Sobre o Projeto

Repositório colaborativo da turma de Análise de Dados e Visualização de BI do Lab365 / SENAI SC.

Cada aluno constrói aqui, ao longo de 28 semanas, um portfólio público e rastreável — visível por recrutadores desde o primeiro commit. Exercícios são Pull Requests. Correções são commits. Projetos terminam publicados. O histórico de aprendizado fica documentado no git.

Para educadores: este repositório é um modelo funcional para cursos de dados. Faça um fork e adapte para sua turma — instruções na seção Para Educadores.

Por Que Este Modelo?

Currículo

Módulo 1 — Fundamentos de Análise de Dados

14/04/2025 a 17/07/2025 · Terça, Quinta e Sexta

Módulo 2 — Visualização de Dados e Business Intelligence

21/07/2025 a 30/10/2025 · Segunda, Quarta e Sexta

Stack e Competências

Estrutura do Repositório

turma-visualizacao-de-dados/
│
├── aulas/                              ← Materiais didáticos do professor
│   ├── semana_02/
│   │   └── html/                       ← Slides: Git e GitHub — versionamento
│   ├── semana_03/
│   │   └── html/                       ← Slides: Python fundamentos e colaboração
│   ├── semana_04/
│   │   ├── html/                       ← Slides: manipulação de dados e funções
│   │   ├── bases/                      ← Datasets de aula (CSV, JSON, XLSX, ipynb)
│   │   └── notebooks/                  ← Notebooks: revisão e demonstrações
│   └── semana_05/
│       └── notebooks/                  ← Notebooks: desafios Pandas e NumPy
│
├── exercicios/                         ← Exercícios com gabarito — Python progressivo
│   ├── 01.sintaxe/                     ← print, input, comentários  (3 exercícios)
│   ├── 02.variaveis/                   ← Tipos primitivos e casting  (6 arquivos)
│   ├── 03.Estruturas/                  ← Condicionais e loops        (3 exercícios)
│   └── 04. Exercicios/                 ← Desafios práticos + gabaritos
│       ├── calculadora.py              ← Desafio: calculadora interativa
│       ├── gabarito_calculadora.py     ← Gabarito
│       ├── cadastro_produtos.py        ← Desafio: caixa de loja com desconto
│       └── cadastro_produtos_gabarito.py
│
├── datasets/                           ← Datasets compartilhados (.csv · .json · .xlsx)
├── projetos/                           ← Galeria de projetos finais aprovados
│
├── alunos/                             ← Portfólios individuais dos alunos
│   ├── TEMPLATE_README.md              ← Modelo de portfólio para copiar
│   └── nome-sobrenome/
│       ├── README.md                   ← Portfólio e apresentação pessoal
│       ├── exercicios/                 ← Entregas de exercícios
│       └── projetos/                   ← Projetos autorais
│
└── .github/
    └── ISSUE_TEMPLATE/                 ← Templates de dúvida e problema de PR

Alunos: toda a sua atuação é dentro de alunos/seu-nome/. Nenhum outro diretório deve ser modificado.

Portfólios dos Alunos

Clique no nome para acessar o portfólio público de cada aluno.

Sua pasta ainda não aparece? Siga o guia de contribuição e abra um PR.

Como Começar

Pré-requisito

O professor adiciona você como colaborador. Aceite o convite que chegará no e-mail cadastrado no GitHub.

Configuração inicial — faça uma única vez

# 1. Clone o repositório
git clone https://github.com/cfneves/turma-visualizacao-de-dados.git
cd turma-visualizacao-de-dados

# 2. Crie sua pasta de aluno (use seu nome em letras minúsculas com _)
mkdir alunos/nome-sobrenome
cp alunos/TEMPLATE_README.md alunos/nome-sobrenome/README.md

Edite o README.md com suas informações — esse arquivo é seu cartão de visitas para recrutadores.

Fluxo de entrega — repita a cada exercício ou projeto

# Atualize sua cópia local
git checkout master
git pull origin master

# Crie uma branch para esta entrega
git checkout -b feat/exercicio-01-seu-nome

# Trabalhe dentro de alunos/seu-nome/ ...

# Commit e envio
git add alunos/seu-nome/
git commit -m "feat(alunos): adiciona exercício 01 - Seu Nome"
git push origin feat/exercicio-01-seu-nome

# Abra o Pull Request no link exibido no terminal

Guia completo com convenção de commits, resolução de conflitos e boas práticas: CONTRIBUTING.md

Para Educadores

Este repositório pode ser adaptado como template para qualquer curso de análise de dados.

Como usar:

1. Faça um fork deste repositório
2. Edite README.md com o nome da sua turma e instituição
3. Atualize CONTRIBUTING.md com seu fluxo de trabalho
4. Adicione seus alunos como colaboradores no GitHub
5. Substitua os materiais em aulas/ pelos seus
6. Cada aluno cria sua pasta em alunos/ e entrega via PR

Funciona para:

• Cursos técnicos (SENAI, SENAC, IFs, CEFETs)
• Bootcamps de dados e tecnologia
• Disciplinas universitárias de ciência de dados
• Programas de capacitação corporativa

Contribuindo

Contribuições são bem-vindas. Leia o CONTRIBUTING.md para entender o fluxo, a convenção de commits e as boas práticas.

Encontrou um problema ou tem uma sugestão? Abra uma Issue.

Código de Conduta

Este projeto adota o Contributor Covenant v2.1. Ao participar, você concorda em manter um ambiente respeitoso e colaborativo para todos.

Licença

Distribuído sob a licença MIT. Materiais didáticos podem ser adaptados livremente com atribuição.

Professor

Cláudio Neves Análise de Dados · BI · Lab365 / SENAI SC