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📄 Projeto desenvolvido durante o Onboarding da Diretoria de Projetos da LADATA (Liga Acadêmica de Ciência de Dados da Universidade Federal de Sergipe) pelo Grupo 3 com o objetivo de conhecer melhor as etapas envolvidas no desenvolvimento de projetos pela Liga.
O presente projeto consiste de 3 Análises Explorátórias de Dados (EDA's, do inglês), cada uma realizada por um contribuidor, de um dataset sobre consumo, plantação e comercializaçao de café no mundo todo, disponível aqui.
A LADATA é uma entidade que tem como valores a diversidade, a interdisciplinaridade e a colaboração. Além disso, se sustenta sobre os pilares do ensino, da pesquisa e da extensão.
Conheca-nos mais através do instagram da Ladata.
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EDA realizada por Eduarda
Descrição: Nosso foco foi realizar uma EDA no conjunto de dados "Coffee Dataset". O meu objetivo principal foi analisar as informações para encontrar uma relação entre as taxas de importação e reexportação de café entre os países. Utilizamos gráficos, tabelas e rankings para visualizar e compreender esses relacionamentos. -
EDA realizada por Jhon
Descrição: Nesta etapa do projeto, nosso objetivo foi analisar uma parte do Coffee dataset nas dimensões de importação, exportação e reexportação. Focando inicialmente no comportamento das variáveis no intervalo de 1990 a 2019, aplicando transformações que permitiram compará-las ao longo do tempo e avaliar seu comportamento e variância de forma mais precisa. Esse processo possibilitou a identificação de tendências e a geração de análises de desempenho detalhadas. -
EDA realizada por Pedro
Descrição: O foco dessa EDA se deu nos arquivos '.csv' de produção e de consumo de café nos países abrangidos pelo dataset. Ao tentar responder a pergunta "há relação entre consumo e produção de café?" foram realizadas análises globais e por país que mostram como essas variáveis se comportaram ao longo dos anos e cumulativamente, os gráficos e tabelas criados elucidam a questão mas não aprofundam como essa relação se dá. Para tanto é necessário um estudo correlacional entre essas variáveis.
As seguintes ferramentas foram usadas na construção do projeto:
Vale lembrar que o VS Code tem extensões que interagem tanto com o git (e github) quanto com o jupyter notebook, o que permite uma integração rápida e fácil entre essas ferramentas, vale a pena pesquisar sobre.
Um shalom para os/as ladatas que contribuíram com este projeto 👏
 Eduarda Mascarenhas 👩💻 |
 Jhonatan Passos 👨💻 |
 Pedro Henrique 👨💻 |
Pedro Henrique ✏️
O template utilizado na criação desse readme foi retirado da Cubos Academy e passou por alterações do autor.