrar de forma modular e navegação fácil ao usuário. O projeto para implementar este ambiente é para especificar o ambiente , construir e depois usar o ambiente. Este projeto pode ser dividido em 3 partes mas interativas: especificação, desenvolvimento e operação. A especificação fará parte do ambiente.
Ambiente é o contexto geral de aprendizagem, o espaço é o local específico dentro desse contexto, e a plataforma é a infraestrutura tecnológica que suporta a entrega e a interação educacional online.
Ambiente Virtual de Aprendizagem (AVA): Refere-se a um ambiente online que facilita a interação entre professores, alunos e recursos de aprendizado. Pode incluir fóruns, salas de aula virtuais, ferramentas de avaliação, entre outros.
O "ambiente educacional web" refere-se ao cenário geral ou contexto no qual ocorre a experiência de aprendizado online. Pode abranger várias ferramentas, recursos e interações digitais utilizadas para facilitar o ensino e a aprendizagem. Isso inclui sistemas de gerenciamento de aprendizagem (LMS), fóruns de discussão, salas de aula virtuais e outras plataformas educacionais online.
O "espaço educacional web" pode ser utilizado para se referir a uma área específica dentro do ambiente educacional online. Pode ser uma sala de aula virtual dedicada a um curso específico, um fórum de discussão para interação entre alunos ou qualquer outra subdivisão que sirva a um propósito educacional específico.
A "plataforma educacional web" é uma infraestrutura digital que oferece diversos serviços e recursos para facilitar o ensino e a aprendizagem online. Isso pode incluir um LMS abrangente, ferramentas de avaliação, recursos de colaboração, vídeoaulas, entre outros. As plataformas educacionais web são projetadas para suportar a entrega de conteúdo educacional e a interação entre alunos e instrutores.
Em resumo:O "ambiente educacional web" é o contexto geral onde ocorre o processo educacional online, envolvendo diversas ferramentas e recursos.
O "espaço educacional web" pode se referir a uma subdivisão específica ou área dentro desse ambiente, muitas vezes designada para um curso, tópico ou interação específica.
A "plataforma educacional web" é a infraestrutura digital que fornece serviços e recursos para suportar a educação online, abrangendo desde LMS até ferramentas interativas e de colaboração.
Caracteristicas
- Interatividade: Oferece recursos que permitem aos alunos interagir diretamente com o conteúdo do curso, como questionários, simulações, jogos educativos e fóruns de discussão.
- Dinamismo: Adapta-se às necessidades individuais dos alunos, proporcionando conteúdo de maneira flexível e personalizada. Isso pode envolver a utilização de tecnologias adaptativas que ajustam o ritmo do aprendizado de acordo com o desempenho do aluno.
- Multimodalidade: Incorpora diversos tipos de mídia, como vídeos, áudio, gráficos e textos, para abordar diferentes estilos de aprendizado e tornar o ambiente mais rico e envolvente.
- Colaboração: Facilita a colaboração entre os alunos, permitindo discussões, projetos em grupo e atividades colaborativas. Ferramentas de comunicação síncrona e assíncrona contribuem para a construção de uma comunidade de aprendizado.
- Feedback imediato: Fornece feedback instantâneo sobre o desempenho dos alunos, ajudando-os a compreender melhor os conceitos e progredir no aprendizado.
- Acessibilidade: Garante que o conteúdo seja acessível a todos, independentemente de suas necessidades especiais, proporcionando uma experiência inclusiva.
- Colocar meus experimentos no ambiente e de fácil recuperação.
- Colaborar no aprendizado de terceiros.
Necessidades, Hipóteses, Problemas, Dores, Solução
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Ideias e Necessidades:
- Ideia Central: Desenvolver um ambiente educacional online focado em modelagem, arquitetura, prototipagem e visualização, centrado na criação e implementação de páginas web como objetos de aprendizagem.
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Necessidades Principais:
- Aprendizado prático e aplicado em modelagem e arquitetura web.
- Prototipagem para visualizar conceitos de design web.
- Implementação efetiva de páginas web.
- Flexibilidade no acesso ao conteúdo educacional.
