TEMAS PARA TCC DE CIÊNCIAS DE DADOS – ATUALIZADO 2025

📑 Sugestões de Temas para TCC em Ciências de Dados – ABNT 2025

O Trabalho de Conclusão de Curso (TCC) em Ciências de Dados é uma oportunidade para o estudante aplicar técnicas de análise, estatística, inteligência artificial e aprendizado de máquina para resolver problemas complexos em diferentes áreas do conhecimento. A escolha de um tema relevante é essencial para garantir aplicabilidade prática, impacto no mercado e contribuição acadêmica. Seguir as normas da ABNT 2025 assegura clareza, padronização e credibilidade ao trabalho.

Um TCC nessa área pode explorar desde algoritmos preditivos até mineração de dados, análise de big data, visualização de informações, ética no uso de dados e soluções para negócios e sociedade. A definição de um tema sólido facilita a pesquisa e valoriza a formação do futuro cientista de dados.

📑 Sugestões de Temas – TCC em Ciências de Dados

Aplicação de machine learning para previsão de séries temporais.
Análise de big data para otimização de processos empresariais.
O uso de algoritmos preditivos na área da saúde.
Visualização de dados como ferramenta para tomada de decisão.
Mineração de dados aplicada ao marketing digital.
Deep learning para reconhecimento de imagens.
Ética e privacidade no uso de dados sensíveis.
Aplicações de inteligência artificial na análise de dados financeiros.
O papel da ciência de dados na transformação digital das organizações.
Desenvolvimento de modelos de recomendação baseados em dados.
Processamento de linguagem natural aplicado a chatbots.
Ciência de dados aplicada ao agronegócio.
Redes neurais artificiais para previsão de demanda de mercado.
Algoritmos de clustering aplicados a dados de comportamento do consumidor.
Data Science no combate a fraudes bancárias.
Análise preditiva para políticas públicas.
O impacto da ciência de dados no setor educacional.
Integração de ciência de dados e Internet das Coisas (IoT).
Data lakes e sua importância para o armazenamento massivo de informações.
O papel do cientista de dados em times multidisciplinares.

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Perguntas Frequentes

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