Introdução

Python se tornou uma das linguagens de programação mais populares devido à sua simplicidade de uso, versatilidade e uma ampla gama de bibliotecas poderosas destinadas ao trabalho com dados. Essas bibliotecas, como Pandas, NumPy e Matplotlib, tornam a análise e manipulação de dados uma tarefa fácil e intuitiva.

Mas antes de mergulharmos nessas bibliotecas poderosas, é essencial entender o que é a Análise de Dados. A análise de dados é o processo de inspecionar, limpar e transformar dados com o objetivo de descobrir informações úteis, sugestões e apoiar a tomada de decisões. No mundo do Big Data, a análise de dados se torna uma tarefa desafiadora, pois a quantidade de dados gerada é enorme e continua crescendo. Quando trabalhamos com esses grandes volumes de dados, muitas vezes encontramos lacunas, inconsistências ou mesmo erros que precisam ser tratados antes de podermos realizar qualquer análise significativa.

A "Limpeza de Dados", que é uma parte substancial da Análise de Dados, refere-se ao processo de corrigir ou remover dados que estão incorretos, incompletos, irrelevantes ou mal formatados. Este não é um processo único, visto que os dados geralmente são sujos e a limpeza de dados é realizada em diferentes etapas.

Contextualização

A limpeza e preparação de dados é uma das tarefas mais importantes e demoradas em qualquer projeto de Análise de Dados. Dados mal preparados ou sujos podem levar a insights falsos e decisões ruins. Pesquisas sugerem que os cientistas de dados gastam até 80% de seu tempo limpando e preparando dados, o que destaca a importância desta etapa.

A preparação de dados envolve a transformação de dados brutos em um formato que pode ser analisado e explorado. Isso pode incluir processos como a remoção de outliers, a codificação de variáveis categóricas para uma forma que possa ser entendida por um algoritmo, a normalização de números para evitar que as diferenças de escala causem problemas nos modelos, entre outras operações.

Em situações do mundo real, a análise de dados perpetuou o progresso em domínios que variam desde a ciência da saúde, onde é usado para prever e prevenir doenças, até o setor de varejo, onde o comportamento do cliente é analisado para melhores planos de marketing. No campo da inteligência artificial, a análise de dados é usada para treinar modelos de aprendizado de máquina.

Durante este projeto, aprenderemos a aplicar as habilidades de limpeza e preparação de dados usando Python, que será um trampolim para você se tornar um profissional de análise de dados.

Materiais extras

Para se aprofundar ainda mais no tema, recomendo alguns recursos:

1. Livro: Think Stats: Exploratory Data Analysis in Python - Allen B. Downey [Link]
2. Livro: Python Data Science Handbook - Jake VanderPlas [Link]
3. Vídeo: Data Cleaning with Python and Pandas - Real Python [Link]
4. Curso: Data Manipulation with Python - DataCamp [Link]

Atividade Prática

Projetando um Pipeline Automatizado para Limpeza e Preparação de Dados

Objetivo do projeto

O objetivo deste projeto é que os alunos projetem um pipeline de análise de dados em Python com foco na limpeza e preparação dos dados. Os alunos irão lidar com um conjunto de dados 'sujo' real, onde terão que identificar e corrigir problemas de integridade dos dados.

Materiais Necessários

• Python (versão 3.7 ou superior)
• IDE de programação Python de sua escolha (Recomendado: Jupyter Notebook, PyCharm)
• Bibliotecas Python: pandas, numpy, matplotlib
• Conjunto de dados (será fornecido)

Descrição detalhada do projeto

Neste projeto, vocês irão desenvolver um pipeline automatizado para limpar e preparar um conjunto de dados para uma análise posterior. Utilizarão o conjunto de dados fornecido, identificarão os problemas nos dados e aplicarão técnicas apropriadas para limpar e preparar os dados.

Grupos de 3 ou 5 alunos deverão trabalhar juntos para realizar a atividade, que deve levar entre cinco a dez horas por aluno para ser concluída. O projeto deve ser entregue em até um mês a partir da data de início.

Passo a passo detalhado para a realização da atividade

Passo 1: Carregue o conjunto de dados com a biblioteca Pandas e realize uma inspeção inicial dos dados. Isso inclui entender a estrutura dos dados, a quantidade de registros, a quantidade de colunas e quais são essas colunas.

Passo 2: Realize uma análise exploratória dos dados para entender melhor o que você está lidando. Use as funções Pandas para gerar estatísticas descritivas, gerar gráficos de distribuição, boxplots e outras visualizações que podem ajudar você a entender os dados.

Passo 3: Identifique e anote quaisquer problemas com os dados que você observar. Estes podem incluir valores ausentes, outliers, inconsistências, dados duplicados e outros.

Passo 4: Para cada problemática de dados identificados, planeje uma estratégia para resolvê-lo. Isso pode incluir a imputação de dados, a eliminação de registros duplicados, a normalização ou padronização de números, etc. Anote sua estratégia e justifique suas escolhas.

Passo 5: Implemente sua estratégia de limpeza de dados usando Pandas e outras bibliotecas, conforme necessário. Documente cada passo do seu código, explicando qual problema você está resolvendo e como sua solução o resolve.

Passo 6: Após a limpeza dos dados, aplique as operações de pré-processamento de dados necessárias para preparar os dados para análise. Isso pode incluir a tranformação de dados, codificação de variáveis categóricas, etc.

Passo 7: Desenvolva um script Python reutilizável que realiza todo o processo de limpeza e preparação dos dados.

Passo 8: Centre-se na documentação e comunicação do processo. Escreva um relatório detalhado do projeto.

Entregas do Projeto

As entregas do projeto são duas:

1. Código Python: O código Python que implementa o pipeline de limpeza e preparação de dados. Este código deve ser bem comentado, explicando o que cada seção do código está realizando. Além disso, deve ser eficaz, ou seja, deve limpar e preparar o conjunto de dados com sucesso.

2. Documento escrito: Um relatório do projeto de análise de dados, que contém a seguinte estrutura:

• Introdução: Nesta seção, contextualize o tema da limpeza e preparação de dados, sua relevância e aplicação no mundo real, e o objetivo do projeto.

• Desenvolvimento: Aqui, explique a teoria por trás do tema central do projeto. Detalhe a atividade, indicando as estratégias utilizadas para lidar com as problemáticas de dados encontradas. Apresente e discuta os resultados obtidos. Lembre-se de explicar como o pipeline pode ser aplicado a outros conjuntos de dados e como pode ser adaptado para resolver outros problemas de limpeza de dados.

• Conclusão: Conclua o trabalho, enfocando os pontos principais, os aprendizados obtidos e as conclusões tiradas sobre o projeto.

• Bibliografia: Indique as fontes que consultou para realizar o projeto, incluindo livros, páginas da web, vídeos, entre outros. Use o formato de citação de sua escolha.

O código e o documento escritos devem ser entregues juntos. O último deve ser escrito para complementar o primeiro. Ou seja, enquanto o primeiro apresenta o código, o relatório escrito deve explicar por que cada estratégia e técnica foi escolhida e o que cada trecho do código consegue realizar. Isso permitirá que outras pessoas compreendam seu trabalho e o aprendizado que você obteve ao longo dele.