- Adaptação a diferentes estilos de aprendizado.
- Promoção da colaboração entre os alunos.
- Oferta de feedback imediato e personalizado.
- Utilização de tecnologias modernas para enriquecer a experiência educacional.
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Hipóteses e Problemas a Serem Resolvidos:
- Hipóteses
- Abordagens práticas favorecem a compreensão de modelagem e arquitetura web.
- Prototipagem visual facilita a assimilação de conceitos de design.
- A personalização do conteúdo melhora a eficácia do aprendizado.
- Ambientes colaborativos promovem uma compreensão mais profunda dos conceitos.
- Limitações na adaptação dinâmica do conteúdo conforme o progresso do aluno.
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Problemas a Serem Resolvidos:
- Dificuldade em encontrar recursos que unam teoria e prática.
- Limitações em plataformas convencionais para aprender a criar páginas web de maneira eficaz.
- Dificuldade em engajar alunos com estilos de aprendizado variados.
- Desafios na entrega eficiente de feedback personalizado.
- Limitações na adaptação dinâmica do conteúdo conforme o progresso do aluno.
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Dores Dono/usuários:
- Indivíduo Aposentado com Curso Superior em Sistemas
- Busca uma complementação de honorários por meio do compartilhamento de conhecimentos
- Deseja uma abordagem prática e aplicada em modelagem e arquitetura web.
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Necessidades Iniciais:
- Aprender a criar páginas web de forma eficaz e prática.
- Compreender os fundamentos de modelagem e arquitetura web.
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Solução:Aprendizado Online Interativo e Dinâmico:
- Módulos de Modelagem e Arquitetura Web:
- Conteúdo estruturado sobre princípios e práticas de modelagem e arquitetura web.
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Prototipagem Visual:
- Ferramentas interativas para criar protótipos visuais de páginas web.
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Implementação Prática:
- Ambiente que guia o usuário na criação e implementação efetiva de páginas web.
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Feedback Personalizado:
- Avaliações e feedback específicos para fortalecer habilidades e conhecimentos.
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Feedback Personalizado:
- Avaliações e feedback específicos para fortalecer habilidades e conhecimentos.
Benefícios para o Dono/Usuário
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Complementação de Honorários:
- Potencial geração de renda por meio da oferta de conhecimentos especializados.
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Aprendizado Aplicado:
- Experiência prática na criação de páginas web, alinhada à teoria.
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Flexibilidade de Aprendizado:
- Estudo adaptável ao ritmo e disponibilidade do usuário/dono.
Framework conceitual
Ampliar
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Bloco Central:
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Objeto de Aprendizagem (Página Web):
- Representado como o núcleo central.
- Conectado a outros blocos para indicar sua relação com diferentes elementos educacionais.
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Identificação dos Requisitos Educacionais:
- Define as competências e objetivos educacionais como base para elaborar fundamentos e desenvolver o Sistema de Recomendação Personalizada.
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Objeto de Aprendizagem (Página Web):
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Fundamentos:
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Modelagem da Informação:
- Inclui a estruturação de entidades, relacionamentos e fluxos de informação.
- Adapta-se à complexidade da Ciência da Informação e Engenharia do Conhecimento.
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Prototipagem e Visualização:
- Incorpora a criação de protótipos visuais e visualizações de dados.
- Conectado ao objeto de aprendizagem para destacar a integração desses elementos em páginas web.
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Aprendizagem com Estilos e Estratégias:
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Identificação de Estilos de Aprendizado:
- Considera os estilos de aprendizado individuais, como visual, auditivo, cinestésico.
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Estratégias de Aprendizado:
- Integra estratégias personalizadas para otimizar a assimilação de informações.
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Aprender a Aprender:
- Enfatiza o desenvolvimento de habilidades metacognitivas, capacitando os usuários a entenderem e aprimorarem seus próprios processos de aprendizado.
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Implementação Prática:
- Envolvido na aplicação prática dos conceitos aprendidos nos fundamentos.
