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Titulo Algoritmos de mineração de dados aplicados às turmas do Departamento de Ciência da Computação da Universidade Federal de Juiz de Fora Subtítulo Autor LUCAS CARVALHO RIBEIRO Orientador ALESSANDREIA MARTA DE OLIVEIRA JULIO Resumo A modernização dos sistemas de gestão de instituições de ensino faz com que seja cada vez mais comum o acúmulo de dados educacionais. Este avanço tecnológico possibilita também a transformação destes dados educacionais em informações significativas a partir do uso de algoritmos de mineração de dados. Diante disso, este trabalho apresenta uma análise, através do uso dos modelos Árvore de Decisão e Floresta Aleatória, sobre dados de alocações de turmas do Departamento de Ciência da Computação da Universidade Federal de Juiz de Fora. O objetivo desta análise é criar modelos de classificação para auxiliar a identificação de fatores que influenciam os índices de aprovação de uma turma, com o intuito de auxiliar na criação de turmas com melhores rendimentos no futuro. Essa análise mostra que os principais fatores para o desempenho de uma turma são a disciplina e os cursos envolvidos, embora outras características possam se mostrar relevantes ao observar casos mais específicos. Palavras-Chave Mineração de Dados, Mineração de Dados Educacionais, Descoberta de Conhecimento, Árvore de Decisão, Floresta Randomizada.