Shiny application reproducible pitch presentation - Penguin Body Mass by Species

Este trabalho apresenta uma análise abrangente sobre a evolução da educação superior no Brasil, com base nos Microdados do Censo da Educação Superior do INEP para o período de 2019 a 2023. O objetivo central é identificar e visualizar as principais tendências relacionadas ao desempenho dos cursos, com foco especial nas taxas de evasão e conclusão. Utilizando a linguagem R e o ambiente R Markdown, o projeto desenvolve um painel de análise interativo que permite a exploração dos dados por diferentes dimensões, como modalidade de ensino (Presencial vs. EAD), rede (Pública vs. Privada), área do conhecimento e distribuição geográfica. Entre as funcionalidades, destacam-se um mapa coroplético interativo das taxas de evasão por estado e uma visualização 3D que correlaciona múltiplas métricas de desempenho. Adicionalmente, como bônus, são construídos e comparados dois modelos de machine learning (Árvore de Decisão e Random Forest) para classificar cursos com alto risco de evasão, identificando as variáveis mais influentes. Este projeto foi desenvolvido como avaliação final da disciplina de Ciência de Dados, com data de entrega e apresentação em 18/06/2025.

Este trabajo examina la evolución del Índice de Desarrollo Humano en cuatro países con trayectorias socioeconómicas contrastantes durante las últimas décadas.