Andre Lourenço (lourencoandre80@gmail.com)
Cinthia Katiane (cinthia.cka@gmail.com)
Pedro Pereira (pedrovictor_102@hotmail.com)
Vídeo da apresentação do trabalho: https://youtu.be/5DahXVVOhvA
Esse projeto foi realizado para a disciplina de Probabilidade e tem como objetivo a análise exploratória de dados, e a visualização exploratória e estatística desses dados, além de desenvolver a capacidade de resolver problemas, trabalho em equipe e análise crítica.
- Criar um repositório no Github para o projeto com todos os produtos gerados
- Criar um arquivo README.md descrevendo todo o projeto em detalhes, o objetivo e o problema a ser tratado, nome dos componentes do grupo e seus respectivos emails, bibliotecas utilizadas, links, o endereço para um vídeo no youtube com a apresentação do trabalho (máx. 5min de duração) e outras informações que acharem necessário.
- Na descrição do vídeo no youtube deverá constar um link para o repositório no github e uma descrição dos membros do grupo assim como o projeto em questão.
- Os códigos devem ser implementados em Python 3 e em Notebook Jupyter.
- O(s) notebook(s) devem ser bem documentados (markdown e comentários python).
- Todas as células do notebook devem estar executadas ao realizar o push no repositório.
- Ao submeter a tarefa informar APENAS o link do repositório no github
- Realizar um estudo utilizando o conteúdo das aulas 11 à 16 sobre um determinado grupo de informação presente no Portal de dados abertos da UFRN
Esse projeto consiste em um sistema de visualização dos dados de avaliação dos docentes. Ele usa os dados abertos da UFRN como fonte principal de informação e algumas bibliotecas do Python para permitir a manipulação dos dados e criação de gráficos e tabelas. O projeto também nos direciona para estudos interessantes do ponto de vista do aluno e dos professores, para conhecer mais sobre os índices de avaliação que todos nós(alunos) respondemos, mas nunca chegamos a ver seus resultados.
O principal objetivo desse projeto é facilitar a visualização dos dados que estão disponíveis, pois no formato em que eles são apresentados atualmente, o acesso aos dados é muito custoso e complicadíssimo se for feito de forma manual. Esse projeto pode ser muito útil para os alunos em período de matrícula e também para que os próprios professores possam visualizar suas avaliações mais claramente.
As bibliotecas utilizada neste projeto foram:
O Pandas é uma biblioteca, que fornece estruturas de dados de alto desempenho e fáceis de usar e ferramentas de análise de dados para a linguagem de programação Python.
O NumPy é o pacote fundamental para computação científica com Python. Possui funções muito úteis para manipulação de dados.
O Matplotlib é uma biblioteca de plotagem 2D em Python que produz uma grande variedade de formatos de dados, como gráficos, histogramas, espectros de potência, gráficos de barras, gráficos de erros, diagramas de dispersão, etc.
O Seaborn é uma biblioteca de visualização Python baseada no matplotlib. Ele fornece uma interface de alto nível para desenhar gráficos estatísticos.
Widgets são objetos python agitados que têm uma representação no navegador, geralmente como um controle como um controle deslizante, uma caixa de texto etc.