Contextualização

Python é uma linguagem de programação fortemente utilizada nas áreas de análise de dados e ciência da computação devido à sua facilidade de uso e grande quantidade de bibliotecas disponíveis. Analisar dados, principalmente em grandes volumes, é uma tarefa complexa que envolve várias etapas, incluindo a coleta de dados, limpeza e preparação, análise exploratória, modelagem e finalmente a interpretação dos resultados.

Pelo fato de uma proporção significativa do tempo ser dedicada à limpeza e preparação dos dados para análise, se faz necessária a compreensão e prática dessas etapas. Uma preparação inadequada resultará em uma análise imprecisa, enquanto uma boa preparação pode revelar insights de dados valiosos. Nós nos aprofundaremos em como Python pode ser usado para limpar e preparar dados para análise nesta experiência de aprendizado.

A Importância da Limpeza de Dados

Os dados em seu estado bruto raramente estão prontos para uma análise direta. A maioria dos conjuntos de dados precisará passar por uma etapa de pré-processamento, seja para remover o ruído, normalizar os dados ou lidar com dados incompletos. Isso ocorre porque os dados coletados geralmente apresentam inconsistência, têm muitas características sem importância e estão repletos de valores ausentes e outliers. A falta de limpeza de dados suficiente pode resultar em resultados enganosos e decisões equivocadas.

A limpeza de dados se torna ainda mais importante quando consideramos o volume crescente e a velocidade de geração de dados no mundo digital atual. Em setores como saúde, finanças, varejo e muito mais, enormes quantidades de dados são gerados diariamente. A capacidade de limpar e analisar esses dados pode levar a melhores decisões comerciais, políticas mais eficazes e maior eficiência em geral.

Para um melhor entendimento e aprofundamento dessa temática, segue abaixo alguns materiais recomendados:

1. McKinney, Wes. "[Python for Data Analysis]" (O'Reilly Media, 2018). Este livro abrange muitos dos tópicos que serão discutidos neste projeto.
2. Brownlee, Jason. "[How to Clean Data With Python]" (Machine Learning Mastery, 2020). Este blog explica vários aspectos da limpeza de dados com Python.
3. Tutoriais [Pandas] e [NumPy] Estas são as bibliotecas principal utilizadas na manipulação, limpeza e análise de dados em Python.

Atividade Prática

Limpeza e preparação de dados para uma análise socioeconômica

Objetivo do projeto

O objetivo desta atividade é realizar um projeto prático de limpeza e preparação de dados para posterior análise. O grupo deve trabalhar em conjunto para manipular, limpar, preparar e analisar um conjunto de dados, extraindo insights e fazendo conexões com o tema escolhido. Finalizando com a redação de um documento detalhado explicando o processo e os resultados obtidos.

Materiais Necessários

• Computador com Python 3.X instalado
• Bibliotecas Python: Pandas, Numpy e Matplotlib
• Conjunto de dados para análise. Sugerimos um dataset de perfil socioeconômico, disponível publicamente em portais de dados abertos, como o [Kaggle]

Descrição detalhada do projeto

Os grupos de estudantes devem selecionar um conjunto de dados socioeconômicos (por exemplo, dados de rendimento per capita, estatísticas de educação, taxas de desemprego etc.) e passar pelo processo de limpeza e preparação dos dados para uma análise posterior.

Segue-se um exemplo de passo a passo que os alunos devem considerar para a atividade, mas devem estar abertos para incluir outros procedimentos de acordo com os problemas específicos encontrados no dataset escolhido:

Passo a passo detalhado

1. Importação de dados: Importe os dados usando a biblioteca Pandas.

2. Exploração inicial: Gere estatísticas descritivas básicas para ter uma ideia inicial dos dados.

3. Identificação de problemas no conjunto de dados: Reveja os dados para identificar possíveis problemas, como valores ausentes, duplicados, outliers, inconsistências etc.

4. Limpeza de Dados: Use as técnicas adequadas para tratar cada caso de erro ou inconsistência identificados, como: dados faltantes, dados duplicados etc. Anotando a solução encontrada para cada tipo problema.

5. Preparação de Dados: Padronize ou normalize os dados necessários. Trate variáveis categóricas com codificação adequada. Subdivida ou agrupe os dados como necessário para a análise.

6. Visualização: Gere alguns gráficos que ajudem a entender o comportamento dos dados após a limpeza e preparação.

7. Documentação do Processo: Mantenha um registro detalhado de todas as decisões e etapas realizadas na preparação dos dados.

8. Testes de garantia de qualidade: Verifique a consistência dos dados limpos e preparados.

Após todo o processo de limpeza e preparação de dados, o grupo deve desenvolver um relatório contendo:

1. Introdução: Descrição breve do conjunto de dados utilizado, sua relevância e aplicação, assim como um resumo sobre o objetivo deste projeto.

2. Desenvolvimento: Discussão da teoria por trás da limpeza e preparação dos dados, uma descrição detalhada da atividade realizada, a metodologia utilizada, e os resultados obtidos. Aqui é muito importante evidenciar as soluções encontradas para cada problema do conjunto de dados.

3. Conclusão: Resumo dos pontos principais, aprendizados e conclusões retirados a partir desse trabalho

4. Bibliografia: As fontes de pesquisa utilizadas no decorrer do projeto para tomada de decisões e soluções de problemas.

Além do relatório, os estudantes também devem preparar uma apresentação curta (5-10 minutos) explicando o trabalho realizado e os resultados e lições aprendidos para os colegas.