Enunciado do Desafio do Módulo 2 - Bootcamp Desenvolvedor(a) Python

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Bootcamp: Desenvolvedor(a) R e Python 
Desafio 
Módulo 2: Bibliotecas para análise de Dados 
 
Objetivos de Ensino 
Exercitar os seguintes conceitos trabalhados no Módulo: 
1. Coleta de dados. 
2. Analisar e realizar tratamento de dados. 
3. Analisar resultados obtidos. 
4. Conhecimento teórico ministrado nas videoaulas. 
 
Enunciado 
A análise de dados desempenha um papel fundamental no contexto das 
organizações, permitindo a extração de insights valiosos que podem orientar 
a tomada de decisões informadas. Neste cenário, apresentamos um conjunto 
de dados que simulam informações demográficas e características de 
clientes. Sua tarefa é conduzir uma análise detalhada desses dados, 
identificando tendências, padrões e informações relevantes que possam 
beneficiar a organização. Use técnicas estatísticas e de visualização de dados 
para explorar o conjunto de dados, respondendo às perguntas apresentadas 
anteriormente e descobrindo outros insights por conta própria. 
O conhecimento adquirido por meio da análise desses dados pode influenciar 
estratégias de negócios, marketing, atendimento ao cliente e muito mais. 
Lembre-se de que a análise de dados é uma ferramenta poderosa para auxiliar 
as organizações a tomar decisões embasadas em dados, resultando em 
 
 
 
 
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melhorias significativas e vantagens competitivas. Portanto, aproveite ao 
máximo essa oportunidade para explorar e analisar os dados fornecidos. 
 
ATENÇÃO PARA TRATAMENTO DE DADOS 
Avaliem se será necessário realizar tratamento de dados ausentes no 
datasets disponibilizado. 
Instruções para correção de dados ausentes 
1. Utilize a estratégia de eliminação de dados. 
 
Atividades 
Para esta atividade, os alunos deverão realizar análise de dados utilizando as 
bibliotecas abordadas no curso. 
1. Criar uma virtualenv e instalar as bibliotecas necessárias. 
2. Coletar os dados dos arquivos: 
a. clientes_caracteristicas_fisicas.csv 
b. clientes_informacoes_demograficas.csv 
3. Analisar os dados coletados. 
4. Avaliar a necessidade de tratamentos de dados ausentes. 
5. Manipular e visualizar os resultados. 
6. Responder às questões teóricas e práticas do trabalho. 
 
 
 
 
 
 
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Dicas do professor: 
1. Analise com cuidado os dados. 
2. Antes de enviar as respostas, verifique se o gabarito está correto. 
3. Corrija e limpe os dados antes responder às questões. 
4. Elimine os dados duplicados (se houver). 
5. Utilize as funções das bibliotecas abordas nas videoaulas. 
6. Atenção no momento de filtrar e corrigir dados (se necessário). 
7. Tenha atenção no que pede cada questão. 
8. Os dados disponibilizados no dataset são fictícios. Ou seja, não têm 
relação com o mundo real. 
9. Siga fielmente todos os passos contidos no enunciado das questões. 
a. Não utilize outras estratégias, pois poderá impactar nas respostas 
da atividade. 
10. O dataset utilizado no trabalho pode ser obtido no link: 
https://github.com/ProfLeandroLessa/classroom-
datasets/tree/master/ANC/BTC%203/Desafio 
https://github.com/ProfLeandroLessa/classroom-datasets/tree/master/ANC/BTC%203/Desafio
https://github.com/ProfLeandroLessa/classroom-datasets/tree/master/ANC/BTC%203/Desafio