Projeto de Pesquisa com o objetivo de desenvolver um modelo preditivo para identificar potenciais falhas em produtos e testes futuros, utilizando técnicas de análise visual e aprendizado de máquina em dados de testes.
Modalidade:
Híbrido
Início:
Mai/2022
Término:
Mar/2025
01
Equipe Técnica
02
Bolsa de Mestrado
Linhas de Pesquisa
Testing Data
Visual Analytics
Predictive Analytics
Equipe Técnica
Coordenador Geral
Prof. Dr. Alexandre Cabral Mota
Doutor em Ciência da Computação
Professor Orientador
Prof. Dr. Nivan Roberto Ferreira Jr.
Doutor em Ciência da Computação
Pesquisador-Mestrado:
José Arthur de Oliveira
Edson de Melo Neto
Depoimentos
Graças ao meu envolvimento no projeto, tive a oportunidade de trabalhar com conjuntos de dados volumosos e complexos. Assim, dando uma oportunidade de aprendizado e pesquisa em cima de um problema real. Foi um prazer trabalhar ao lado de um time extremamente qualificado de uma área em que eu certamente não seria exposto durante minha carreira se não fosse por este programa.
José Arthur Aluno-Pesquisador
Resultados Parciais
Com o andamento da pesquisa obteve-se diversos insights com relação aos dados de testes referentes aos dispositivos móveis da Motorola. Assim, ajudando o time de testes a tomar decisões mais assertivas.
Idealizando e desenvolvendo ferramentas para a análise e exploração histórica de dados de testes que contribuem para a avaliação das metodologias internas de gerenciamento dos ciclos de teste.