Projeto Integrado Ciências de dados Google COLAB

Projeto Integrado Ciências de Dados editável em Word e PDF

O Projeto Integrado Ciências de Dados em Google Colab é um modelo editável para você entender do começo ao fim uma prova de conceito de CRM preditivo, com integração de bancos de dados, machine learning e conformidade com a LGPD. O material vem em Word editável e PDF, dentro das normas ABNT e com download imediato, servindo de base de estudo e poupando as horas que você gastaria montando o código e organizando as respostas do zero.

Ele foi pensado para quem cursa Ciência de Dados, Análise e Desenvolvimento de Sistemas, Sistemas de Informação e outras graduações de tecnologia, incluindo turmas da Unopar e da Anhanguera. Você recebe o cenário completo, o passo a passo para rodar no Google Colab e um guia de raciocínio para cada questão, podendo adaptar tudo com os seus próprios dados antes de entregar.

Resumo rápido do Projeto Integrado Ciências de Dados

• O que é: modelo editável de Projeto Integrado de Ciência de Dados que resolve uma POC de CRM preditivo para uma rede de supermercados.
• Para quem serve: alunos de Ciência de Dados, ADS, Sistemas de Informação e demais cursos de TI.
• Temas do trabalho: bancos SQL e MongoDB, consultas via Pandas, Data Mining, clusterização com K-Means, regressão linear, mini rede neural em Keras e anonimização pela LGPD.
• Origem: conteúdo exclusivo, escrito do zero, sem uso de inteligência artificial.
• Formato: Word editável e PDF, dentro das normas ABNT.
• Entrega: download imediato após a confirmação do pagamento.

O que é o Projeto Integrado Ciências de dados Google COLAB?

O Projeto Integrado Ciências de dados Google COLAB é o trabalho em que você reúne, em um único portfólio individual, a análise de dados de uma empresa fictícia e as respostas técnicas exigidas pela disciplina. Nele, o aluno mostra que consegue integrar um banco relacional (SQL) com um banco NoSQL (MongoDB), aplicar mineração de dados, treinar modelos de machine learning e deep learning e ainda respeitar a LGPD no tratamento dos dados pessoais. Se você quer entender a lógica da avaliação antes de começar, vale ler o guia completo do Projeto Integrado e depois usar este modelo como referência.

O que o Projeto Integrado Ciências de Dados pede

Este modelo de Projeto Integrado Ciências de Dados foi montado a partir do roteiro da atividade. Abaixo estão, na íntegra, o cenário e as questões que a disciplina apresenta, para você conferir se batem com o que a sua turma recebeu.

Cenário do projeto (situação-problema)

Uma rede nacional de supermercados está implantando um novo sistema de CRM preditivo capaz de integrar informações provenientes de:

• Banco de dados relacional (SQL) contendo dados cadastrais e vendas;
• Banco de dados Não Relacional (MongoDB) contendo interações do aplicativo e preferências do cliente;
• Módulos de Mineração de Dados e Machine Learning, para segmentação e predição de comportamento;
• Modelos de Deep Learning, usados para previsão simples de demanda;
• Camada de segurança e conformidade LGPD, garantindo tratamento correto dos dados pessoais.

O time de dados precisa construir uma POC (Prova de Conceito) que demonstre que a integração e análise são possíveis, que gerem valor e que respeitem a legislação de privacidade. A diretoria pediu um protótipo técnico, contendo:

• Geração de dados simulados envolvendo SQL e NoSQL.
• Consultas estilo SQL (via Pandas) simulando operações do banco relacional.
• Criação de documentos MongoDB simulados com base no comportamento do usuário.
• Aplicação de Data Mining: criação de métricas, análise exploratória, correlações.
• Aplicação de Machine Learning: clusterização (K-Means) + regressão simples.
• Aplicação de Deep Learning: uma mini rede neural (1 hidden layer) para prever gasto futuro.
• Aplicação explícita da LGPD: anonimização e justificativa.

Questões que você deve responder no Google Colab

1. SQL (simulado): explique o que representam o JOIN entre clientes e vendas e o GROUP BY aplicado.
2. Data Mining: explique o significado das variáveis criadas gasto_total, num_compras e ticket_medio.
3. Machine Learning – Clusterização: interprete os 3 clusters e diga o que diferencia cada grupo.
4. Machine Learning – Regressão: qual variável contribuiu mais para prever o gasto total, idade ou renda?
5. Deep Learning: descreva em suas palavras o papel das duas camadas ocultas.
6. MongoDB + LGPD: o que significa anonimizar? Por que o nome do cliente não pode ir para o documento NoSQL? Qual princípio da LGPD foi aplicado?

Perguntas teóricas do trabalho

• MongoDB: o que caracteriza um banco NoSQL do tipo documento? Cite um caso real em que o MongoDB é superior a um banco relacional. O que é schema-flexibility?
• Data Mining: o que diferencia mineração de dados de estatística tradicional? Cite dois exemplos de Data Mining no varejo. O que é uma regra de associação?
• LGPD: diferencie dado pessoal de dado sensível. O que é tratamento de dados? Qual princípio exige coletar apenas dados necessários?
• Redes Neurais: o que é um neurônio artificial? O que diferencia CNN de MLP? Para que servem memórias de longo prazo em LSTMs?

Para você visualizar como cada exigência do enunciado é atendida, veja o resumo abaixo:

Como usar o modelo de Ciências de Dados no Google Colab

Comece abrindo o Word e lendo o cenário do CRM preditivo com calma, depois copie o código para o Google Colab e execute etapa por etapa para ver os gráficos e os resultados aparecerem. Conforme roda cada bloco, escreva a sua interpretação com as suas palavras, troque os valores fictícios por dados que façam sentido para o seu contexto e revise a formatação nas normas ABNT antes da entrega. Para embasar a parte teórica, sobretudo as boas práticas de ensino e pesquisa na área, vale consultar o material de educação em computação da Sociedade Brasileira de Computação.

Perguntas frequentes sobre Ciências de Dados no Google Colab

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