DesafioETLbootCampSantander

🔬 Contexto Experimental e Motivação

Este projeto está diretamente relacionado a um experimento acadêmico de transferência de calor em uma barra metálica cilíndrica, realizado em laboratório. Nesse experimento, sensores de temperatura do tipo NTC (Negative Temperature Coefficient) foram distribuídos ao longo da barra para monitorar a evolução da temperatura em diferentes posições.

Sensores NTC não fornecem diretamente valores de temperatura, mas sim resistência elétrica, que varia de forma não linear com a temperatura. Para converter corretamente esses valores de resistência em temperatura, é necessário realizar um processo de calibração.

A equação de Steinhart–Hart é amplamente utilizada para esse fim por oferecer alta precisão em uma ampla faixa de temperatura. No entanto, para cada sensor individual, é necessário determinar três coeficientes específicos (A, B e C) a partir de pontos experimentais conhecidos.

Este projeto automatiza exatamente esse processo.

🧪 Dados Utilizados Os dados de entrada são provenientes de um procedimento de calibração experimental, no qual cada sensor foi submetido a três temperaturas conhecidas: 20,5 °C 35,9 °C 50,5 °C

Para cada uma dessas temperaturas, foi medida a resistência elétrica correspondente do sensor. Esses valores foram organizados em uma planilha Excel, que funciona como a fonte de dados bruta (raw data) do pipeline ETL.

Cada linha da planilha representa um sensor em uma posição distinta da barra metálica (S0, S1, S2, etc.).

📐 O que o Código Faz? De forma simplificada, o código executa as seguintes etapas:

• Lê os dados experimentais do Excel O script acessa automaticamente os valores de resistência e temperatura de cada sensor.
• Prepara os dados fisicamente corretos As temperaturas são convertidas de graus Celsius para Kelvin, conforme exigido pela equação de Steinhart–Hart.
• Resolve um sistema matemático A partir dos três pontos de calibração, o código calcula os coeficientes A, B e C específicos de cada sensor, usando o método da substituição direta.
• Organiza os resultados Os coeficientes calculados são estruturados em uma tabela clara, associando cada conjunto de parâmetros ao respectivo sensor.
• Salva os resultados para reutilização Os coeficientes são gravados automaticamente em uma nova aba no arquivo Excel, permitindo seu uso posterior em análises térmicas, simulações ou novos experimentos.

🔄 Relação com o Conceito de ETL

Embora o problema tenha origem em um experimento físico, ele se encaixa perfeitamente no conceito de ETL aplicado à análise de dados:

• Extract: leitura dos dados experimentais da planilha Excel
• Transform: aplicação de conversões físicas e cálculos matemáticos (Steinhart–Hart)
• Load: armazenamento dos coeficientes calculados em um formato estruturado e reutilizável

Essa abordagem torna o código reutilizável, escalável e fácil de adaptar para novos sensores ou novos experimentos.

🎯 Para Quem Este Projeto É Útil Este projeto pode ser facilmente compreendido e reutilizado por:

• Estudantes de engenharia
• Pessoas aprendendo ETL e Python para dados
• Projetos envolvendo sensores de temperatura NTC
• Análises experimentais que exigem calibração precisa de sensores

Mesmo quem não tem conhecimento prévio em transferência de calor consegue entender o fluxo do código observando a separação clara entre extração, cálculo e armazenamento dos dados.

✅ Resultado Final Ao final da execução, o usuário obtém:

• Uma tabela clara com os coeficientes A, B e C de cada sensor
• Um arquivo Excel organizado e pronto para análises futuras
• Um código totalmente reproduzível, documentado e alinhado com boas práticas de ciência de dados