Desafio Técnico - Cientista de Dados Júnior

Descrição do Projeto

Este projeto é um dashboard interativo desenvolvido como parte de um desafio técnico para a posição de Cientista de Dados Júnior na Prefeitura da Cidade do Rio de Janeiro. O dashboard permite a visualização de dados relacionados a chamados abertos na cidade e a análise climática utilizando dados de uma API meteorológica.

Funcionalidades

• Análise de Chamados: Visualizações baseadas em dados extraídos do BigQuery usando a biblioteca basedosdados.
• Análise Climática: Visualizações baseadas em dados meteorológicos obtidos via API.
• Dashboard Interativo: Implementado utilizando Streamlit, permitindo uma navegação fácil entre as diferentes análises.

Requisitos

• Python 3.8 ou superior
• Poetry para gerenciamento de dependências

Como Rodar o Projeto Localmente

1. Clone este Repositório

Primeiro, você precisa clonar o repositório para sua máquina local. Abra o terminal e execute o seguinte comando:

git clone https://github.com/vorges-data/emd-desafio-junior-data-scientist.git

2. Navegue para o Diretório do Projeto

Entre no diretório do projeto clonado:

cd emd-desafio-junior-data-scientist

3. Configure os Ambientes Virtuais com Poetry

Ambiente 1: Para basedosdados

Este ambiente é dedicado ao uso da biblioteca basedosdados para extrair dados do BigQuery. Devido à incompatibilidade de versões entre basedosdados e streamlit.

1. Instale as dependências do Poetry para basedosdados:

poetry install

2. Ative o ambiente virtual criado pelo Poetry:

poetry shell

3. Execute os scripts necessários para extrair os dados do BigQuery.

Ambiente 2: Para streamlit

Este ambiente é dedicado ao Streamlit e outras bibliotecas necessárias para o dashboard.

1. Volte ao diretório raiz do projeto:

cd ../../

2. Navegue para o diretório do Streamlit:

cd streamlit-env

3. Instale as dependências do Poetry para Streamlit:

poetry install

4. Ative o ambiente virtual criado pelo Poetry:

poetry shell

4. Rode o Dashboard

Com o ambiente virtual para Streamlit ativado, você pode rodar o dashboard usando o comando:

streamlit run Home.py

Estrutura do Projeto

├── dados/                      # Diretório para arquivos CSV
├── extraction/                 # Diretório para scripts de extração de dados
│   ├── api-data/               # Scripts relacionados à API
│   └── bigquery/               # Scripts relacionados ao BigQuery
├── pages/                      # Diretório para diferentes páginas do Streamlit
├── streamlit-env/              # Arquivos relacionados ao ambiente Streamlit
├── Home.py                     # Página principal do Streamlit
├── README.md                   # Este arquivo README
└── pyproject.toml              # Arquivo de configuração das dependências

Autor

Este projeto foi desenvolvido por Vinicius Borges como parte de um desafio técnico para a posição de Cientista de Dados Júnior.