Ciência de dados na administração pública [Editorial]: desafios e oportunidades (2023)
- Authors:
- USP affiliated authors: MARCACINI, RICARDO MARCONDES - ICMC ; REZENDE, SOLANGE OLIVEIRA - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.36428/revistadacgu.v15i27.665
- Subjects: MINERAÇÃO DE DADOS; DESCOBERTA DE CONHECIMENTO; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; ADMINISTRAÇÃO PÚBLICA
- Language: Português
- Imprenta:
- Source:
- Título: Revista da CGU
- ISSN: 2595-668X
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 15, n. 27, p. 9-13, jan.-jun. 2023
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
CALDEIRA, Daniel Matos et al. Ciência de dados na administração pública [Editorial]: desafios e oportunidades. Revista da CGU. Brasília: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.36428/revistadacgu.v15i27.665. Acesso em: 05 out. 2024. , 2023 -
APA
Caldeira, D. M., Pereira, A. L., Marcacini, R. M., & Rezende, S. O. (2023). Ciência de dados na administração pública [Editorial]: desafios e oportunidades. Revista da CGU. Brasília: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo. doi:10.36428/revistadacgu.v15i27.665 -
NLM
Caldeira DM, Pereira AL, Marcacini RM, Rezende SO. Ciência de dados na administração pública [Editorial]: desafios e oportunidades [Internet]. Revista da CGU. 2023 ; 15( ja-ju 2023): 9-13.[citado 2024 out. 05 ] Available from: https://doi.org/10.36428/revistadacgu.v15i27.665 -
Vancouver
Caldeira DM, Pereira AL, Marcacini RM, Rezende SO. Ciência de dados na administração pública [Editorial]: desafios e oportunidades [Internet]. Revista da CGU. 2023 ; 15( ja-ju 2023): 9-13.[citado 2024 out. 05 ] Available from: https://doi.org/10.36428/revistadacgu.v15i27.665 - Mineração de textos e semântica: desafios, abordagens e aplicações
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Informações sobre o DOI: 10.36428/revistadacgu.v15i27.665 (Fonte: oaDOI API)
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