1. Repositório Institucional da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorWoida, Diego Jose-
dc.date.accessioned2022-10-24T18:11:03Z-
dc.date.available2022-10-24T18:11:03Z-
dc.date.issued2021-12-03-
dc.identifier.citationWOIDA, Diego Jose. Classificação dos atletas da NCAA para o draft da NBA por meio de técnicas de mineração de dados. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Medianeira, 2021.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/30001-
dc.description.abstractOne of the ways new athletes can ingress in the National Basketball Association (NBA) is through reverse order draft. The draft was proposed as a way to balance NBA teams, so the worst-performing teams in the current season have access to the first choices the following season. Due to the large volume of data produced in the parties, it was proposed to use data mining techniques to find out which data are most relevant to the choice of the athletes and classify which athletes will be selected in the NBA draft.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paranápt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/pt_BR
dc.subjectSoftware de aplicaçãopt_BR
dc.subjectMineração de dados (Computação)pt_BR
dc.subjectBasquetebolpt_BR
dc.subjectApplication softwarept_BR
dc.subjectData miningpt_BR
dc.subjectBasketballpt_BR
dc.titleClassificação dos atletas da NCAA para o draft da NBA por meio de técnicas de mineração de dadospt_BR
dc.title.alternativeClassification of NCAA athletes for the NBA draft through data mining techniquespt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.description.resumoUma das maneiras de entrada de novos atletas na National Basketball Association (NBA) é feita por meio do draft de ordem reversa. O draft foi proposto como uma forma de balancear as equipes da NBA, de modo que os times com pior desempenho na temporada atual têm acesso as primeiras escolhas na temporada seguinte. Devido ao grande volume de dados produzido nas partidas foi proposto a utilização de técnicas de mineração de dados para encontrar quais são os dados mais relevantes para escolha dos atletas e classificar quais os atletas serão selecionados no draft da NBA.pt_BR
dc.degree.localMedianeirapt_BR
dc.publisher.localMedianeirapt_BR
dc.contributor.advisor1Menezes, Paulo Lopes de-
dc.contributor.advisor-co1Candido Junior, Arnaldo-
dc.contributor.referee1Candido Junior, Arnaldo-
dc.contributor.referee2Paula Filho, Pedro Luiz de-
dc.contributor.referee3Schütz, Fernando-
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.programCiência da Computaçãopt_BR
dc.publisher.initialsUTFPRpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
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