Este repositório contém os projetos desenvolvidos no decorrer da Formação ADA de Data Science

Execução

-Para rodar o arquivo localmente, certifique-se que a variável "descompactar" está marcada como True na segunda célula

-Certifique-se também de instalar as bibliotecas: pandas, numpy, matplotlib, seaborn, geopandas e mpl_toolkits, plotly e calendar no seu ENV

-Realizamos esse trabalho em conjunto partindo de um projeto da iniciativa Santander Coders 2023, lecionados pela ADA Tech na disciplina Técnicas de Programação I

Projeto - Técnicas de Programação I

-Instrutor: Alex Lima

-Auxiliar: Maurício

Equipe: Gabriel Miranda, Marcus Thadeu, Ruann Campos e Thiago Caveglion

O projeto como um todo tem como objetivos:

• Analisar de forma exploratória a série histórica de preços de combustíveis no Brasil no período de 2018.1 a 2023.1;
• Analisar de forma exploratória a série histórica de arrecadações tributárias estaduais no mesmo período;
• Relacionar ambos datasets.

Informações importantes sobre os dois notebooks do projeto:

• Análise_Exploratória_Combustíveis.ipynb: notebook onde construímos a análise exploratória sobre os combustíveis.
  • Pasta datasets_combustível: onde está armazenado os datasets dos combustíveis. Caso queria pegar diretamente do site, dados disponíveis em: https://www.gov.br/anp/pt-br/centrais-de-conteudo/dados-abertos/serie-historica-de-precos-de-combustiveis.
  • Pasta IBGE_Aux: onde está armazenado o dataset auxiliar com os dados de geolocalização utilizado para a construção dos mapas na análise.
• Análise_Exploratória_Tributação.ipynb: notebook onde construímos a análise exploratória sobre as tributações dos estados.
  • Dataset_Tributos.xls: dataset utilizado para aquisão de dados referentes às tributações (dados disponíveis em: https://dados.gov.br/dados/conjuntos-dados/boletim-de-arrecadacao-dos-tributos-estaduais)