O alto ı́ndice de evasão em cursos de tecnologia é um desafio enfrentado por muitas instituições de ensino. Por isso, identificar os estudantes em situação de risco de evasão é relevante para que possam ser realizadas ações de incentivo à permanência e êxito. Este trabalho apresenta uma proposta para predição de evasão considerando informações acadêmicas e socioeconômicas de estudantes. Em particular, uma das etapas da proposta engloba a aplicação de algoritmos de Aprendizagem de Máquina. Um estudo de caso é apresentado considerando uma base de dados de 8 anos de um curso Técnico em Informática do IFCE. Os resultados demonstram a eficácia da proposta, alcançando 97,97% de taxa de acerto na previsão da situação dos estudantes.

A área de tecnologia vem promovendo diversas oportunidades de emprego. Apesar disso, existe uma baixa representatividade de mulheres na área, o que coloca em dúvida se ações efetivas estão sendo realizadas para alterar essa realidade. Nesse contexto, este trabalho apresenta um panorama comparativo de egressas e egressos de um curso de Bacharelado em Ciência da Computação, a partir das seguintes temáticas: desempenho acadêmico, formação extracurricular, atuação profissional, faixa salarial e mobilidade. A ferramenta Tableau é utilizada para realização das análises. A pesquisa aponta que, apesar da baixa quantidade de egressas do curso, elas possuem atuações positivas nas temáticas analisadas. Discussões sobre possíveis razões para tal cenário são apresentadas como uma das contribuições do trabalho.