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Identificação de Estilos de Aprendizado:
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Modelagem da Informação:
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Sistema de Recomendação Personalizada:
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Perfil do Usuário:
- Coleta informações sobre o estilo de aprendizado, progresso e preferências do usuário.
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Avaliação de Desempenho e Resultados do Aprendizado:
- Analisa continuamente o desempenho do usuário com base em métricas estabelecidas.
- Fornece insights sobre o progresso educacional e a eficácia das estratégias de aprendizado
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Desenvolvimento de Algoritmos de Recomendação Personalizada:
- Implementa algoritmos para gerar recomendações dinâmicas e feedback adaptativo.
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Perfil do Usuário:
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Integração de Tecnologias Educacionais:
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Utilização de Ferramentas Tecnológicas:
- Incorpora tecnologias modernas para enriquecer a experiência de aprendizado.
- Pode incluir plataformas interativas, recursos multimídia, ambientes virtuais, entre outros.
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Utilização de Ferramentas Tecnológicas:
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Interação Social:
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Fóruns de Discussão e Grupos de Estudo:
- Permitem interação social entre os usuários.
- As interações sociais podem influenciar as recomendações personalizadas.
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Fóruns de Discussão e Grupos de Estudo:
Categoria e Tag's
Exemplo de Categoria e Tag's:
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Tema: Tecnologia da informação
- Tópicos: Desenvolvimento de Software, Redes de Computadores, Segurança da Informação
- Tags: JavaScript, Python, TCP/IP, Firewall
- Palavras-Chave: JavaScript, Python, TCP/IP, Firewall
- Tópicos: Desenvolvimento de Software, Redes de Computadores, Segurança da Informação
Exemplo de Pastas e Arquivos:
Exemplo de Pastas e Arquivos:
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-Raiz
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Pasta: Tecnologia da informação
- Pasta: Desenvolvimento de Software
- Pasta:Programacao:
- Programa:JavaScript.js,
- Programa:Python.py
- Pasta:Programacao:
- Pasta: Desenvolvimento de Software
Domínios de Conhecimento
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Ciência da Computação
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Áreas de Estudo:
- Algoritmos e Estruturas de Dados:Desenvolvimento e análise de algoritmos eficientes; Estruturas de dados para armazenamento e organização de informações.
- Arquitetura de Computadores:Projeto e organização de hardware de computadores. Arquiteturas de processadores e sistemas embarcados.
- Redes de Computadores:Projeto, implementação e gerenciamento de redes de computadores; Protocolos de comunicação e segurança de rede.
- Sistemas Operacionais:Projeto e implementação de sistemas operacionais; Gerenciamento de recursos e processos do sistema.
- Bancos de Dados::Modelagem, projeto e implementação de bancos de dados. Linguagens de consulta e otimização de consultas.
- Inteligência Artificial:Técnicas de aprendizado de máquina, visão computacional e processamento de linguagem natural; Agentes inteligentes e sistemas especialistas.
- Engenharia de Software:Métodos e práticas para desenvolvimento de software; Ciclos de vida do software e gerenciamento de projetos.
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Disciplinas e Conceitos:
- Programação de ComputadoresLinguagens de programação e paradigmas de programação; Desenvolvimento de software orientado a objetos e funciona.
- Teoria da ComputaçãoFundamentos matemáticos da computação, incluindo teoria dos autômatos e linguagens formais; Complexidade computacional e teoria da decidibilidade.
- Segurança da InformaçãoCriptografia e protocolos de segurança; Proteção contra ataques cibernéticos e gerenciamento de riscos.
- Computação Gráfica e Visualização:CTécnicas de renderização, modelagem 3D e animação; Visualização de dados e gráficos interativos.
- Computação Paralela e Distribuída:Programação paralela e distribuída. Processamento em clusters, grade computacional e computação em nuvem.
- Interfáce Homem-Máquina (IHM):Design e avaliação de interfaces de usuário. Interação humano-computador e usabilidade
- Computação Quântica:Princípios e algoritmos quânticos. Implementação de algoritmos em computadores quânticos.
Tópicos Específicos:
- Desenvolvimento Web:Tecnologias front-end (HTML, CSS, JavaScript) e back-end (Node.js, Django, Flask); Frameworks e bibliotecas para desenvolvimento web.
