Contextualização

A análise de dados nos permite entender o mundo ao nosso redor de maneira mais objetiva e informada. É através dela que grandes empresas tomam decisões, governos formulam políticas públicas, e cientistas fazem descobertas. Hoje, vivemos na era do Big Data e da Inteligência Artificial, onde bilhões de dados são gerados diariamente. Para extrair insights a partir desses dados, precisamos de ferramentas poderosas. Uma das mais importantes é a linguagem de programação Python.

Python é uma linguagem altamente expressiva e de fácil compreensão que tem se destacado em diversas aplicações, particularmente em análise de dados. Seus recursos, juntamente com uma extensa gama de bibliotecas especializadas, como NumPy, Pandas, Matplotlib e Seaborn facilitam a manipulação, processamento e visualização de dados.

Importância da Visualização de Dados

Quando lidamos com grandes volumes de dados, a simples análise numérica muitas vezes não é suficiente para extrair todas as informações. É aí que a visualização de dados entra. Ela permite que transformemos números complexos em imagens simples, facilitando a identificação de padrões e a compreensão dos dados. De gráficos de barras simples a mapas de calor complexos, as ferramentas de visualização de dados do Python permitem a exploração de dados de uma maneira visual e intuitiva.

A visualização de dados é essencial em muitos campos. Em empresas, ajuda as partes interessadas a entenderem tendências e padrões que auxiliam na tomada de decisão. Em ciência e tecnologia, permite aos pesquisadores visualizar fenômenos complexos, auxiliando na formulação de hipóteses e na descoberta. O mesmo acontece na saúde ao permitir visualizações claras de dados médicos que podem levar a diagnósticos mais precisos.

A partir desses conceitos, a importância da visualização de dados é inegável. Assim, adquirir habilidades nesta área irá não só melhorar suas habilidades de análise de dados, mas também ampliará suas perspectivas de carreira em vários campos.

Materiais extras

Para se aprofundar na linguagem Python e suas bibliotecas para análise e visualização de dados, recomenda-se os seguintes materiais:

• Livro: "Python para Análise de Dados" de Wes McKinney, onde o autor (criador da biblioteca Pandas) oferece uma introdução abrangente à análise de dados usando Python.

• Página da web: A documentação oficial das bibliotecas Python utilizadas: [Python] [NumPy] [Pandas] [Matplotlib] e [Seaborn]

• Vídeos: O canal no YouTube [Python Programmer] oferece tutoriais bem delineados e detalhados sobre Python para análise de dados e visualização de dados.

Atividade Prática

Projeto "Criando uma Dashboard Interativa de Dados COVID-19 com Python"

Objetivo do Projeto

O objetivo deste projeto é aplicar os conceitos e técnicas de Python para a Análise de Dados e Visualização de Dados no contexto real, relacionado à pandemia de COVID-19. Os alunos irão desenvolver uma dashboard interativa sobre a evolução da COVID-19 em diversos países, incluindo gráficos como curva de casos, mortes e recuperações, gráficos de taxa de crescimento do vírus em diferentes países, etc. Além disso, este trabalho requer a integração da linguagem Python com outras disciplinas, como matemática e estatística, uma vez que os alunos terão que usar conceitos dessas áreas para interpretar e analisar os dados.

Materiais Necessários

• Python 3
• Bibliotecas Python: NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn
• Conjunto de dados COVID-19 da Johns Hopkins University (ou equivalente)

Descrição Detalhada do Projeto

Os alunos, em grupos de 3 a 5, vão iniciar o projeto se familiarizando com o conjunto de dados que será disponibilizado. Posteriormente, eles irão utilizar a linguagem Python e suas bibliotecas para manipular e analisar os dados, além de visualizar os resultados por meio de gráficos de fácil compreensão.

Este projeto deve levar mais de doze horas por aluno e deve cobrir pelo menos os quatro conceitos teóricos chave: manipulação e processamento de dados com Pandas, análise exploratória de dados, visualização de dados com Matplotlib e Seaborn, e conhecimento básico de estatística.

Passo a Passo Detalhado para a Realização da Atividade

1. Familiarização com os Dados: Obtenha o conjunto de dados relacionados à COVID-19 da Johns Hopkins University (disponível [aqui] Familiarize-se com a estrutura dos dados, observe as colunas disponíveis e as informações elas contêm.

2. Limpeza e Pré-processamento de Dados: Utilize a biblioteca Pandas para carregar o conjunto de dados em um DataFrame. Realize a limpeza e pré-processamento desses dados conforme a necessidade: remova valores nulos, verifique inconsistências, transforme tipos de dados se necessário.

3. Análise Exploratória de Dados (EDA): Faça uma análise exploratória dos dados usando a biblioteca Pandas para entender as características principais do conjunto de dados. Identifique tendências e padrões no número de casos, mortes e recuperações de COVID-19 em diferentes países.

4. Visualização de Dados: Use Matplotlib e Seaborn para criar diferentes tipos de gráficos para entender melhor os dados. Você pode começar com gráficos de barras e linhas simples e avançar para tipos de gráficos mais elaborados, como gráficos de distribuição, boxplots, gráficos de correlação e mapas de calor. Os gráficos devem ajudá-lo a entender os padrões e tendências dos dados.

5. Construção da Dashboard Interativa: Com base nas análises e visualizações feitas, construa uma Dashboard Interativa com os dados da COVID-19. A dashboard deve exibir gráficos interativos que permitam ao usuário filtrar por país, intervalo de datas, e ver diferentes métricas (casos, mortes, recuperações).

6. Documentação e apresentação do Projeto: Depois de criar a dashboard, é necessário escrever um relatório detalhado explicando o projeto. O relatório precisa ter uma seção de introdução (contextualizando o tema, relevância e aplicação no mundo real), desenvolvimento (explicar a atividade em detalhes, indicar a metodologia utilizada e apresentar e discutir resultados obtidos) e conclusão (explicitando os aprendizados obtidos e as conclusões retiradas sobre o projeto). Não se esqueça de incluir a bibliografia utilizada.

Entregas do Projeto:

1. O código Python completo, incluindo a manipulação, análise e visualização de dados, bem como a construção da dashboard.
2. Um relatório escrito detalhando o processo de desenvolvimento do projeto, resultados e aprendizados. Este relatório será a compilação do trabalho em equipe realizado, mostrando a importância da colaboração e comunicação eficaz.

Os alunos devem trabalhar em total colaboração, utilizando as suas diversas habilidades para executar e comunicar efetivamente as diferentes partes deste projeto. Ao mesmo tempo, eles estarão aprendendo a se expressar claramente, tanto em código quanto em texto, enquanto também adquirem novas habilidades técnicas e de resolver problemas.