Intensivão de Python - Hashtag Treinamentos

O Intensivão de Python é um evento gratuito oferecido pela escola Hashtag Treinamentos, onde, durante quatro dias, são realizados quatro projetos utilizando a linguagem python.

Projeto 01 - Automação de Sistemas e Processos com Python

Desafio:

Todos os dias, o nosso sistema atualiza as vendas do dia anterior.

O seu trabalho diário, como analista, é enviar um e-mail para a diretoria, assim que começar a trabalhar, com o faturamento e a quantidade de produtos vendidos no dia anterior

Usando o PyAutoGui, uma biblioteca de automação de comandos do mouse e do teclado, criamos um programa que realiza a importação da base de dados, realiza uma análise simples dos dados através do Pandas e envia um relatório por e-mail.

Projeto 02 - Análise de Dados com Python

Desafio:

Você trabalha em uma empresa de telecom e tem clientes de vários serviços diferentes, entre os principais: internet e telefone. O problema é que, analisando o histórico dos clientes dos últimos anos, você percebeu que a empresa está com Churn de mais de 26% dos clientes.

Isso representa uma perda de milhões para a empresa.

O que a empresa precisa fazer para resolver isso?

Projeto 03 - Automação Web e Busca de Informações com Python

Desafio:

Trabalhamos em uma importadora e o preço dos nossos produtos é vinculado a cotação de:

Dólar
Euro
Ouro

Precisamos pegar na internet, de forma automática, a cotação desses 3 itens e saber quanto devemos cobrar pelos nossos produtos, considerando uma margem de contribuição que temos na nossa base de dados.

Para isso, vamos criar uma automação web usando o selenium.

Projeto 04 - Ciência de Dados - Previsão de Vendas

Desafio:

Nosso desafio é conseguir prever as vendas que vamos ter em determinado período com base nos gastos em anúncios nas 3 grandes redes que a empresa "Hashtag" investe: TV, Jornal e Rádio.

Passo a Passo do Projeto de Ciência de Dados:

- Passo 01: Ask - Entendimento do Desafio/Entendimento da Área/Empresa;
- Passo 02: Prepare - Extração/Obtenção de Dados;
- Passo 03: Process - Tratamento/Limpeza dos Dados (Data cleansing);
- Passo 04: Analyse - Análise Exploratória (EDA);
- Passo 05: Share - Modelagem dos Algoritmos, plotagem das previsões;
- Passo 06: Act - Interpretação de Resultados.

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