- Ciência de Dados e Análise de Dados:Mineração de dados, análise estatística e visualização de dados; Ferramentas e plataformas para ciência de dados.
- Computação em Nuvem:Serviços de computação em nuvem (IaaS, PaaS, SaaS). Implantação e gerenciamento de aplicativos na nuvem.
- Internet das Coisas (IoT)Tecnologias para desenvolvimento de dispositivos e sistemas IoT; Comunicação, coleta e análise de dados de dispositivos conectados.
- Desenvolvimento de JogosDesenvolvimento de jogos digitais e simulações; Motores de jogo e design de interação em jogos.
- RobóticaProjeto e programação de robôs autônomos e sistemas robóticos. Visão computacional e controle de movimento.
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Áreas de Estudo:
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Engenharia de sistemas e computação
- Áreas de Estudo: Sistemas de Computação, Engenharia de Software, Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina (ML), Banco de Dados e Sistemas de Informação, Teoria da Computação
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Disciplinas e Conceitos: ,
- Desenvolvimento Web:Front-end e Back-end Development, Tecnologias Web ( HTML, CSS, JavaScript), Frameworks Web (React, Angular, Vue)
- Engenharia de Requisitos: Elicitação de Requisitos, Análise e Documentação de Requisitos, Validação de Requisitos
- Engenharia de Software Ágil: Scrum, Kanban, XP; Desenvolvimento Iterativo e Incremental; Entregas Contínuas
- Computação Gráfica: Gráficos 2D e 3D; Realidade Virtual e Aumentada
- Programação e Desenvolvimento: Linguagens de Programação (Java, Python, C++); Desenvolvimento Móvel; Desenvolvimento de Jogos
- Ética e Responsabilidade Social em Computação: Aspectos éticos do Desenvolvimento de Software; Privacidade e Segurança
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Tópicos:
- Internet das Coisas (IoT):Sensores e Dispositivos Conectados, Comunicação Máquina a Máquina
- Computação Quântica: Princípios Básicos, Algoritmos Quânticos
- Engenharia de Dados: Processamento e Análise de Dados, Ciência de Dados
- Computação Cognitiva: Modelos de Cognição, Sistemas Baseados em Conhecimento
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Ciência da informação
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Áreas de Estudo:
- Arquivologia:Gestão de Documentos, Preservação de Acervos
- Biblioteconomia:Organização e Recuperação da Informação, Catalogação e Classificação
- Gestão da informação:Estratégias de Gestão do Conhecimento, Sistemas de Informação Organizacionais
- Tecnplogias da informação: Desenvolvimento de Sistemas, Bancos de Dados Redes de Computadores
- Ciencia da computação:Algoritmos e Estruturas de Dados, Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina, Processamento de Linguagem Natural (PLN)
- Comunicação e mídia:Jornalismo Digital, Comportamento Informacional
- Ciência cognitiva:Modelos Cognitivos, Psicologia Cognitiva Aplicada à Informação
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Disciplinas e conceitos:
- Organização da Informação: Classificação e Catalogação, Indexação, Taxonomia
- Recuperação da Informação: Sistemas de Busca, Recuperação de Documentos, Motores de Busca
- Informação e Sociedade:
- Gestão do Conhecimento: Criação e Compartilhamento de Conhecimento, Ferramentas de Colaboração
- Arquitetura da Informação: Design de Interfaces Usabilidade, Navegação em Sistemas de Informação
- Análise da Informação:Análise de Dados, Estatística Aplicada
- Preservação Digital:Conservação de Recursos Digitais, Migração e Emulação
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Tópicos:
- Big Data e Ciência de Dados:Análise de Grandes Conjuntos de Dados Métodos Estatísticos
- Ética da Informação: Privacidade e Segurança da Informação, Responsabilidade Profissiona
- Web Semântica: Interconexão de Dados, Metadados
- Informação e Tecnologias Emergentes: Modelagem de Fenômenos Complexos, Simulação Baseada em Agentes
