🧰 Projeto de Modelagem de Dados com Python

Este projeto tem como objetivo aplicar os conceitos de modelagem de dados na prática, utilizando Python para manipular, transformar e entender a estrutura de um conjunto de dados fictício. O foco está na preparação dos dados para análises futuras ou uso em modelos preditivos.

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📌 Índice

• 🎯 Objetivo
• 📊 Etapas do Projeto
• 🛠️ Tecnologias e Bibliotecas Utilizadas
• 💡 Aprendizados
• 🔗 Acesse

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🎯 Objetivo

Exercitar os principais conceitos de limpeza, transformação e modelagem de dados tabulares em Python, incluindo categorização, criação de novas variáveis, e manipulação com base em regras de negócio.

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📊 Etapas do Projeto

1. Leitura do Dataset

   • Importação com pandas e análise estrutural (.info(), .head()).

2. Limpeza de Dados

   • Tratamento de colunas desnecessárias.
   • Preenchimento ou exclusão de valores nulos.

3. Transformações

   • Criação de colunas com base em regras (np.where, condições booleanas).
   • Renomeação de colunas e reordenação para facilitar a leitura.

4. Conversões

   • Ajustes nos tipos de dados (astype) para otimização da base.

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🛠️ Tecnologias e Bibliotecas Utilizadas

• Python (Jupyter Notebook)
• pandas, numpy
• Análise tabular com foco em estruturação

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💡 Aprendizados

• Prática com manipulação e transformação de dados.
• Melhoria na leitura e estrutura de datasets para análises futuras.
• Aplicação de lógica de negócios em colunas derivadas.

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🔗 Acesse

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