Please use this identifier to cite or link to this item:
http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/37878| Title: | Desafios na colaboração entre engenheiros de software e cientistas de dados em projetos de machine learning. |
| Other Titles: | Challenges in collaboration between software engineers and data scientists in machine learning projects. |
| ???metadata.dc.creator???: | ALVES, Arthur Almeida. |
| ???metadata.dc.contributor.advisor1???: | RAMALHO, Franklin de Souza. |
| ???metadata.dc.contributor.referee1???: | ALMEIDA, Hyggo Oliveira de. |
| ???metadata.dc.contributor.referee2???: | BRASILEIRO, Francisco Vilar. |
| Keywords: | Engenharia de Software;Engenheiro de Software - Desafios na Colaboração;Cientista de Dados - Desafios na Colaboração;Aprendizado de Máquina;Software Engineering;Software Engineer - Collaboration Challenges;Data Scientist - Collaboration Challenges;Machine Learning |
| Issue Date: | 15-May-2024 |
| Publisher: | Universidade Federal de Campina Grande |
| Citation: | ALVES, Arthur Almeida. Desafios na colaboração entre engenheiros de software e cientistas de dados em projetos de machine learning. 2024. 16 f. Artigo (Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Campina Grande, Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Campina Grande, Paraíba, Brasil, 2024. |
| ???metadata.dc.description.resumo???: | Recentes avanços em Machine Learning (ML) têm despertado considerável interesse na integração de capacidades de IA em software e serviços, tornando a colaboração entre cientistas de dados e engenheiros de software crucial, porém desafiadora. Este estudo investiga os desafios encontrados nessa colaboração em projetos de ML. Através de entrevistas com profissionais do campo, identificamos questões cruciais, como lacunas de conhecimento entre disciplinas, adaptações de práticas de Engenharia de Software (ES) para ML e dificuldades na avaliação de modelos. Destacamos a importância do envolvimento precoce de cientistas de dados na definição de requisitos do software, contribuindo para o desenvolvimento bem-sucedido de sistemas de ML. Este estudo oferece valiosos insights para equipes que enfrentam desafios similares na implementação de ML. |
| Abstract: | Recent advances in Machine Learning (ML) have sparked considerable interest in integrating AI capabilities into software and services, making collaboration between data scientists and software engineers crucial yet challenging. This study investigates the challenges encountered in this collaboration in ML projects. Through interviews with professionals in the field, we identify critical issues such as knowledge gaps between disciplines, adaptations of Software Engineering (SE) practices for ML, and difficulties in model evaluation. We highlight the importance of early involvement of data scientists in defining software requirements, contributing to the successful development of ML systems. This study provides valuable insights for teams facing similar challenges in ML implementation. |
| Keywords: | Engenharia de Software Engenheiro de Software - Desafios na Colaboração Cientista de Dados - Desafios na Colaboração Aprendizado de Máquina Software Engineering Software Engineer - Collaboration Challenges Data Scientist - Collaboration Challenges Machine Learning |
| ???metadata.dc.subject.cnpq???: | Ciência da Computação |
| URI: | http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/37878 |
| Appears in Collections: | Trabalho de Conclusão de Curso - Artigo - Ciência da Computação |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| ARTHUR ALMEIDA ALVES-ARTIGO-CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO-CEEI (2024).pdf | 1.26 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.