TODOS OS DOCUMENTOS DESTA COLEÇÃO PODEM SER ACESSADOS, MANTENDO-SE OS DIREITOS DOS AUTORES PELA CITAÇÃO DA ORIGEMSANDRO CABRALNascimento, Livia Brigido do2023-10-302023-10-302023https://repositorio.insper.edu.br/handle/11224/6064O trabalho vigente tem como foco a descrição detalhada de algumas ferramentas virtuais que vêm sendo estudadas com o intuito de tornar o processo de visualização de dados públicos cada vez mais descomplicado e intuitivo. Nesse sentido, destaca-se o papel das Parcerias Público-Privadas (PPPs) e sua relevância em como as prestações de serviços públicos são realizadas em todo território nacional. Dito isso, o estudo se concentrou no processo de contratualização desses serviços, no espectro de como e quando ocorrem, identificando as áreas de possíveis modernizações na organização destes e, consequentemente, as melhorias na administração desses acordos por parte das organizações públicas, desde municipais até o alcance federativo. O estudo utilizou a linguagem de programação Python, bibliotecas voltadas para o Web Scrapping e classificação por Machine Learning, com o intuito de automatizar processos importantes para a obtenção e estruturação dos dados de PPPs, a fim de atingir os objetivos citados acima.41DigitalPortuguêsPPPsAcesso públicoOrganizaçãoWebscrappingMachine LearningAutomatizaçãoreportPPPsPublic AccessOrganizationWeb ScrappingMachine LearningAutomation