Análise da transição profissional dos egressos do curso de graduação em Ciência da Computação da Universidade Federal de Campina Grande.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2025
Autor(a) principal: SANTOS, Felisberto Cláudio dos.
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande
Brasil
Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI
PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
UFCG
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://dspace.sti.ufcg.edu.br/handle/riufcg/41882
Resumo: Ainserção de egressos universitários no mundo do trabalho é um tema central na educação superior, especialmente em áreas dinâmicas como a Ciência da Computação. Este estudo investiga como as disciplinas optativas cursadas durante a graduação influenciam a inserção profissional dos egressos do curso de Ciência da Computação da Universidade Federal de Campina Grande (UFCG). Foi realizada uma análise quantitativa dos dados acadêmicos de 352 egressos e profissi onais de 263 destes. O método K-Means foi empregado para segmentação dos perfis acadê micos e profissionais, complementado por análises de correlação entre escolhas curriculares e fatores de empregabilidade, como tempo até a primeira ocupação, modalidade de trabalho e porte empresarial. Os resultados mostram que a clusterização acadêmica identificou três perfis principais: desenvolvimento (DEV), desenvolvimento e inteligência artificial (DEV+IA) e desenvolvi mento e infraestrutura (DEV+INFRA). Embora disciplinas específicas mostrem associação com determinadas carreiras, a análise dos clusters profissionais revelou que a empregabili dade está mais relacionada a fatores externos, como modalidade de trabalho (híbrido/remoto) e tempo até a primeira ocupação, com predominância de trabalho remoto e híbrido. Apesquisa conclui que as escolhas curriculares influenciam tendências na transição para o mundo do trabalho, mas não a determinam diretamente. A empregabilidade depende de um conjunto amplo de fatores, incluindo habilidades transversais e experiências práticas. Estes achados podem informar políticas educacionais mais alinhadas às demandas do setor tecnológico.
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Foi realizada uma análise quantitativa dos dados acadêmicos de 352 egressos e profissi onais de 263 destes. O método K-Means foi empregado para segmentação dos perfis acadê micos e profissionais, complementado por análises de correlação entre escolhas curriculares e fatores de empregabilidade, como tempo até a primeira ocupação, modalidade de trabalho e porte empresarial. Os resultados mostram que a clusterização acadêmica identificou três perfis principais: desenvolvimento (DEV), desenvolvimento e inteligência artificial (DEV+IA) e desenvolvi mento e infraestrutura (DEV+INFRA). Embora disciplinas específicas mostrem associação com determinadas carreiras, a análise dos clusters profissionais revelou que a empregabili dade está mais relacionada a fatores externos, como modalidade de trabalho (híbrido/remoto) e tempo até a primeira ocupação, com predominância de trabalho remoto e híbrido. Apesquisa conclui que as escolhas curriculares influenciam tendências na transição para o mundo do trabalho, mas não a determinam diretamente. A empregabilidade depende de um conjunto amplo de fatores, incluindo habilidades transversais e experiências práticas. Estes achados podem informar políticas educacionais mais alinhadas às demandas do setor tecnológico.The transition of university graduates into the labor market is a central issue in higher edu cation, particularly in dynamic fields such as Computer Science. This study investigates the extent to which elective courses taken during undergraduate studies influence the professio nal insertion of graduates from the Computer Science program at the Federal University of Campina Grande (UFCG), Brazil. A quantitative analysis was conducted using academic data from 352 graduates, along with professional information from 263 of them. The K-Means algorithm was applied to segment both academic and professional profiles, followed by correlation analyses to explore the relationship between curricular choices and employability factors such as time to first employment, work modality, and company size. The results indicate that academic clustering revealed three main profiles: development (DEV), development with artificial intelligence (DEV+AI), and development with infras tructure (DEV+INFRA). While certain electives were associated with specific career paths, the analysis of professional clusters suggests that employability is more strongly influen ced by external factors, particularly work modality (remote/hybrid) and the time until first employment, with remote and hybrid work prevailing. The study concludes that curricular choices shape tendencies in the transition to the labor market but do not directly determine professional outcomes. Employability depends on a broader set of factors, including transversal skills and practical experience. These findings may inform educational policies better aligned with the demands of the technology sector. Keywords: employability, university graduates, Computer Science, elective courses, data analysis, career transition.Universidade Federal de Campina GrandeBrasilCentro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEIPÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃOUFCGBRASILEIRO, Francisco Vilar.BRASILEIRO, F.http://lattes.cnpq.br/5957855817378897CAMPOS, Lívia Maria Rodrigues Sampaio.SANTOS, Katyusco de Farias.SANTOS, Felisberto Cláudio dos.2025-02-242025-05-09T13:08:57Z2025-05-092025-05-09T13:08:57Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttps://dspace.sti.ufcg.edu.br/handle/riufcg/41882SANTOS, Felisberto Cláudio dos. Análise da transição profissional dos egressos do curso de graduação em Ciência da Computação da Universidade Federal de Campina Grande. 2025. 102 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) – Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Universidade Federal de Campina Grande, Paraíba, Brasil, 2025.porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCGinstname:Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)instacron:UFCG2025-11-18T06:57:49Zoai:dspace.sti.ufcg.edu.br:riufcg/41882Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://bdtd.ufcg.edu.br/PUBhttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/oai/requestbdtd@setor.ufcg.edu.br || bdtd@setor.ufcg.edu.bropendoar:48512025-11-18T06:57:49Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG - Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)false
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