reprograma · rbctxr · Oct 25, 2024 · Oct 25, 2024
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-# Tema da Aula
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-Turma Online 34 | Python | Semanas 17 e 18 | 2024 | [Daniele Junior](https://travatech.com.br?router=danijr)
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-### Instruções
-Antes de começar, vamos organizar nosso setup.
-* Fork esse repositório 
-* Clone o fork na sua máquina (Para isso basta abrir o seu terminal e digitar `git clone url-do-seu-repositorio-forkado`)
-* Entre na pasta do seu repositório (Para isso basta abrir o seu terminal e digitar `cd nome-do-seu-repositorio-forkado`)
-* [Add outras instruções caso necessário]
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-### Resumo
-O que veremos na aula de hoje?
-* [Slide Semana 17](https://docs.google.com/presentation/d/1axo2Dlm0Hx35ahKdZW6s-UAdG61L41QXdete8ZcQV0w/edit?usp=sharing)
-* Slide Semana 18
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-* [Escolhendo uma fonte de dados](#Escolhendoumafontededados)
-* Análise exploratória
-* Criando uma história com dados
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-## Conteúdo
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-### O que é um projeto de análise de dados?
-Nesse ponto vocês já aprenderam que ter dados não é a mesma coisa que ter informação.
-**Dados:** são elementos brutos e não processados, como números, palavras, ou símbolos que precisam ser interpretados para se tornarem úteis. 
-**Informação:** é o resultado do processamento, organização e interpretação dos dados, fornecendo significado e contexto para tomar decisões ou entender situações. 
-Assim, dados são a matéria-prima da informação, que é o produto final após análise e interpretação dos dados.
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-Por isso a importância de nós contarmos uma história estruturada a partir dos dados que conseguimos coletar. E é exatamente sobre isso, que se trata um projeto de análise de dados: **gerar informação útil a partir da construção de uma perspectiva contextualizada!**
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-Então aqui vão algumas perguntas gerais que devemos nos fazer ao iniciar um projeto como esse:
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-- **Conteúdo**
-  - O que eu quero informar?
-- **Público**
-  - Para quem eu estou contanto essa história? Com quem vou compartilhar essa informação?
-- **Transformação**
-  - Por que essa informação é relevante?
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-Ok, as perguntas são importantes, 
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-MAS POR ONDE COMEÇAR?!
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-### Escolhendo uma fonte de dados
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-#### O caminho comum
-Se você já fez algum tipo de pesquisa acadêmica (TCC, Iniciação Científica, etc) você certamente está familiarizado com esse processo, pois tudo começa com a escolha de um TEMA, seguindo para a definição do PROBLEMA, que em seguida é desdobrado em PERGUNTAS, que irão guiar a COLETA DE DADOS.
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-1. Delimitação do Tema
-2. Definição do Problema
-3. Desenvolvimento de Perguntas
-4. Coleta de Dados
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-#### O caminho que iremos seguir
-Porque esse projeto é um exercício e encontrar os dados ideais para responder às nossas perguntas pode se tornar um trabalho extremamente complexo...
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-Nós iremos fazer um caminho um pouco diferente e a partir de um tema de interesse, escolher uma base e então pensar quais perguntas podem ser respondidas a partir dela.
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-O QUE TAMBÉM É SUPER VÁLIDO! E PODE RENDER DESCOBERTAS INCRÍVEIS!
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-  * **Escolha do tema**
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-    No primeiro momento você deve escolher qual assunto gostaria de abordar. Pense em um tema atual, relevante e até onde você vai aprofundar a análise. Lembre-se, não adianta abraçar o mundo sozinho, você precisa focar e entregar o melhor resultado possível, então trabalhe na delimitação do Tema! Quais são os recortes possíveis dentro do universo escolhido?
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-    #Dica: Dê prioridade para algo que você goste, se interesse, tenha afinidade ou conhecimento na área.
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-  * **Escolha da Base de Dados**
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-    [Algumas opções de Bases de Dados](#base-de-dados)
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-* **Definindo nossas perguntas**
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-  O que eu quero tentar responder? VAMOS AO [BRAINSTORM](#material-da-aula)!
