ESTUDO COMPARATIVO DA APLICAÇÃO DOS PROGRAMAS PYTHON E ORANGE PARA A ANÁLISE APROFUNDADA DE BANCOS DE DADOS
Keywords:
Ciência de dados, Sistemas de Informação, FuncionalidadeAbstract
The present study aims to analyze the usability of DataScience programs for database analysis. Therefore, a database extracted from a public platform was used and applied in two programs, Python and Orange, in order to obtain a comparison between both. The bibliographic research served as a basis for the understanding of the programs and to base the obtained results. The Python program required work with the database, in file conversion as well as the need for programming language knowledge and learning. In the Orange program, the original database was used and its intuitive functionality allowed to obtain faster results, since their tools have names associated with what you want to get. With the obtained results it was possible to verify that the use of the Orange program proved to be more convenient for analysis of the manipulated database.
Downloads
References
BORGES, Luiz Eduardo. Python para Desenvolvedores, 1. ed. São Paulo – SP: Editora Novatec, 2014.
BOSCARIOLI, Clodis; VITERBO, José; TEIXEIRA, Mateus Felipe. Avaliação de Aspectos de Usabilidade em Ferramentas para Mineração de Dados. In: ESCOLA REGIONAL DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO DO RIO DE JANEIRO (ERSI-RJ), 1. , 2014, Niterói. Anais da I Escola Regional de Sistemas de Informação do Rio de Janeiro. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, nov. 2014 . p. 87-94.
CAMPOS, Aline de; CAZELLA, Sílvio César. Descoberta de Conhecimento em Base de Dados sobre o perfil de estudantes brasileiros de Tecnologia da Informação . In:Congresso Brasileiro de Informática na Educação, 7, 2018, Fortaleza - CE. Anais dos Workshops do VII Congresso Brasileiro de Informática na Educação. 2018. Disponível em: <https://www.semanticscholar.org/paper/Descoberta-de-Conhecimento-em-Base-de-Dados-sobre-o-Campos-Cazella/952d078b668ebd7beaf2cb5ec8ae18e7394bd235>. Acesso em: 28 out. 2019. https://doi.org/10.5753/cbie.wcbie.2018.449
CANELAS, André Luís de Souza. Evolução da importância econômica da indústria de petróleo e gás natural no Brasil: contribuição a variáveis macroeconômicas.2007. Disponível em: <http://www.ppe.ufrj.br/images/publica%C3%A7%C3%B5es/mestrado/Andr%C3%A9_Lu%C3%ADs_de_Souza_Canelas.pdf>. Acessoem: 05nov. 2019.
CRUZ, Leandro César. DataScience: Desenvolvimento de Aplicação para Análise de Dados. 2018 .Disponível em: <https://cepein.femanet.com.br/BDigital/arqTccs/1511420264.pdf>
DEMSAR, Janez; ZUPAN, Blaz.Orange: Data Mining Fruitful and Fun - A Historical Perspective. 2012. 6. University of Ljubljana, Faculty of Computer and Information Science. Ljubljana, Slovenia. 2012.
GARCIA, Diego. Debugging em python. 2015. Disponível em: <http://pythonclub.com.br/debugging-em-python-sem-ide.html> Acesso em: 11 nov. 2019.
GRUPO PET-TELE. Tutorial de Introdução ao Python. Universidade Federal Fluminense, Niterói, Rio de Janeiro, 2011. Disponível em: <http://www.telecom.uff.br/pet/petws/downloads/apostilas/PYTHON.pdf>. Acesso em> 28 out. 2019.
MANNARA, Barbara. Convertio: converta online suas fotos, vídeos e áudios. 2017. Disponível em: <https://www.techtudo.com.br/tudo-sobre/convertio.html>. Acesso em: 28 out. 2019.
MANZANO, José Augusto N. G. Programação de Computadores com C++, 1. ed. 3. Reimpressão. São Paulo – SP: Editora Érica, 2011
MENDES, André Pompeo do Amaral; et. al. Mercado de Refino de Petróleo no Brasil.Petróleo&GásBNDES, Rio de Janeiro, v. 24, n. 48, p. 7-44, set. 2018.
MENEZES, Nilo Ney Coutinho. Introdução à Programação com Python, 2. ed. 3. Reimpressão. São Paulo – SP: Editora Érica, 2014
NETO, João Rodrigues. A petrobrás: Da quebra do monopólio às perspectivas de produção na camada do pré-sal – 1997-2009.2009. Disponível em: <http://www.abphe.org.br/arquivos/joao-rodrigues-neto_1.pdf>. Acesso em 05 nov.2019.
POUBEL, Renata. A Bacia de Campos, os Royalties e os Trabalhadores: Uma análise da pendularidade na Região Norte Fluminense. 2017. Disponível em: <https://seminariodeintegracao.ucam-campos.br/wp-content/uploads/2018/02/A-Bacia-de-Campos.pdf>. Acessoem: 06 nov.2019.
ROSSUM, Guido Van; BOER, Jelke de. Interactively Testing Remote Servers Using the Python Programming Language. EurOpenConference, Tromso. 1991.
SEABRA, Rodrigo; DRUMMOND, Isabela Neves; GOMES, Fernando Coelho. Análise Comparativa de Linguagens de Programação a partir de Problemas Clássicos da Computação.Revista de Sistemas e Computação. Salvador – BA, v. 8, n. 1, p. 56-76, jan./jun. 2018.
SIEGEL, Idaltchion Fabricio. Linguagem python e suas aplicações em ciência de dados. 2018. 57. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) - Universidade Federal Fluminense. Niterói – RJ. 2018.
SILVA, João Gabriel Rocha Silva. Introdução à Linguagem Python. Programa de pós-graduação em modelagem computacional. Universidade Federal de Juiz de Fora. Juiz de Fora, 2016.