{"type":"video","version":"1.0","html":"<iframe src=\"https://www.loom.com/embed/cbd6a02345264fd88404ddb9c7bc04bc\" frameborder=\"0\" width=\"1920\" height=\"1440\" webkitallowfullscreen mozallowfullscreen allowfullscreen></iframe>","height":1440,"width":1920,"provider_name":"Loom","provider_url":"https://www.loom.com","thumbnail_height":1440,"thumbnail_width":1920,"thumbnail_url":"https://cdn.loom.com/sessions/thumbnails/cbd6a02345264fd88404ddb9c7bc04bc-ec15a8f6af248014.gif","duration":683.885,"title":"Evolução de tópicos em TCCs DCA","description":"Eu, Icaro Cortez, apresento o nosso trabalho de Algoritmos e Estruturas de Dados 2 no repositório Teses Minor. A ideia foi fazer scraping de TCCs do DCA de 2019 a 2025, extrair trechos de resultados e conclusões com regex e usar NLP com NMF para identificar tópicos e gerar histogramas e um grafo interativo. Em unidades absolutas, em 2019 a análise de dados com Python foi o principal tópico, e a partir de 2021 cresce linguagem natural e consultas a modelos, com 2024 atípico por menos TCCs úteis. Nos grafos gerais, análise de dados com Python se relaciona com quase todos, aparecendo em 50 TCCs, e modelos e redes neurais em 52. Não pedimos ação específica aos espectadores."}