<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>D i o g o D A T A</title><link>https://diogo-dantas.github.io/pt-br/</link><description>Recent content on D i o g o D A T A</description><generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>pt-br</language><lastBuildDate>Sat, 22 Feb 2025 06:00:16 +0600</lastBuildDate><atom:link href="https://diogo-dantas.github.io/pt-br/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Análise de Sentimentos em Tweets sobre Companhias Aéreas via Streamlit</title><link>https://diogo-dantas.github.io/pt-br/posts/data-viz/python/streamlit-us-airlines/</link><pubDate>Sat, 22 Feb 2025 06:00:16 +0600</pubDate><guid>https://diogo-dantas.github.io/pt-br/posts/data-viz/python/streamlit-us-airlines/</guid><description>&lt;p>O projeto de análise de sentimentos em tweets sobre companhias aéreas foi desenvolvido para oferecer uma interface interativa e envolvente utilizando o Streamlit. A proposta do aplicativo é possibilitar que os usuários visualizem tweets classificados de acordo com o tipo de sentimento – positivo, negativo ou neutro – para analisar as percepções do público em tempo real. Com essa ferramenta, é possível explorar como as pessoas se sentem em relação às empresas aéreas e obter uma visão mais clara do que está sendo discutido nas redes sociais.&lt;/p></description></item><item><title>O impacto de implementar um dashboard em Power BI na análise de vendas e devoluções</title><link>https://diogo-dantas.github.io/pt-br/posts/data-viz/power-bi/dash-vendas/</link><pubDate>Thu, 20 Feb 2025 06:00:10 +0600</pubDate><guid>https://diogo-dantas.github.io/pt-br/posts/data-viz/power-bi/dash-vendas/</guid><description>&lt;p>Em um setor altamente competitivo como o de eletrônicos, a análise eficiente dos dados de vendas e devoluções é essencial para aprimorar processos e elevar o desempenho das lojas. Para uma rede fictícia de estabelecimentos, criei um dashboard em Power BI com o intuito de fornecer uma visão clara e dinâmica desses dados, auxiliando a tomada de decisões mais estratégicas.&lt;/p>
&lt;p>A principal tarefa era transformar dados brutos de vendas e devoluções em informações valiosas e estratégicas. Para isso, utilizei o Power Query no processo de ETL (Extração, Transformação e Carga) a partir de arquivos no formato XLSX. Esse trabalho incluiu uma limpeza detalhada e a normalização dos dados, estruturando os de maneira eficiente para a análise.&lt;/p></description></item><item><title>Gerenciamento Inteligente: Integrando Shell script e automatizando tarefas</title><link>https://diogo-dantas.github.io/pt-br/posts/task-automation/shell-script/boutique-manager/</link><pubDate>Thu, 31 Oct 2024 06:00:23 +0600</pubDate><guid>https://diogo-dantas.github.io/pt-br/posts/task-automation/shell-script/boutique-manager/</guid><description>&lt;p>Scripts em shell são ferramentas poderosas que permitem automatizar diversas tarefas em sistemas Unix e Linux. Ao encapsular uma série de comandos em um único script, é possível otimizar processos, reduzir erros e aumentar a eficiência operacional. Essa linguagem de programação versátil facilita a manipulação de arquivos, a automação de tarefas administrativas e oferece um controle preciso sobre o sistema, tornando-a ideal para diversas aplicações.&lt;/p>
&lt;p>Utilizando o conhecimento adquirido no curso &lt;a href="https://www.coursera.org/account/accomplishments/verify/30JGE2RZY8T4" title="Visite o certificado do curso" target="_blank" rel="noopener">Hands-on Introduction to Linux Commands and Shell Scripting&lt;/a> , apliquei em um cenário real o projeto Boutique Manager, que consiste em um sistema de gerenciamento em shell script para pequenas lojas de roupas.&lt;/p></description></item><item><title>ETL simplificado: dados unificados</title><link>https://diogo-dantas.github.io/pt-br/posts/etl/python/etl-simplificado/</link><pubDate>Fri, 20 Sep 2024 06:00:23 +0600</pubDate><guid>https://diogo-dantas.github.io/pt-br/posts/etl/python/etl-simplificado/</guid><description>&lt;p>No ambiente dinâmico de trabalho atual, a integração e a análise de dados provenientes de diversas fontes são fundamentais para a tomada de decisões informadas. Em muitos setores, como o financeiro, logístico ou de marketing, é comum receber arquivos de dados em diferentes formatos, como CSV, XML e JSON. Esses arquivos podem conter informações valiosas, mas sua dispersão e diversidade de formatos tornam o processamento e a análise um desafio significativo.&lt;/p></description></item></channel></rss>