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- 1. Coleta de Dados– Parte 1
- 2. • Mapa doCurso • Tipos de Fontes de Dados • Extensões Populares de Bases de Dados • Importação de Dados no Python • Atividade Prática com Selenium Agenda
- 3.
- 4. 1. Understand a Business Problem •Ask questions and define objectives 2. Data Acquisition • Web Scraping • APIS • Direct download from URLs • Researches and crowdworkers (amazon Turk) 3. Data Preparation • Cleaning • Transformation • Very time consuming 4. Exploratory Data Analysis • Visualization • Statistics • Distributions • Feature selection 6. Visualization and Communication • Documentation • Talk back to business • Reports and Dashboards 7. Deploy and Maintenance • Production env • Real time analytics • Maintenance of Projects performance 5. Data Modeling • Machine Learning • Train a model that best fits the business requirements • Prediction models Definição
- 5. 1. Understand a Business Problem •Ask questions and define objectives 2. Data Acquisition • Web Scraping • APIS • Direct download from URLs • Researches and crowdworkers (amazon Turk) 3. Data Preparation • Cleaning • Transformation • Very time consuming 4. Exploratory Data Analysis • Visualization • Statistics • Distributions • Feature selection 6. Visualization and Communication • Documentation • Talk back to business • Reports and Dashboards 7. Deploy and Maintenance • Production env • Real time analytics • Maintenance of Projects performance 5. Data Modeling • Machine Learning • Train a model that best fits the business requirements • Prediction models Definição You are here
- 6. 1. Understand a Business Problem •Ask questions and define objectives 2. Data Acquisition • Web Scraping • APIS • Direct download from URLs • Researches and crowdworkers (amazon Turk) 3. Data Preparation • Cleaning • Transformation • Very time consuming 4. Exploratory Data Analysis • Visualization • Statistics • Distributions • Feature selection 6. Visualization and Communication • Documentation • Talk back to business • Reports and Dashboards 7. Deploy and Maintenance • Production env • Real time analytics • Maintenance of Projects performance 5. Data Modeling • Machine Learning • Train a model that best fits the business requirements • Prediction models Definição You are here Note: This is NOT a Data Engineering Program
- 7. Tipos de Fontesde Dados
- 8. O que sãodados?
- 9. O que sãodados?
- 10. Como dados sãogerados? - planilhas, sistemas de gerenciamento (CRM), máquinas, automações, sensores, publicações, - imagens, audios, videos Tipos de Fontes de Dados
- 11. Tipos de Fontesde Dados • Pesquisas, entrevistas, experimentos, medições • ”Crowdworkers” • Web scraping (?) • Bancos de Dados Interno Dados gerados pela pessoa que usa o serviço - Primários
- 12. Tipos de Fontesde Dados Dados gerados pela pessoa que usa o serviço - Primários • Pesquisas, entrevistas, experimentos, medições • ”Crowdworkers” • Web scraping (?) • Bancos de Dados Interno Dados gerados por outras pessoas - Secundários • Repositórios de dados • Websites e mídias sociais • APIs • Web scraping (?) • Livros, artigos, etc
- 13.
- 14. Extensões populares debase de dados • Pesquisas, entrevistas, experimentos, medições • Web scraping (?) • Bancos de Dados Interno Dados gerados pela pessoa que usa o serviço - Primários
- 15. Extensões populares debase de dados • Pesquisas, entrevistas, experimentos, medições → .XLSX ou .CSV • Web scraping (?) → HTML • Bancos de Dados Interno → SQL Dados gerados pela pessoa que usa o serviço - Primários
- 16. Extensões populares debase de dados Dados gerados por outras pessoas - Secundários • Repositórios de dados • Websites e mídias sociais • APIs • Web scraping (?) Dados gerados pela pessoa que usa o serviço - Primários • Pesquisas, entrevistas, experimentos, medições → .XLSX ou .CSV • Web scraping (?) → HTML • Bancos de Dados Interno → SQL
- 17. Extensões populares debase de dados • Repositórios de dados → CSV, XLSX, TXT, JPG/PNG, etc • Websites e mídias sociais • APIs → JSON • Web scraping (?) → HTML Dados gerados por outras pessoas - Secundários Dados gerados pela pessoa que usa o serviço - Primários • Pesquisas, entrevistas, experimentos, medições → .XLSX ou .CSV • Web scraping (?) → HTML • Bancos de Dados Interno → SQL
- 18. Extensões populares debase de dados HTML CSV XLS X TXT Permite fórmulas No Brasil é comum usar ;
- 19. Extensões populares debase de dados SQL (Not really an extension) JSON
- 20.
- 21. Repositórios de Dados GoogleDataset Search Kaggle Data.gov Datahub.io UCI Machine Learning Repository Data World Visual Data Data is Plural
- 22. Importando Dados no Python Continuaçãono Jupyter