info_outline Instruções Pré-processamento de dados em Python Neste desafio vamos praticar a manipulação de dados utilizando a biblioteca pandas. Manipulação de dados é uma das tarefas mais fundamentais para um cientista de dados e o pandas - biblioteca mais popular do Python no assunto - ajuda a tornar essa tarefa mais agradável. Objetivo O objetivo deste desafio é extrair algumas informações quantitativas que nos ajudem a compreender a natureza dos dados à disposição e ganhar alguns insights sobre o data set. Para isso, utilizaremos o data set Black Friday disponibilizado originalmente pela Analytics Vidhya e acessível publicamente através do Kaggle. O data set traz algumas variáveis relativas à transações comerciais realizadas durante a Black Friday em uma determinada loja de varejo. Cada observação é relativa a um determinado item comprado por um usuário e um usuário pode ter comprado mais de um item. Tópicos Neste desafios nós vamos explorar: Python Pandas Jupyter notebook Requisitos Você precisará de Python 3 e pip. É altamente recomendado utilizar ambientes virtuais com o virtualenv e o arquivo requirements.txt para instalar os pacotes dependências do desafio:

Tendo em vista que atualmente o mercado está cada vez mais globalizado e, consequentemente, mais disputado, as empresas têm investido fortemente em tecnologia para atrair seu público e saber como sua marca está sendo avaliada no mercado. Baseado nesta ideia, iremos utilizar a análise de sentimentos através das informações coletadas de diversas contas do Twitter, criar uma ferramenta com a função de identificar os sentimentos dos usuários sobre determinado produto, marca ou serviço na rede social. Para a união de todas as informações é utilizado um arquivo csv para o treinamento do nosso software e para a manipulação de dados e aprendizado de máquina foi utilizado o JuPyter Notebook. Com essas tecnologias unidas foi possível criar uma ferramenta automatizada para avaliar produtos ou serviços no Twitter.