PORTFÓLIO DE ANÁLISE DE DADOS

População Carcerária de Minas Gerais

Este notebook apresenta uma análise abrangente da população carcerária do estado de Minas Gerais. Através de uma série de visualizações e tabelas de dados, exploramos diferentes aspectos dos dados para descobrir insights e padrões.

Aquisição e Limpeza de Dados : Inicialmente, adquirimos dados de fonte confiável, garantindo sua relevância e precisão. Esses dados são então limpos para remover quaisquer inconsistências ou valores ausentes, preparando-os para análise.

Visão Geral dos Dados : Apresentamos o primeiro vislumbre dos dados através de uma tabela bem estruturada, fornecendo um instantâneo das diversas colunas como 'Penitenciaria' (Penitenciária), 'Cidade' (Cidade), 'Detentos' (Detidos), e outras, que incluem contagens e dados categóricos.

Insights iniciais : estatísticas básicas são fornecidas para resumir as tendências centrais, dispersão e formato da distribuição do conjunto de dados. Estes incluem medidas como média, mediana e desvio padrão, que fornecem uma compreensão inicial dos dados.

Análise detalhada : nos aprofundamos nos dados gerando representações visuais:

Histogramas : Estes gráficos mostram a distribuição de frequência de detidos em diferentes penitenciárias, ilustrando as instalações mais e menos povoadas.

Gráficos de barras : Esses gráficos comparam o número de detidos em diversas cidades, destacando áreas com maior concentração da população carcerária.

Análise de série temporal : um gráfico de linhas com um controle deslizante de intervalo fornece uma visão dinâmica da tendência populacional ao longo do tempo, permitindo uma análise temporal dos dados.

Conclusão : Cada visualização é acompanhada por uma interpretação concisa, chamando a atenção para descobertas importantes, como picos populacionais ou anomalias.

Este caderno foi projetado para ser acessível a um público amplo, com visualizações e explicações claras que não requerem formação técnica para serem compreendidas. O objetivo é informar decisões políticas, alocação de recursos e conscientização pública sobre o sistema prisional em Minas Gerais.

                                                         Abaixo temos o arquivo PDF que foi gerado a partir do jupyter notebook : 

Violência Contra Mulher

Este notebook detalha a análise de dados sobre violência contra a mulher em Minas Gerais, cobrindo o período de 2013 a 2023. Utilizando técnicas de ETL (Extração, Transformação e Carregamento) e a junção de diversas fontes de dados, conseguimos estruturar as informações em um modelo Star Schema. Através do Power BI, exploramos diversos aspectos desses dados para identificar padrões e insights significativos sobre a violência contra a mulher na região. 

Neste projeto avançado, começamos instalando as bibliotecas necessárias do PySpark para o ETL de 10 arquivos CSV. Após a leitura, unificamos os dados em um único arquivo compilado. Realizamos a limpeza de dados, removendo registros nulos ou em branco, renomeamos colunas e alteramos a tipagem da coluna de vítimas de String para Inteiro. Selecionamos os dados relevantes para criar tabelas em formato Star Schema, incluindo dimensões como Calendário, Município e Fatalidade. Finalmente, transformamos os dados em um arquivo Parquet para melhor desempenho e os armazenamos no BigQuery através do Google Cloud Storage. 

                                                     Abaixo temos o arquivo PDF que foi gerado a partir do jupyter notebook : 

Covid19 Mundial

Finanças e Mercado Financeiro

Calculadora de IMC com Gerador de Pdf

Ingestão de dados Kaggle com Envio para o Snowflake