Introdução e Contextualização

Introdução ao Python para Ciência de Dados

Python é uma linguagem de programação versátil, fácil de aprender e muito poderosa, especialmente quando usada para análise de dados. Nos últimos anos, ela se transformou na linguagem de escolha para Data Science, uma área interdisciplinar que usa métodos científicos, processos, algoritmos e sistemas para extrair conhecimento e insights de muitos tipos de dados. Aprender Python e seus aplicativos em Ciência de dados irá abrir um universo de possibilidades para você, proporcionando-lhe as ferramentas para manipular, analisar e visualizar dados de uma maneira eficiente e perspicaz.

No reino específico da análise de dados, uma fase crucial que frequentemente é negligenciada é a de pré-processamento de dados. Ela envolve a preparação e manipulação de dados brutos para transformá-los em um formato adequado para análise subsequente. Tarefas de pré-processamento podem incluir limpeza de dados (lidar com dados ausentes, errôneos ou irrelevantes), transformação de dados (como a normalização ou a codificação de variáveis categóricas) e a redução de dados (a seleção de um subconjunto significativo de dados para análise).

Outra competência crucial em Ciência de Dados é a Modelagem de Dados, que se refere a várias técnicas usadas para extrair insights de dados usando modelos matemáticos e estatísticos. Ao criar modelos de dados, podemos fazer previsões, descobrir padrões ocultos e obter uma maior compreensão de fenômenos complexos.

A importância do Python na Ciência de Dados

Hoje em dia, vivemos em um mundo onde a quantidade de dados produzidos está crescendo exponencialmente. Entender como manipular, analisar e interpretar esses dados se tornou uma habilidade essencial em todas as áreas da vida, desde negócios e economia até biologia e física. A Ciência de Dados, portanto, está no auge de sua importância e o Python, com suas bibliotecas específicas para análise de dados, está desempenhando um papel significativo nesta revolução.

Além disso, a Ciência de Dados e o Python são usados em uma variedade de campos, servindo a muitos propósitos na vida cotidiana. Eles ajudam empresas a tomarem decisões estratégicas, cientistas a entenderem melhor o mundo ao nosso redor e governos a desenvolverem políticas mais eficazes. Com essas habilidades, você estará bem posicionado para contribuir para esses esforços.

Materiais Extras

Para melhor entendimento do Python para Ciência de Dados, sugere-se os seguintes materiais:

• Livro: [Python for Data Analysis] por Wes McKinney, criador de pandas.
• Livro: [Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow] por Aurélien Géron.
• Curso online: [Python for Data Science and Machine Learning Bootcamp] na Udemy.
• Curso online: [Introduction to Data Science in Python] no Coursera.

Atividade Prática

Análise e Modelagem de Dados da Airbnb

Objetivo do projeto

O principal objetivo deste projeto é colocar em prática os conhecimentos adquiridos sobre Python, Ciência de Dados, pré-processamento e modelagem de dados. Para isso, vocês irão explorar e analisar uma base de dados real do Airbnb e, posteriormente, aplicar técnicas de modelagem para fazer previsões.

Este é um projeto extenso que deve ser realizado em grupos de 3 a 5 membros com uma duração estimada de 12 a 20 horas, incluindo todo o processo de preparação de dados, análise exploratória, modelagem e redação do relatório.

Materiais necessários

• Python 3.X instalado em seu computador.
• Bibliotecas: Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn.
• Conjunto de dados do Airbnb para a cidade de sua preferência disponível em [Inside Airbnb]

Descrição detalhada do projeto

Os alunos devem baixar e importar um conjunto de dados do Airbnb, conduzir pré-processamento e análise exploratória de dados, e finalmente, construir um modelo de machine learning para prever os preços das listagens.

Passo a passo detalhado para a realização da atividade

1. Importação dos dados: Inicialmente, escolha a cidade de interesse no site Inside Airbnb e baixe o arquivo 'listings.csv'. Importe os dados em Python usando a biblioteca Pandas.

2. Análise exploratória de dados: Analise o conjunto de dados, verificando o número de linhas e colunas, os tipos de dados e as estatísticas descritivas básicas. Use visualizações gráficas para melhor entender os dados.

3. Pré-processamento de dados: Realize a limpeza dos dados, identificando e tratando valores ausentes, errôneos ou irrelevantes. Normalize ou padronize os dados quando necessário e transforme as variáveis categóricas usando métodos, como a codificação one-hot.

4. Seleção de recursos: Decida quais recursos (colunas) serão usados para treinar o modelo. Utilize a correlação e a importância das variáveis para tomar essa decisão.

5. Modelagem de dados: Divida o conjunto de dados em conjuntos de treinamento e teste. Treine diferentes tipos de modelos e escolha o melhor com base no desempenho nos dados de teste. Recorde-se de ajustar os parâmetros dos modelos para conseguir um melhor desempenho.

6. Análise dos resultados: Analise os resultados obtidos, identificando as principais conclusões e insights. Deve-se avaliar o desempenho do modelo com métricas apropriadas, como RMSE.

7. Preparar relatório do projeto: Após concluir o projeto, prepare um relatório contendo os tópicos Introdução, Desenvolvimento, Conclusões e Bibliografia utilizada.

   • Introdução: apresente a questão que o projeto tenta responder e a importância e aplicação do assunto.

   • Desenvolvimento: discuta a teoria por trás das técnicas e ferramentas usadas, descreva o conjunto de dados e explique como foi o processo de pré-processamento e a modelagem de dados. Discuta os resultados obtidos e converse sobre medidas tomadas para melhorar a performance do modelo.

   • Conclusão: feche o trabalho recapitulando seus pontos principais, falando sobre o que foi aprendido e as conclusões fornecidas pelo projeto.

   • Bibliografia: indique todas as fontes de onde você tirou informações para realizar o projeto.

8. Apresentação do projeto: No final da semana, cada grupo apresentará o seu projeto para a turma. Esta apresentação deve mostrar não apenas o que foi feito, mas também o racional por trás de cada decisão e os principais insights obtidos.