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Áreas de Estudo:
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Engenharia do conhecimento
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Áreas de Estudo:
- Inteligência Artificial (IA): Aprendizado de Máquina, Lógica Fuzzy, redes Neurais Artificiais, Algoritmos Evolutivos
- Representação do Conhecimento: Lógica de Predicados, Ontologias, Redes Semânticas
- Sistemas Especialistas: Raciocínio Baseado em Regras, Diagnóstico e Tomada de Decisão
- Mineração de Dados e Conhecimento: Descoberta de Padrões, Extração de Conhecimento, Análise de Dados
- Processamento de Linguagem Natural (PLN): Compreensão e Geração de Linguagem, Tradução Automática, Análise de Sentimento
- Ontologias e Semântica da Web: Construção e Uso de Ontologias
- Sistemas Multiagentes: Coordenação e Comunicação entre Agentes, Negociação
- Lógica Computacional: Teoria dos Modelos, Lógica Modal, Lógica Temporal
-
Disciplinas e conceitos:
- Engenharia de Conhecimento: Modelagem de Conhecimento, Aquisição de Conhecimento, Representação de Conhecimento
- Sistemas Baseados em Conhecimento: Desenvolvimento de Sistemas Baseados em Regras, Estrutura de Sistemas Baseados em Conhecimento
- Tomada de Decisão: Modelos de Tomada de Decisão, Incerteza e Risco na Tomada deDecisão
- Raciocínio Automático: Métodos de Inferência, Resolução de Problemas
- Aplicações Específicas: Sistemas de Recomendação, Diagnóstico Médico Assistido por Computador, Jogos Inteligentes
- Engenharia do Conhecimento e Ética:Aspectos Éticos em Sistemas Autônomos, Responsabilidade na Tomada de Decisão Automatizada
-
Tópicos:
- Sistemas Cognitivos:Modelagem do Comportamento Cognitivo, Interação Cognitiva, Humano-Computador
- Robótica Cognitiva: Sistemas Robóticos Autônomos, Aprendizado em Robótica
- Simulação e Modelagem Computacional: Modelagem de Fenômenos Complexos, Simulação Baseada em Agentes
- Ética e Inteligência Artificial: Considerações Éticas em Sistemas Autônomos, Viés em Algoritmos de Inteligência Artificial
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Áreas de Estudo:
Módulos de aprendizagem
Ou Objetos de aprendizagem-
Prototipagem
- Introdução à Prototipagem: Explicação sobre o conceito de prototipagem e seu papel no processo de design.
- Ferramentas de Prototipagem:Exploração de ferramentas populares para criação de protótipos, como Adobe XD, Figma ou Sketch
- Princípios de Design de Protótipos:Orientações sobre como criar protótipos eficazes, considerando usabilidade, navegação e experiência do usuário.
- Atividade Prática: Exercícios práticos para os alunos criarem protótipos simples de páginas.
-
Visualização de Dados:
- Introdução à Prototipagem: Explicação sobre o conceito de prototipagem e seu papel no processo de design.
- Ferramentas de Prototipagem:Exploração de ferramentas populares para criação de protótipos, como Adobe XD, Figma ou Sketch
- Princípios de Design de Protótipos:Orientações sobre como criar protótipos eficazes, considerando usabilidade, navegação e experiência do usuário.
- Atividade Prática: Exercícios práticos para os alunos criarem protótipos simples de páginas.
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Integração com Páginas Web:
- Incorporação de Protótipos Como incorporar protótipos interativos nas páginas web usando HTML, CSS e JavaScript.
- Visualizações Dinâmicas:Desenvolvimento de visualizações de dados interativas e dinâmicas para enriquecer a experiência do usuário.
- Responsive Web Design:Considerações sobre design responsivo para garantir que protótipos e visualizações se adaptem a diferentes dispositivos.
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Usabilidade e Testes de Usuário:
- Princípios de Usabilidade: Orientações sobre como garantir que os protótipos sejam intuitivos e fáceis de usar.
- Testes de Usuário:Métodos para realizar testes de usabilidade em protótipos e visualizações, coletando feedback para melhorias.
