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devisoncruz/data-visualization-python

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Imigração da América do Sul para o Canadá (1980–2013)

Este projeto tem como objetivo analisar os dados de imigração para o Canadá no período de 1980 a 2013, com foco nos países da América do Sul. A análise foi feita em Python, utilizando bibliotecas de manipulação de dados e visualização para extrair insights sobre padrões migratórios.

Tecnologias utilizadas Python 3.x Pandas Matplotlib Seaborn (opcional, para gráficos aprimorados) Google Colab / Jupyter Notebook

Estrutura do projeto

notebooks/ → contém o notebook com a análise exploratória e visualização dos dados. data/ → dataset original utilizado (imigrantes_canada.csv). output/ → gráficos gerados pela análise. requirements.txt → bibliotecas necessárias para rodar o projeto. Resultados principais

  1. Países da América do Sul que mais migraram para o Canadá (1980–2013)

O Brasil foi o 4º país que mais enviou imigrantes para o Canadá nesse período, com quase 30 mil pessoas, atrás de Guiana, Colômbia e Peru.

  1. Evolução da imigração do Brasil para o Canadá

A imigração brasileira cresceu fortemente a partir dos anos 2000, atingindo o pico entre 2008–2010.

Conclusões

A Guiana e a Colômbia lideraram a imigração sul-americana para o Canadá. O Brasil apresentou crescimento contínuo a partir da década de 2000, impulsionado por fatores econômicos e sociais. Esse tipo de análise ajuda a entender movimentos migratórios e pode apoiar políticas públicas e estudos acadêmicos.

Como executar o projeto

Clone este repositório: git clone https://github.com/seu-usuario/imigracao-canada.git

Instale as dependências: pip install -r requirements.txt

Abra o notebook em Jupyter ou Google Colab. Próximos passos Criar mais gráficos comparando países. Utilizar Seaborn ou Plotly para gráficos interativos. Criar um dashboard simples em Streamlit.

👨‍💻 Autor: Devison Cruz dos Santos

About

Projeto voltado a representação dos dados com Python e suas blibiotecas de graficos.

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