Este repositório contém os exercícios e projetos desenvolvidos durante o curso "Profissão: Analista de Dados v2" da EBAC - Escola Britânica de Artes Criativas e Tecnologia. O curso abrange os principais conceitos e técnicas necessários para se tornar um analista de dados, incluindo a manipulação e análise de dados, visualização de informações e construção de modelos preditivos.
O repositório está organizado da seguinte forma:
Projetos/: Nesta pasta, você encontrará os projetos desenvolvidos ao longo do curso. Cada projeto possui uma pasta dedicada, contendo os arquivos e as instruções necessárias para executá-lo.Exercicios/: Esta pasta contém os exercícios práticos realizados durante o curso. Cada exercício está separado em pastas individuais, com uma breve descrição e os arquivos relacionados.
Aqui está uma lista dos projetos desenvolvidos durante o curso:
Neste projeto, mergulhamos profundamente nos dados de uma empresa de logística real. Desde a coleta e limpeza dos dados até a criação de visualizações perspicazes e descoberta de insights valiosos, este projeto demonstra minha capacidade de trabalhar com dados complexos em um cenário do mundo real. Um destaque deste projeto é o uso da API de geocodificação Nominatim para enriquecer nossos dados com informações geográficas.
Este projeto apresenta uma análise aprofundada do impacto da pandemia de COVID-19 durante o período de 2020 a 2022 em quatro países - Brasil, Alemanha, Índia e Estados Unidos. Utilizamos indicadores como o Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) e o Produto Interno Bruto com paridade de Poder de Compra (PPC) para contextualizar os efeitos da pandemia. Além da análise realizada no Jupyter Notebook, também criamos um painel de visualização interativo na plataforma Looker Studio.
Neste projeto, realizei uma análise de dados de usuários de cartão de crédito, demonstrando minha capacidade de trabalhar com a plataforma AWS. Utilizamos os serviços S3 para armazenamento e Athenas para manipulação dos dados. A linguagem utilizada no desenvolvimento da análise foi Structured Query Language (SQL), demonstrando minha habilidade em trabalhar com bancos de dados.
Este projeto, em parceria com a EBAC e a Semantix, apresenta um processo completo de ETL utilizando a API yFinance para scrapping do site Yahoo Finance. Os dados são valores de ações na bolsa de valores das empresas do setor de saúde. Realizamos uma análise aprofundada dos dados obtidos, procurando padrões e insights usando várias técnicas, incluindo a aplicação do coeficiente de Pearson e a plotagem de gráficos de calor. Em seguida, desenvolvemos classes Orientadas a Objeto que realizam o preparo dos dados, o treinamento e a predição de valores usando a técnica de Machine Learning chamada Regressão Linear.
Desenvolvimento de um pipeline de dados utilizando os serviços em nuvem da AWS, incorporando um processo ETL para extrair dados do Telegram e WhatsApp por meio de APIs. Os dados são então transferidos para um Datalake e processados em lote na nuvem de acordo com uma agenda, proporcionando as informações prontas para a análise.
Aqui está uma lista dos exercícios práticos desenvolvidos durante o curso:
Descrição: Neste exercício, realizamos uma análise exploratória de um conjunto de dados, aplicando técnicas estatísticas e visualização de informações.
Descrição: Neste exercício, praticamos a manipulação e limpeza de dados utilizando a biblioteca Pandas do Python.
Descrição: Neste exercício, exploramos a criação de gráficos e visualizações de dados utilizando a biblioteca Matplotlib.
Descrição: Neste exercício, realizamos uma análise exploratória de um conjunto de dados, aplicando técnicas estatísticas e visualização de informações.
Descrição: Neste exercício, praticamos a manipulação e limpeza de dados utilizando a biblioteca Pandas do Python.
Descrição: Neste exercício, exploramos a criação de gráficos e visualizações de dados utilizando a biblioteca Matplotlib.
Descrição: Neste exercício, exploramos a criação de gráficos e visualizações de dados utilizando a biblioteca Matplotlib.
Para explorar os exercícios e projetos deste repositório, siga estas etapas:
- Clone este repositório em sua máquina local usando o seguinte comando:
git clone https://github.com/carneiro-fernando/EBAC.git
- Navegue até a pasta do exercício ou projeto de interesse e acompanhe as instruções do notebook.
Fique à vontade para explorar os exercícios e projetos, bem como deixar seu comentário!
React
Typescript
Django
Laravel
Facebook
Microsoft
Google
Alibaba
D3
Tencent