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https://github.com/eleflow/estudo_cartola


https://github.com/eleflow/estudo_cartola

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Awesome Lists containing this project

README

          

# Estudo Ciência de Dados - Cartola
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Estudo para criação de análises preditivas com o objetivo de oferecer subsídios aos cartoleiros para que os mesmos possam decidir a escalação de cada rodada baseado na previsão no nível de jogadoes e nível de jogos.

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# Objetivos do projeto

#### Engenharia de dados
* Realizar a coleta de dados
* Implementar os devidos tratamentos
* Armazenar os dados em um banco de dados (SQL or NoSQL)

#### Ciência de dados
* Fazer o modelo preditivo para prever o número de pontos dos jogadores
* Fazer o modelo preditivo para prever o resultado do jogo ou até mesmo o número de gols

#### Análise de dados
* Criar visualizações e ajudem a escalar os melhores jogadores a cada rodada

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## Padrões de projeto
* Todos tem autonomia e liberdade para estudar e fazer o que tiverem vontade de fazer
* Podemos partir para uma abordagem em que cada um faz uma solução ou para fazer um esforço coordenado
* Se formos para um esforço conjunto, precisamos combinar:
* Linguagem / Padrão de codificação
* Arquitetura
* Controle de versão
* Ferramenta de controle de projeto (trello)

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## Ambiente de desenvolvimento
Ambiente de desenvolvimento conta à princípio com 2 containers em docker, sendo eles:
* Jupyter
Para o desenvolvimento de notebooks
* PostgreSQL
Para banco de dados relacional

Para iniciar o ambiente, basta iniciar os container com o comando:
```sh
docker-compose up -d
```

## Geração de backup e restore do banco de dados
Utilize os comandos como nos exemplos abaixo:

Backup:
```sh
docker exec -t your-db-container pg_dumpall -c -U postgres > dump_`date +%d-%m-%Y"_"%H_%M_%S`.sql
```

Restore:
```sh
cat your_dump.sql | docker exec -i your-db-container psql -U postgres
```