- Iteração e Ajustes:Processo contínuo de ajustes com base nos resultados dos testes de usabilidade.
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Projeto Integrado:
- Aplicação Prática: Projeto integrado em que os alunos aplicam todos os conceitos aprendidos na criação de uma página web que incorpora protótipos e visualizações de dados.
- Feedback e Aprimoramento: Avaliação do projeto com feedback personalizado para promover a melhoria contínua.
Próximos passos
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Expansão do Conteúdo:
- Adição de módulos sobre prototipagem, visualização e outras áreas relevantes.
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Interação com Comunidade:
- Estabelecimento de fóruns para interação e compartilhamento de conhecimentos.
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Certificação ou Projeto Final
- Oferta de certificados ou projetos finais para consolidar aprendizados.
Glossário de termos
GLOSSÁRIO DE TERMOS
ID | Item | Tema | Significado |
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1 | Qualidade | Qualidade | A qualidade do vinho é avaliada neste banco de dados por especialistas que dão uma nota ao saborear os vinhos analisados (0 a 10 ruim , médio e bom). Eles analisam conforme o sabor, textura e aspectos físicos do vinho. |
2 | Análise univariada | Estatística |
Descrevemos a população examinando uma variável por vez. É a maneira mais simples de restituir a informação e de fazer a estimativa estatística. Envolve descrever a distribuição de uma única variável, incluindo sua medida central(incluindo a média,mediana, e a Moda (estatística) e dispersão(incluindo a diferença entre o maior e menor valor da amostragem e quantil do conjunto de dados, além da variância e desvio padrão). |
3 | Análise bivariada | Estatística |
A análise bivariada (2 variáveis) é uma das formas mais simples de análise quantitativa. Envolve a análise de duas variáveis, com o objetivo de determinar a relação empírica entre elas. A análise bivariada pode ser útil para testar hipóteses simples de associação. É usada para fins de explicação e/ou previsão Esta análise tanto pode ser feita em termos de distribuição (para duas variáveis ordinais) como em termos de frequências para variáveis nominais. |
4 | Análise multivariadas | Estatística |
Usa informações de várias fontes, simultaneamente, para obter uma imagem melhor, mais completa e mais otimizada do ambiente. Utilizada quando se necessita descrever a associação entre duas ou mais variáveis. |
5 | Análise de dados | Estatística |
Análise descritiva. O tipo de análise mais frequentemente usada, tanto no meio acadêmico quanto no empresarial, é a descritiva. Análise prescritiva. ... Análise preditiva. ... Análise diagnóstica. |
6 | Abordagem de análise de dados | Estatística |
Qualitativa. Oferece três diferentes possibilidades de se realizar pesquisa: a pesquisa documental, o estudo de caso e a etnografia Variável qualitativa nominal = valores que expressam atributos, sem nenhum tipo de ordem. Ex: cor dos olhos, sexo, estado civil, presença ou ausência... - Variável qualitativa ordinal = valores que expressam atributos, porém com algum tipo de ordem, ou grau. Quantitativa. é o uso de um conjunto de métodos e modelos matemáticos e estatísticos para estudar e monitorar comportamentos de mercado e identificar oportunidades de investimentos Variável Quantitativa nominal = valores que expressam atributos, sem nenhum tipo de ordem. Ex: cor dos olhos, sexo, estado civil, presença ou ausência... Variável qualitativa ordinal = valores que expressam atributos, porém com algum tipo de ordem, ou grau. Variáveis quantitativas discretas – quando resultam de um conjunto finito (ou enumerável) de valores possíveis. Variáveis quantitativo correlacional, o objetivo é coletar dados que evidenciem ou neguem uma relação entre fenômenos, que podem ou não serem previstos. Desse modo, ela se baseia normalmente em tendências, padrões de comportamento ou relacionamentos em geral. |
7 | Variáveis | Estatística |
![]() |
8 | Pesquisa | Pesquisa |
|
9 | Distribuição modal | Estatística |
