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from util.layout import output_layout
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":blue[**:blue[Passos Mágicos]**: o impacto positivo de uma ONG na sociedade]",
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"""
A análise de dados tem se tornado uma ferramenta essencial para organizações que buscam compreender e maximizar seu impacto social. No contexto das ONGs, a aplicação de técnicas avançadas de análise, como machine learning e redes neurais, pode proporcionar insights valiosos sobre a eficácia de suas iniciativas. Este trabalho de pós-graduação se propõe a explorar o uso dessas tecnologias na ONG **:blue[Passos Mágicos]**, uma entidade dedicada a promover a inclusão social e o desenvolvimento comunitário por meio de atividades educacionais e culturais.
"""
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st.subheader(":blue[Objetivo]", divider="blue")
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"""
O objetivo deste trabalho é desenvolver um sistema inovador de métricas que revele e ilustre o impacto transformador que a ONG **:blue[Passos Mágicos]** tem na vida das comunidades que atende. Destinado aos alunos da **:blue[PósTech em Data Analytics]**, este desafio é uma oportunidade única de aplicar conhecimentos em **:blue[Análise e Visualização de Dados]**, **:blue[Machine Learning]**, **:blue[Big Data]**, **:blue[Deploy em Produção]**, **:blue[Deep Learning]** e **:blue[Processamento de Linguagem Natural (NLP)]**. A proposta é analisar dados históricos e atuais para compreender as tendências no desenvolvimento educacional e pessoal das crianças e jovens atendidos pela ONG, identificar os fatores-chave que contribuem para o sucesso dessas iniciativas, e desenvolver soluções práticas e sustentáveis que possam ser incorporadas ao dia a dia da ONG.
""",
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st.subheader(":blue[Metodologia]", divider="blue")
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"""
A metodologia deste projeto será estruturada em **:blue[4]** etapas, cada uma focada em diferentes aspectos da análise de dados e desenvolvimento de algoritmos de machine learning e redes neurais. Buscamos fornecer uma visão detalhada do impacto emocional e social da ONG **:blue[Passos Mágicos]**, utilizando dados coletados de sua página no Facebook (imagens, comentários, reviews) e dados previamente fornecidos pelos professores.
1. **:blue[Análise Exploratória de Dados:]** Nesta etapa inicial, coletaremos e prepararemos dados históricos e atuais fornecidos pela ONG **:blue[Passos Mágicos]**, incluindo reviews, comentários e imagens da página do Facebook. Realizaremos uma análise exploratória para identificar padrões e tendências, utilizando ferramentas de visualização para entender a distribuição dos dados e detectar possíveis anomalias.
2. **:blue[Machine Learning e Redes Neurais:]** Desenvolveremos algoritmos de machine learning para classificar sentimentos nos reviews e comentários da página do Facebook. Estes modelos serão treinados e validados com os feedbacks e anotações a respeito dos alunos, fornecidos pelo dataset disponibilizado pela **:blue[Passos Mágicos]**. Utilizaremos redes neurais convolucionais **:blue[(CNNs)]** para classificação de sentimentos em imagens, identificando expressões faciais e contextos emocionais nas fotos. Redes do tipo **:blue[Perceptron Multilayer (MLP)]** serão empregadas para sugerir a concessão de bolsas de estudo. Além disso, usaremos o **:blue[SVC]** para classificação de sentimento com **:blue[NLP]** e o **:blue[XGB]** para previsão de ponto de virada dos alunos.
3. **:blue[NLP:]** Aplicaremos técnicas de **:blue[Processamento de Linguagem Natural (NLP)]** para analisar os sentimentos expressos em textos. Isso permitirá uma compreensão mais profunda das emoções e percepções dos beneficiários e da comunidade em relação às atividades da ONG.
4. **:blue[Conclusão:]** Ao final é feito um fechamento com tudo que foi construído e apresentado durante o decorrer deste trabalho. Além disso, são discutidos os possivéis próximos passos em relação aos modelos e sistemas propostos.
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