Nesta semana de desenvolvimento com Python, trabalhamos em quatro áreas-chave: automação de sistemas e processos, análise de dados, web scraping e ciência de dados para previsão de preços. Utilizamos as bibliotecas PyAutoGUI, pandas, Selenium e ferramentas de modelagem de predição de dados.
No primeiro dia, focamos em automação de sistemas e processos com Python. Utilizamos a biblioteca PyAutoGUI para criar uma solução automatizada que acessa um sistema e envia um relatório por e-mail. A solução desenvolvida permitiu otimizar o tempo e aumentar a eficiência do trabalho.
No segundo dia, exploramos a análise de dados com Python. Utilizamos a biblioteca pandas para identificar padrões e insights valiosos a partir de uma base de dados. Com o uso de pandas, pudemos manipular dados de forma rápida e eficiente.
No terceiro dia, aprendemos sobre web scraping com Python utilizando a biblioteca Selenium. Foi um momento muito proveitoso, pois aprendemos como extrair informações relevantes de sites e páginas da web de forma automatizada. Com a utilização do Selenium, foi possível coletar dados relevantes de forma rápida e eficiente.
Por fim, no quarto dia, trabalhamos com ciência de dados para previsão de preços. Criamos modelos preditivos de inteligência artificial para prever preços, o que foi um grande desafio. Contudo, desenvolvemos soluções que podem ser aplicadas em diferentes áreas.
Durante toda a semana, utilizamos o Jupyter Notebook para desenvolver e executar os códigos. Esta ferramenta permitiu uma análise mais interativa e visual dos dados.
Utilizamos as seguintes bibliotecas durante a semana:
- PyAutoGUI para automação de sistemas e processos
- Pandas para análise de dados
- Selenium para web scraping
- Ferramentas de modelagem de predição de dados para ciência de dados e previsão de preços
Foi uma semana intensa de aprendizado e aplicação de Python em diversas áreas. Esperamos que tenha sido proveitosa e que as soluções desenvolvidas possam ser aplicadas em futuros projetos.