Construa seu App do Google Scholar | Streamlit #30
Índice
- Introdução à Análise de Desempenho Acadêmico
- Indicadores Chave de Desempenho Acadêmico (KPIs)
- 2.1 Definição e Importância dos KPIs
- 2.2 Tipos Comuns de KPIs Acadêmicos
- O Papel do Google Scholar na Avaliação Acadêmica
- 3.1 Visão Geral do Google Scholar
- 3.2 Utilização de Dados do Google Scholar na Avaliação Universitária
- Desenvolvimento de Aplicativos Web com Streamlit e Python
- 4.1 Visão Geral do Streamlit
- 4.2 Implementação da Aplicação Web
- Web Scraping de Dados do Google Scholar
- 5.1 Introdução ao Web Scraping
- 5.2 Técnicas de Web Scraping Utilizadas
- Implementação do Aplicativo Streamlit
- 6.1 Configuração do Ambiente de Desenvolvimento
- 6.2 Criação da Interface do Usuário
- 6.3 Integração com o Google Scholar
- Testando e Executando o Aplicativo
- 7.1 Execução do Aplicativo Streamlit
- 7.2 Testes e Depuração do Código
- Considerações Finais e Próximos Passos
- 8.1 Perspectivas Futuras para Desenvolvimento
- 8.2 Conclusão e Recapitulação dos Resultados
- FAQ - Perguntas Frequentes
- 9.1 Como posso alterar a universidade selecionada no aplicativo?
- 9.2 É possível aumentar o número de pesquisadores exibidos na tabela?
- 9.3 O aplicativo suporta outras fontes de dados além do Google Scholar?
- 9.4 Como posso contribuir para o desenvolvimento contínuo deste aplicativo?
- 9.5 Existe alguma restrição de uso para os dados obtidos do Google Scholar?
- 9.6 Posso personalizar a aparência visual do aplicativo Streamlit?
- 9.7 O aplicativo é compatível com diferentes sistemas operacionais?
- 9.8 Qual é a precisão dos dados de citação fornecidos pelo Google Scholar?
- 9.9 O aplicativo pode ser integrado a outros sistemas de gestão acadêmica?
- 9.10 Como posso exportar os dados da tabela para uso externo?
Introdução à Análise de Desempenho Acadêmico
No mundo acadêmico, é crucial avaliar o desempenho de pesquisadores e instituições de ensino. Isso é feito através de indicadores chave de desempenho (KPIs), que fornecem insights sobre a produtividade e impacto da pesquisa. Neste artigo, exploraremos como o Google Scholar pode ser uma ferramenta valiosa para essa avaliação, especialmente quando combinado com o poderoso framework Streamlit.
Indicadores Chave de Desempenho Acadêmico (KPIs)
Definição e Importância dos KPIs
Os KPIs são métricas essenciais que ajudam a quantificar e qualificar o desempenho acadêmico. Eles são amplamente utilizados por universidades e agências de financiamento para avaliar o sucesso de projetos de pesquisa, medir a produtividade dos pesquisadores e comparar o desempenho entre instituições.
Tipos Comuns de KPIs Acadêmicos
Existem diversos tipos de KPIs acadêmicos, incluindo o número de publicações, o número de citações recebidas por artigos, o fator de impacto das revistas onde os artigos são publicados, entre outros. Cada um desses indicadores oferece uma perspectiva única sobre o desempenho de pesquisadores e instituições.
O Papel do Google Scholar na Avaliação Acadêmica
Visão Geral do Google Scholar
O Google Scholar é uma plataforma amplamente utilizada para pesquisa acadêmica. Ele indexa artigos de periódicos revisados por pares, teses, livros, resumos e outras fontes acadêmicas. Uma de suas principais características é a capacidade de rastrear citações, o que o torna uma ferramenta valiosa para avaliar o impacto da pesquisa.
Utilização de Dados do Google Scholar na Avaliação Universitária
As informações disponíveis no Google Scholar, como o número de citações de um pesquisador ou instituição, podem ser usadas como KPIs na avaliação acadêmica. Ao analisar esses dados, as universidades podem identificar áreas de excelência, acompanhar o progresso de seus pesquisadores e comparar seu desempenho com o de outras instituições.
Desenvolvimento de Aplicativos Web com Streamlit e Python
Visão Geral do Streamlit
O Streamlit é um framework de código aberto que permite o desenvolvimento fácil e rápido de aplicativos web interativos em Python. Ele é especialmente útil para projetos de ciência de dados, pois permite que os desenvolvedores criem interfaces de usuário intuitivas com poucas linhas de código.
Implementação da Aplicação Web
Neste artigo, demonstraremos como utilizar o Streamlit para criar um aplicativo web que permite aos usuários pesquisar e visualizar dados do Google Scholar de forma interativa. O aplicativo permitirá que os usuários selecionem uma universidade e ajustem o número de pesquisadores exibidos na tabela.
Web Scraping de Dados do Google Scholar
Introdução ao Web Scraping
O web scraping é uma técnica utilizada para extrair dados de websites de forma automatizada. No contexto deste projeto, utilizaremos o web scraping para coletar informações sobre pesquisadores e suas citações do Google Scholar.
Técnicas de Web Scraping Utilizadas
Para realizar o web scraping do Google Scholar, utilizaremos a biblioteca Beautiful Soup em conjunto com as bibliotecas Requests e Pandas. Essas ferramentas nos permitirão acessar as páginas da web, extrair informações relevantes e organizá-las em uma estrutura de dados adequada.
Implementação do Aplicativo Streamlit
Configuração do Ambiente de Desenvolvimento
Antes de começarmos a desenvolver o aplicativo, precisaremos configurar nosso ambiente de desenvolvimento. Isso inclui a instalação das bibliotecas necessárias, como Streamlit, Pandas e Beautiful Soup, e a criação de um ambiente virtual para isolar nosso projeto.
***Criação da Interface do Usu