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-***
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-### Material da aula 
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-* [Slides](https://docs.google.com/presentation/d/1axo2Dlm0Hx35ahKdZW6s-UAdG61L41QXdete8ZcQV0w/edit?usp=sharing)
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-### Links Úteis
-- [Documentação Pandas](https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/index.html#user-guide)
-- [Introdução ao Pandas](https://medium.com/tech-grupozap/introdu%C3%A7%C3%A3o-a-biblioteca-pandas-89fa8ed4fa38)
-- [Análise Exploratória de Dados I](https://escoladedados.org/tutoriais/analise-exploratoria-de-dados/)
-- [Análise Exploratória de Dados II](https://www.alura.com.br/artigos/analise-exploratoria)
-- [Storytelling com Dados](https://medium.com/resumos-resenhas/storytelling-com-dados-resumo-fd63ebe4f704)
-- [Markdown Cheastsheet](https://www.ibm.com/docs/en/watson-studio-local/1.2.3?topic=notebooks-markdown-jupyter-cheatsheet)
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-  #### Base de Dados
-- [Kaggle](https://www.kaggle.com/datasets)
-- [IBGE](https://ces.ibge.gov.br/base-de-dados/links-base-de-dados.html)
-- [Brasil.io](https://brasil.io/datasets/)
-- [Gov.br](https://dados.gov.br/dados/conjuntos-dados)
-- [Nosso Mundo em Dados](https://ourworldindata.org/charts)
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-Desenvolvido com :purple_heart:  
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+# Análise de Dados do Disque 100: Discriminação de Religiões Afro no Brasil (2020-2023)
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+## Sumário
+- [Descrição do Projeto](#descrição-do-projeto)
+- [Objetivos](#objetivos)
+- [Dados](#dados)
+- [Metodologia](#metodologia)
+- [Resultados](#resultados)
+- [Tecnologias Utilizadas](#tecnologias-utilizadas)
+- [Como Executar o Projeto](#como-executar-o-projeto)
+- [Conclusão](#conclusão)
+- [Referências](#referências)
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+## Descrição do Projeto
+Este projeto visa analisar os dados coletados pelo Disque 100 sobre discriminação de religiões afro no Brasil entre os anos de 2020 e 2023. Através dessa análise, buscamos identificar padrões, tendências e propor melhorias com base nas informações encontradas.
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+## Objetivos
+- Analisar as denúncias relacionadas à discriminação de religiões afro no Brasil.
+- Identificar as regiões mais afetadas por essas discriminações.
+- Investigar possíveis correlações entre as denúncias e variáveis demográficas.
+- Propor recomendações para políticas públicas e ações de conscientização.
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+## Dados
+Os dados utilizados neste projeto foram extraídos do Disque 100, que é um serviço de denúncias sobre violações de direitos humanos. As informações analisadas incluem:
+- Tipo de discriminação (relacionada a religiões afro)
+- Localização das denúncias (UF e Município)
+- Gênero das vítimas
+- Link Disque 100: https://www.gov.br/mdh/pt-br/acesso-a-informacao/dados-abertos/disque100/
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+Os dados foram filtrados para incluir somente registros pertinentes ao tema da discriminação religiosa entre 2020 e 2023.
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+## Metodologia
+- **Limpeza de Dados**: Os dados brutos foram limpos e organizados para remover duplicatas e entradas inválidas.
+- **Análise Exploratória**: Realizamos uma análise exploratória para entender melhor as características dos dados, incluindo distribuições e correlações.
+- **Visualizações**: Gráficos e tabelas foram criados para ilustrar os resultados da análise, permitindo uma melhor interpretação dos dados.
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+## Resultados
+- Identificação das UFs com maior número de denúncias.
+- Comparação entre denúncias por gênero.
+- Propostas de ações para combater a discriminação.
+- Dashboard no Tableau com as análises do projeto: https://public.tableau.com/views/PROJETOFINAL_17287731222110/Painel1?:language=pt-BR&:sid=&:redirect=auth&:display_count=n&:origin=viz_share_link
+- Slides da apresentação com o contexto, principais pontos e conclusões do projeto: https://www.canva.com/design/DAGTc2O7Iv8/nossToGf4k_r22yjHjecIQ/edit?utm_content=DAGTc2O7Iv8&utm_campaign=designshare&utm_medium=link2&utm_source=sharebutton
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+## Tecnologias Utilizadas
+- **Python**
+- **Pandas** (manipulação de dados)
+- **Matplotlib** e **Seaborn** (visualização de dados)
+- **Tableau**
+- **Jupyter Notebook** (para desenvolvimento e apresentação do projeto)
+- Bibliotecas para manipulação de dados e visualização
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+## Conclusão
+A análise dos dados do Disque 100 sobre discriminação de religiões afro no Brasil entre 2020 e 2023 revela informações valiosas que podem auxiliar na criação de políticas públicas e programas de conscientização. Esperamos que os resultados deste projeto contribuam para a luta contra a discriminação e promoção da igualdade.
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+## Referências
+Disque 100 - Direitos Humanos (https://www.gov.br/mdh/pt-br/acesso-a-informacao/dados-abertos/disque100/)
 
diff --git a/material/analise-exploratoria/analise.ipynb b/material/analise-exploratoria/analise.ipynb