Este curso de dois dias oferece uma introdução prática à ciência de dados utilizando o DuckDB, um banco de dados leve e eficiente para análise.

Dia 1: Fundamentos e Exploração de Dados

Inicia-se com conceitos de ciência de dados aplicada, explorando casos reais em educação, saúde e políticas públicas. Em seguida, os participantes configuram o ambiente técnico usando venv e requirements.txt, e aprendem comandos SQL essenciais (SELECT, WHERE, ORDER BY, LIMIT) para manipulação inicial de dados. A etapa prática aborda o carregamento de CSVs, técnicas de limpeza (ajuste de colunas, tipos de dados e tratamento de valores nulos), além de filtros e consultas básicas. O dia conclui com exercícios aplicados a dados de pesquisas reais.

Dia 2: Análise e Exportação de Resultados

Foca em operações avançadas: integração de fontes diversas (como Censo e IBGE) através de JOINs, e agregações (GROUP BY, COUNT, SUM, AVG) para gerar tabelas resumo (médias por região, ano ou escolaridade). Finalmente, ensina a exportar resultados tratados para formatos como CSV ou Parquet, permitindo a utilização dos dados em outras ferramentas ou relatórios.

Objetivo Final:

Capacitar os participantes a realizar análises de dados completas — desde a importação e limpeza até cruzamento de fontes, sumarização e exportação de resultados — usando tecnologias ágeis e acessíveis.

- Conhecimento básico de Python (tipos, loops, funções simples)

Dia 1 Fundamentos e Exploração de Dados

Introdução

O que é ciência de dados aplicada?

Exemplo de uso com dados reais (educação, saúde, políticas públicas)

Ambiente e primeiros comandos

Apresentação do DuckDB

Setup do ambiente (venv, requirements.txt)

Executando comandos SQL com DuckDB

SELECT, WHERE, ORDER BY, LIMIT

Explorando dados abertos

Carregamento de CSVs com DuckDB

Limpeza básica: colunas, tipos, valores nulos

Filtros e consultas simples

Prática guiada

Exercícios com dados reais de pesquisa

Dia 2 Análise e Exportação de Resultados

Integração de dados e cruzamento de fontes

Junções (JOINs) entre tabelas de pesquisa (ex.: Censo + IBGE)

Agregações e exportação

GROUP BY, COUNT, SUM, AVG

Tabelas resumo por categoria (ex.: média por região, ano, escolaridade)

Exportando dados tratados para CSV ou Parquet

Aluno de Bacharelado em Ciência da Compuitação no IME/UERJ, engenheiro de dados e pesquisador na área de Inteligência Artificial.