🎲 Dashboard de Análise de Salários na Área de Dados

* 🎯 Visão Geral do Projeto

https://data-salaries-dashboard.streamlit.app/

Este projeto é um dashboard interativo e visualmente moderno, desenvolvido em Python utilizando a biblioteca Streamlit. O objetivo é fornecer uma ferramenta completa e intuitiva para a análise de dados salariais de profissionais da área de dados ao longo dos anos.

A interface, com um design refinado e responsivo, permite aos usuários explorar o conjunto de dados de maneira aprofundada. O dashboard exibe métricas-chave e gráficos dinâmicos que se atualizam em tempo real conforme os filtros são aplicados, oferecendo uma compreensão clara das tendências salariais, da distribuição de cargos e das preferências de trabalho.

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✨ Funcionalidades Principais

Filtros Interativos: A barra lateral permite uma análise granular por ano, senioridade, tipo de contrato e tamanho da empresa.

Métricas Detalhadas (KPIs):

• Visualize rapidamente os principais indicadores de remuneração, incluindo salário médio, salário mediano, salário máximo, o total de registros e o cargo mais frequente.

Gráficos Dinâmicos e Modernos: Explore os dados através de uma série de visualizações interativas criadas com Plotly:

• Top 10 cargos por salário médio: Gráfico de barras que destaca os cargos com a maior remuneração.

• Distribuição de salários: Histograma que mostra a frequência das faixas salariais.

• Proporção de tipos de trabalho: Gráfico de pizza que ilustra a distribuição entre trabalho remoto, presencial e híbrido.

• Tendência Salarial por Ano: Gráfico de linha que mostra a evolução da média salarial ao longo do tempo.

• Mapa Interativo: O gráfico de mapa (choropleth) agora é dinâmico, permitindo que o usuário selecione qualquer cargo da lista para visualizar a média salarial por país.

• Tabela de Dados: Uma tabela completa e estilizada exibe os dados detalhados dos registros com base nos filtros selecionados.

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🛠️ Tecnologias Utilizadas

• Python: Linguagem de programação principal.

• Streamlit: Framework para a criação do dashboard web interativo.

• Pandas: Biblioteca essencial para a manipulação e análise dos dados.

• Plotly Express: Utilizado para a geração de todos os gráficos dinâmicos e modernos.

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🚀 Como Executar o Projeto Localmente

Siga os passos abaixo para rodar o dashboard na sua máquina.

Pré-requisitos Certifique-se de ter o Python instalado.

1. Clonar o Repositório

git clone https://github.com//Savarezi/-Dados-com-Python/tree/main cd seu-repositorio

2. Instalar as Dependências

É altamente recomendável criar um ambiente virtual para isolar as dependências do projeto. python -m venv venv

No Windows

venv\Scripts\activate

No macOS/Linux

source venv/bin/activate

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Agora, instale as bibliotecas necessárias.

pip install streamlit pandas plotly

3. Rodar o Dashboard

Execute o comando a seguir no terminal: streamlit run seu_script_principal.py

O dashboard será aberto automaticamente no seu navegador padrão.

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🤝 Contribuição

Contribuições são bem-vindas! Se você tiver alguma ideia ou encontrar um bug, sinta-se à vontade para abrir uma issue ou enviar um pull request.

1 Faça um fork do projeto.

2 Crie uma branch para sua feature: git checkout -b feature/MinhaNovaFeature.

3 Faça o commit das suas mudanças: git commit -m 'feat: Adicionando nova feature'.

4 Envie para o branch original: git push origin feature/MinhaNovaFeature.

5 Abra um pull request.

#📝 Licença Este projeto está sob a licença MIT. Veja o arquivo LICENSE para mais detalhes.

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