2b:null 2c:["$","title",null,{"children":"Projeto de Análise e visualização de dados | hebcodee | Observable"}] 31:T5d8,# Produtividade de Desenvolvedores com IA FODASE NATHAN Este conjunto de dados simula a produtividade de desenvolvedores que utilizam inteligência artificial ao longo de 500 dias, capturando de forma sutil a interação entre trabalho focado, distrações, consumo de cafeína e qualidade do código. Elaborado para explorar os limites do aprendizado de máquina, o conjunto combina indicadores comportamentais, fisiológicos e de produtividade, possibilitando análises avançadas, como modelagem preditiva, regressão, agrupamento e análise de séries temporais. As variáveis disponíveis nos dados são: horas_codificando: Total de horas focadas em trabalho de desenvolvimento de software (0–12 horas)..
cafeina_mg: Ingestão diária de cafeína em miligramas (0–600 mg).
distracoes: Número de distrações (ex.: reuniões, notificações do Slack) (0–10).
horas_sono: Número de horas de sono na noite anterior (3–10 horas).
commits: Número de commits de código enviados durante o dia (0–20).
bugs_reportados: Número de bugs relatados no código escrito naquele dia (0–10).
horas_uso_ia: Número de horas usando ferramentas de IA (ex.: ChatGPT, Copilot) (0–12).
carga_cognitiva: Nível de esforço mental auto-relatado em uma escala de 1 a 10.
sucesso_tarefa: Coluna-alvo — indica se a meta diária de produtividade foi atingida (0 = não, 1 = sim).
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