RECOMENDATECH

uma aplicação de ciência de dados aplicada a sistemas de recomendação

Resumo

Este estudo investiga o impacto de sistemas de recomendação aplicados com ciência de dados. A partir de uma ampla revisão bibliográfica, foram analisados diversos conhecimentos relacionados a este campo de pesquisa. A análise contribui para a compreensão dos benefícios e desafios da aplicação da ciência de dados em recomendações de livros, explorando possibilidades de uso em contextos empresariais. As metodologias PjBL, Canvas, Scrum e Growth Hacking foram destacadas como formas de melhorar a eficiência e transparência dos sistemas de recomendação por meio da inovação tecnológica. Os resultados indicam que a aplicação da ciência de dados em sistemas de recomendação oferece inúmeros benefícios, como personalização e melhoria da experiência do usuário. No entanto, desafios como a falta de transparência e a complexidade dos algoritmos foram destacados. As metodologias PjBL, Canvas, Scrum e Growth Hacking mostraram-se eficazes na abordagem desses desafios, proporcionando frameworks estruturados para a inovação tecnológica. A discussão sugere que a integração de metodologias ágeis e inovadoras pode melhorar significativamente a eficiência e transparência dos sistemas de recomendação, levando a sistemas mais robustos e adaptáveis em contextos empresariais.