O ano de 2025 marcou um salto tecnológico para o PET Estatística, consolidando nossa transição para o uso de ferramentas de ponta voltadas à automação e inteligência de dados. Sob o eixo de Técnicas de Automação e IA, desenvolvemos um ecossistema de aprendizado que une a robustez da programação à agilidade das ferramentas low-code.

Curso de Introdução ao Python

O curso visa contribuir para o ensino de programação com uma plataforma interativa baseada em Streamlit. Pensado para suavizar a curva de aprendizado e permitir que o estudante manipule dados em tempo real através de notebooks integrados, abrange da sintaxe básica à análise exploratória com a biblioteca Pandas.

Gamificação no Ensino da Estatística

Acreditamos que o engajamento é a chave para a retenção do conhecimento. Com esse projeto, exploramos a gamificação como metodologia ativa. Através de sistemas de ranking e simulações visuais imersivas de conceitos densos, como o Teorema do Limite Central e os Modelos de Regressão, estimulamos a experiência prática e a boa competitividade.

Análise de Dados com KNIME

O KNIME Analytics Platform é um software gratuito e de código aberto voltado para análise de dados, estatística e ciência de dados. O programa não exige conhecimentos em programação; é intuitivo, fácil de usar e acessível a todos os interessados em análise estatística. Ele permite realizar análises por meio de uma interface visual baseada em fluxos de trabalho, dispensando a necessidade de programação.

Plataforma de Automatização da Limpeza de Dados

A Plataforma de Automatização de Limpeza de Dados atua como um assistente inteligente que varre arquivos CSV para identificar inconsistências, permitindo ao usuário definir regras de correção em uma interface interativa. Utilizando algoritmos de reconhecimento, o sistema padroniza milhares de linhas em segundos, eliminando o trabalho manual repetitivo. Atualmente, o projeto se encontra em fase beta.

Detecção de Fraudes com K-means

Este projeto implementa um sistema de detecção de fraudes utilizando K-means como técnica de aprendizado não supervisionado, aplicado a um conjunto de dados sintético de transações. O objetivo é identificar transações suspeitas com base em padrões de comportamento (valores, horários, escores de risco, categorias, etc.). O aplicativo foi desenvolvido em Streamlit, permitindo visualização interativa de métricas (precisão, sensibilidade [recall]), distribuição de distâncias aos centroides, projeção PCA dos agrupamentos (clusters), além de um ranking das transações mais suspeitas.

Storytelling com Dados com auxílio de IA

O storytelling com dados é a técnica de transformar o processo técnico da estatística em uma narrativa estratégica voltada para guiar a análise estatística na direção da tomada de decisão. Esse trabalho contribui com a análise exploratória e se direciona  para a análise explanatória, destacando os insights valiosos intrínsecos aos dados. 

Ideação Suicida no Twitter: Análise de Sentimentos

O projeto aborda um dos maiores desafios da saúde pública na era digital: a identificação precoce de pedidos de ajuda em meio ao volume massivo de dados das redes sociais. O objetivo central é utilizar o Processamento de Linguagem Natural (PLN) para atuar como um sistema de triagem inteligente, capaz de sinalizar riscos de ideação suicida e permitir intervenções mais ágeis e responsáveis.

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