A moda pode ser unimodal, bimodal ou multimodal para mostrar a frequencia: A unimodal envolverá a escolha dos valores de mais alta densidade probabilística, incluindo a moda. Amodal: não possui moda: Multimodal possui mais do que dois valores modais. EXEMPLO: A moda de {maçã, banana, laranja, laranja, laranja, pêssego} é laranja. Observe que três pessoas receberam rendimento de 30, três pessoas receberam 50, duas pessoas receberam 32. Percebam que os números 30 e 50 se repetem três vezes cada um. Isso significa que o conjunto possui duas modas (30 e 50) e é chamado de bimodal. Histogramas são usados para mostrar a frequência com que algo acontece. |
10 | BoxPlot | Estatística |
Em estatística descritiva, diagrama de caixa, diagrama de extremos e quartis, boxplot ou box plot é uma ferramenta gráfica para representar a variação de dados observados de uma variável numérica por meio de quartis. O centro da distribuição é indicado pela linha da mediana, no centro do quadrado. A dispersão é representada pela amplitude do gráfico, que pode ser calculada como máximo valor – mínimo valor. Quanto maior for a amplitude, maior a variação nos dados. ![]() |
11 | Pipeline | Software |
O pipeline de inovação é um caminho percorrido pelas ideias de um negócio, até se tornarem iniciativas concretas. Ele possui etapas nas quais o projeto pode ser descartado ou reformulado senão demonstrar a viabilidade esperada. Um pipeline de DevOps é um conjunto de processos e ferramentas automatizados que permite que desenvolvedores e profissionais de operações colaborem na criação e implementação de código em um ambiente de produção. Um pipeline tem como objetivo mover os dados de um lugar para outro, e geralmente é similar ao conceito de ETL (extract, transform, load). Permite ter uma visão de todas as fases de um processo |
12 | Framework | Organização empresarial | É uma estrutura para conteúdo e processo que pode ser usada como uma ferramenta para estruturar o pensamento e garantir consistência e completude. Arquitetura de Zachman |
13 | Sistemas | Sistema |
É qualquer coisa que possa ser dividido funcionalmente e que as partes se interrelacionam através de interfaces para atender ou perseguir um objetivo externo ou interno, que pode ser influenciada por um ambiente externo e/ou interno. Exemplo: Sistema de análise de sistema ![]() |
14 | Tipos de sistemas | Sistema | É uma estrutura para conteúdo e processo que pode ser usada como uma ferramenta para estruturar o pensamento e garantir consistência e completude. Tipos de Sistemas |
15 | Grupo de Processamento | Sistema | Conjunto de operações interdependentes de mesma periodicidade, a serem executadas em sequência, cuja continuidade de elementos vindos de outros grupos, de outra unidade de produção ou do Cliente/Usuário. |
16 | Grupo de Desenvolvimento | Sistema | Auxilia planejamento do desenvolvimento do sistema, podendo conter um número inteiro de grupos de Processamento ou constituido parcela de um grupo de Processamento, caso em que deve conter pelo menos uma operação (sequência de passos ou programas, dirigidos a uma única meta, que se tenta atingir repetidas vezes) . |
17 | Arquivos no python | Python |
.py: normalmente o código fonte de entrada que você escreveu. Ex: nome_programa.py módulo é um arquivo contendo definições e instruções Python. Ex:o nome do arquivo que contém o modulo é chamado nome_modulo.py .Pode conter uma ou mais funções ou várias instruções. Para chamar colocar import nome_modulo . .pyc: é o bytecode compilado. Se você importar um módulo o Python construirá um arquivo *.pyc que contém o bytecode para depois ficar mais fácil e mais rápido. .pyo: é um arquivo *.pyc que foi criado com otimizações ativadas (-O). pacote é um arquivo contendo varios arquivos .py .pkl: é um arquivo chamado pacote que contem vários programas .py |
18 | Estrutura operacional e desenvolvimento do sistema | Sistema |
Estrutura Operacional do Sistema de Informação e estrutura do método de desenvolvimento do sistema |
Referencias
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Dominio de Requisitos
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Chat GPT 3.5 visto em jan/2024
-
Versão Boostrap mais atual
-
Versão Data Tables mais atual