Urbanização 🏨

Projeto Final {Reprograma} - Urbanização

Este é o projeto final do curso de Análise de Dados | Turma On26 da {Reprograma}.

Este projeto é uma Análise de dados feita no Jupyter Notebook com visualização no Tableau.

• 👧🏾 Objetivo
• 📁 Arquitetura do Projeto
• 👩🏾‍💻 Tecnologias e Dependências Utilizadas
• ⚗️ Interface Gráfica
• 🙋🏾‍♀️ Autora

👧🏾 Objetivo

O objetivo desta análise de dados é entender porque a urbanização está acontecendo e quais são as consequências disso.

O que é ❓

Urbanização é o crescimento das cidades, tanto em população quanto em extensão territorial. É o processo em que o espaço rural transforma-se em espaço urbano, com a consequente migração populacional do tipo campo–cidade que, quando ocorre de forma intensa e acelerada, é chamada de êxodo rural.

Por que ❓

O aumento das indústrias, vinculado a um expressivo desenvolvimento tecnológico, fez com que as pessoas migrassem para as cidades à procura de trabalho.

Consequências ❓

O processo de urbanização, além de ocorrer de forma desigual, não só no Brasil mas em diversas partes do mundo, dá-se de forma desordenada, apontando então a falta de planejamento. Isso acarreta diversos problemas urbanos de ordem social e ambiental. São alguns deles: Favelização, Excesso de lixo, Poluição, Violência e Inundações.

Proposta de solução ❓

Umas das formas de erradicar e diminuir o crescimentos das favelas é que hajam políticas de planejamento urbano.

Esta análise é somente uma amostra de dados disponíveis na internet, não possui nenhuma intenção de alarmar e é apenas um projeto de cunho pessoal.

📁 Arquitetura do Projeto

 📁 urbanizacao
   |
   |  
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   |--📁 dataset
   |  ||
   |  ||
   |  ||--📁 urbanizacao arquivos
   |  |    |- 📄 share-of-population-urban.csv
   |  |    |- 📄 share-of-population-urban.csv
   |  |    |- 📄 df_favelas_tratado.csv
   |  |    |- 📄 df_urban_tratado.csv
   |  |    |- 📄 urbanizacao.ipynb
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   |- 📄 urbanizacao.pdf
   |- 📄 readme.csv

👩🏾‍💻 Tecnologias e Dependências Utilizadas

Ferramenta	Descrição
python	Linguagem de programação.
pandas	Biblioteca criada para a linguagem Python para manipulação e análise de dados.
numpy	Biblioteca para a linguagem Python, que suporta o processamento de grandes, multi-dimensionais arranjos e matrizes.
matplotlib	Biblioteca de software para criação de gráficos e visualizações de dados em geral, feita para e da linguagem de programação Python.
seaborn	Ferramenta para plotagem dos mais variados tipos de gráficos em Python.
jupyter notebook	Aplicação web criada para desenvolver software de código aberto, padrões abertos e serviços para computação interativa em dezenas de linguagens de programação.
Tableau	Plataforma de análise, exploração e gerenciamento de dados visuais.

Link para o site com as bases de dados utilizadas:

📝 Our World in Data

## ⚗️ Interface Gráfica

📌 Este projeto está com visualizações públicas no Tableau. Você pode acessar no link Tableau.

Projeto criado com a orientação e cuidado da Professora Mariana Rezende. Grata à {reprograma} por promover esse espaço educativo e colaborativo, à Jani, nossa facilitadora, à Ju, que nos acolheu em meio aos caos e as incertezas, todas minhas colegas da On26, em especial minha colega Mariana Oliveira a quem serei eternamente grata. 💜

Muito obrigada a você que chegou até aqui! 😊

🙋🏾‍♀️ Autora

Desenvolvido por