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Turma Online 34 | Python | Semanas 17 e 18 | 2024 |

Instruções

Turma Online 34 | Python | Semanas 17 e 18 | 2024 |

• Realizado o Fork do repositório https://github.com/reprograma/on34-python-s17-s18-projeto-final

• Clonei o fork na minha máquina (Para isso basta abrir o seu terminal e digitar git clone url-do -repositorio-forkado)

• Add o arquivo da base de dados e o colab, bem como o README.

• Commit – m : das atualizações/ alterações

• Git Status: para verificação se está tudo ok

• Git push: para enviar as mudanças para o repositório remoto

• fonte de dados escolhida

• Análise exploratória
  Semana destinada a esse tipo de análise para entendimento da base.

  Nessa etapa foi usado comandos da biblioteca pandas e matplotlib
  Foram usados funções como:
  .DataFrame é uma estrutura de dados bidimensional amplamente usada na biblioteca pandas do Python. Ele se assemelha a uma tabela (como em uma planilha do Excel ou uma tabela SQL), onde os dados são organizados em linhas e colunas.
  A função value_counts() é muito usada em Pandas para contar a frequência de valores únicos em uma coluna de um DataFrame.
  A função sort_index(): é utilizada para ordenar os dados de uma Series ou DataFrame de acordo com o índice.
  A função groupby() do pandas é usada para agrupar dados com base em uma ou mais colunas e realizar operações agregadas, como somas, médias, contagens, etc., em cada grupo
  A função crosstab() do pandas é usada para criar uma tabela de frequência cruzada entre duas ou mais colunas. Ela é útil para gerar tabelas de contingência que mostram a relação entre variáveis categóricas, como a contagem de ocorrências entre elas.

• Criando uma história com dados

Conteúdo

O que é um projeto de análise de dados?

Nesse ponto vocês já aprenderam que ter dados não é a mesma coisa que ter informação.
Dados: são elementos brutos e não processados, como números, palavras, ou símbolos que precisam ser interpretados para se tornarem úteis.
Informação: é o resultado do processamento, organização e interpretação dos dados, fornecendo significado e contexto para tomar decisões ou entender situações.
Assim, dados são a matéria-prima da informação, que é o produto final após análise e interpretação dos dados.

Por isso a importância de nós contarmos uma história estruturada a partir dos dados que conseguimos coletar. E é exatamente sobre isso, que se trata um projeto de análise de dados: gerar informação útil a partir da construção de uma perspectiva contextualizada!

Então aqui vão algumas perguntas gerais que devemos nos fazer ao iniciar um projeto como esse:

• Conteúdo

  Compreender a percepção dos entrevistados sobre seu estado mental em relação ao tempo dedicada a telas.

• Público

  Projeto destinado a conclusão de curso do Análise de dados Reprograma
  O conteúdo da base é relevante para compreender qual a percepção dos entrevistados frente ao uso de telas

• Transformação

  O conteúdo é relevante para analisar o nível de aprendizado, bem como ter acesso as informações relacionadas a base de dados

  • Objetivo
    Saúde mental e uso de tecnologia

  • Escolha da Base de Dados

    https://www.kaggle.com/datasets/waqi786/mental-health-and-technology-usage-dataset?resource=download

• Definindo nossas perguntas

O objetivo da análise é compreender a percepção dos entrevistados sobre seu estado mental em relação ao tempo dedicada a telas.

Verificar o padrão de horas dedicadas a horas de sono e atividade física.

Verificar a percepção sobre o impacto no trabalho em relação ao uso de telas.

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Base de Dados

• Kaggle