Recomendação de Cursos Através da Análise de Dados

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Quais foram os desafios superados?

Diversidade de Dados

Integrar e analisar uma grande variedade de dados, incluindo informações dos alunos (como histórico acadêmico, preferências de curso, desempenho passado) e dados públicos relevantes (como informações demográficas e tendências educacionais). 

Personalização

Criar algoritmos e modelos de machine learning capazes de personalizar as recomendações de cursos com base nas necessidades, interesses e habilidades individuais de cada aluno, levando em consideração sua trajetória educacional e objetivos de carreira. 

Escalabilidade

Desenvolver uma solução escalável e capaz de lidar com grandes volumes de dados, permitindo que fosse implementada em diferentes instituições de ensino, independentemente do tamanho. 

Precisão e Relevância

Garantir que as recomendações de cursos fossem precisas, relevantes e atualizadas, levando em consideração as mudanças no currículo, nas tendências do mercado de trabalho e nas preferências dos alunos ao longo do tempo. 

Interpretabilidade

Tornar os resultados do motor de recomendação compreensíveis e interpretáveis ​​tanto para os alunos quanto para os administradores da instituição de ensino, fornecendo transparência sobre como as recomendações são geradas e quais critérios são considerados.