RafaelDRicci /
PythonSentimentAnalysis
Projeto de análise de sentimentos desenvolvido no Jupyter Notebook.
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Guilherme-Mustafar / repository
Projeto de análise de dados com base nos microdados do ENEM 2021 da Bahia. O estudo explora o desempenho dos participantes, comparações entre tipos de escola e variações entre municípios, utilizando Python e Jupyter Notebook, com foco em métricas descritivas e análise comparativa.
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Projeto de análise de dados com base nos microdados do ENEM 2021 da Bahia. O estudo explora o desempenho dos participantes, comparações entre tipos de escola e variações entre municípios, utilizando Python e Jupyter Notebook, com foco em métricas descritivas e análise comparativa.
Este projeto apresenta uma análise de dados baseada nos microdados do ENEM 2021, com foco nos participantes do estado da Bahia. O objetivo é compreender padrões de desempenho educacional, identificar diferenças entre tipos de escola e observar variações entre municípios, utilizando métricas estatísticas e análise exploratória de dados.
O estudo foi desenvolvido em Python, no formato de Jupyter Notebook (.ipynb), com todas as etapas documentadas de forma sequencial e transparente.
Analisar o desempenho geral dos participantes do ENEM 2021 na Bahia
Comparar resultados entre escolas públicas e privadas
Avaliar diferenças de desempenho entre municípios
Utilizar métricas além da média, como distribuição, percentuais e dispersão
Demonstrar um fluxo completo de análise de dados, do tratamento à conclusão
O projeto está organizado nas seguintes etapas:
Ingestão e auditoria inicial dos dados Leitura dos microdados e avaliação da integridade da base, identificando registros válidos e inconsistências.
Compreensão do conjunto de dados Análise das variáveis disponíveis, tipos de dados, campos relevantes e entendimento do significado de cada coluna.
Limpeza e tratamento dos dados Tratamento de valores ausentes, padronização de colunas, ajuste de tipos de dados e criação de variáveis auxiliares, como médias de notas.
Análise exploratória do desempenho geral Avaliação da distribuição das notas, comportamento dos dados e variabilidade do desempenho dos participantes.
Classificação por faixas de desempenho Segmentação dos participantes em categorias de desempenho (baixo, médio e alto) para facilitar comparações e interpretações.
Análises comparativas e distribucionais Comparações entre tipos de escola e municípios, com uso de percentuais para evitar distorções causadas pelo volume de participantes.
Síntese dos resultados Consolidação dos principais achados, destacando desigualdades internas e padrões relevantes observados nos dados.
Conclusão e considerações finais Discussão dos resultados, limitações do estudo e possíveis caminhos para análises futuras.
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RafaelDRicci /
Projeto de análise de sentimentos desenvolvido no Jupyter Notebook.
30/100 healthfformentini /
Primeiro projeto com Análise de Dados com Pandas no Jupyter Notebook
28/100 healthGabriielpln /
Meus projetos de Análise de Dados com Python (Pandas, Numpy, Matplotlib, etc) no Jupyter notebook.
27/100 healthO projeto evita análises baseadas exclusivamente em médias gerais. Foram priorizadas:
Distribuição das notas
Percentual de participantes por faixa de desempenho
Medidas de dispersão, como desvio padrão
Essa abordagem permite uma leitura mais fiel das desigualdades educacionais e evita conclusões simplificadas.
Python
Pandas
NumPy
Matplotlib
Jupyter Notebook
Analise_Enem_2021_BA.ipynb — Notebook principal com toda a análise
Por se tratar de um notebook longo, a navegação por links internos pode variar conforme o ambiente (VS Code, Jupyter, GitHub). Recomenda-se utilizar o painel de estrutura do notebook ou a extensão Table of Contents para facilitar a leitura.
Inclusão de variáveis socioeconômicas
Comparação com outras edições do ENEM
Expansão da análise para outros estados
Projeto desenvolvido por Guilherme Mustafar, com foco em demonstrar habilidades em análise de dados, organização de projetos e interpretação de informações educacionais.
abdielsouza /
Uma coleção de projetos de análise de dados com Jupyter Notebooks.
69/100 healthbrunoatrindade /
Projetos reais de Análise de Dados com Jupyter Notebook, Python, Pandas, Matplotlib / Seaborn.
42/100 healthWolffStein /
Repositorio para projeto voltado a analise e desenvolvimento de um banco de dados e análises em jupyter notebook
34/100 health