Trabalho de conclusão de curso (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2018.O número de mulheres em cursos de tecnologia vem diminuindo com o passar dos anos, chegando em 2016 a menos de 20% do total do corpo estudantil do Departamento de Ciência da Computação da Universidade de Brasília. A utilização de visualizações auxilia na tomada de decisão para promover a entrada e a permanência de alunas nos cursos e, consequentemente, aumentar o número de mulheres no mercado de trabalho em áreas de tecnologia. Este trabalho emprega técnicas de visualização para analisar e identificar padrões no perfil de meninas nos cursos de graduação da área de tecnologia. Por isso,foram utilizadas técnicas de redução de dimensionalidade (PCA e t-SNE), Mapas de Calor e Gráficos de Coordenadas Paralelas para o processo de análise visual de dados, considerando a situação das estudantes em relação à UnB (ativas, desligadas ou graduadas). As visualizações obtidas revelaram que os dados possuem natureza não linear, sendo possível agrupar as meninas de acordo com a forma de saída. Neste trabalho, foi evidenciada a correlação existente entre as variáveis, sendo analisada mais profundamente a associação entre os períodos de entrada e de saída na Universidade, e a forma de saída desta.The number of women in technology courses has been decreasing over the years, reaching less than 20% of the total student body of the Department of Computer Science of the University of Brasília in the year of 2016. The use of visualization helps in the decision making, to promote the entrance and the permanency of female students in courses, thus increasing the number of women in the labor market in technology areas. This work uses visualization techniques to analyze and identify profile patterns in girls of undergraduate courses in the technology field. Dimensionality reduction tech- niques (PCA and t-SNE), HeatMap and Parallel Coordinates Graphics were used for the visual data analysis process, considering the students situation in relation to UnB (active, disconnected or graduated). The visualizations obtained revealed that the data have a non-linear nature, making it possible to join girls in groups according to their form of leaving the university. In this work, the existing correlations between variables were ev- idenced, being deeper analyzed the association between periods of entrance and leaving in the university and the way of leaving
