Ecosyste.ms: Awesome

An open API service indexing awesome lists of open source software.

Awesome Lists | Featured Topics | Projects

https://github.com/vinicius-santoro/datadiscover

Repositório para versionar a ferramenta DataDiscorver
https://github.com/vinicius-santoro/datadiscover

Last synced: about 2 months ago
JSON representation

Repositório para versionar a ferramenta DataDiscorver

Awesome Lists containing this project

README 

        
## 📅 **Projeto Integrador IV** – DataDiscover, uma ferramenta para potencializar o aprendizado de estudantes de ciência de dados.



![Alt Text](./images/data_discover_home.png)



Bem-vindo ao **DataDiscover**! Essa aplicação foi projetada especificamente

para estudantes e entusiastas de ciência de dados. Nosso objetivo é simplificar

e aprimorar a experiência de aprendizado e prática nessa área.



## 🚀 **Features**



### **🏠 Home**

A primeira tela, definida como “Home”, foi criada com o objetivo de ser o ponto de partida para utilização do Data Discover, nome dado a aplicação. É apresentado seu objetivo, recursos principais, possíveis perguntas e a documentação completa do projeto.



Análise gráfica da tela

  

https://github.com/user-attachments/assets/d0049b01-395b-4f43-b7d8-4b37ea7d8f96



### **🔎 Motor de Busca**

O motor de busca permite que você pesquise artigos acadêmicos no Google Scholar, oferecendo também uma visão analítica dos principais autores e sites relevantes. É ideal para quem precisa explorar rapidamente as principais publicações em um campo específico.



Análise gráfica da tela



https://github.com/user-attachments/assets/0ce2c26d-20c6-48b8-9b90-72a28c474be8



### **🎲 Extração de Dados**

Nesta tela, você pode pesquisar e baixar conjuntos de dados diretamente do Kaggle em formatos CSV e XLSX. A interface facilita o acesso rápido a uma variedade de dados para análise ou treinamento de modelos.



Análise gráfica da tela



https://github.com/user-attachments/assets/f7e18ae0-c2a2-40b9-b9f6-3046af2f02dd



  

### **📊 Análise Exploratória de Dados**

Esta tela oferece uma análise geral e estatística detalhada dos dados em um conjunto selecionado, permitindo ao usuário entender melhor as características e tendências antes de qualquer modelagem.



Análise gráfica da tela



https://github.com/user-attachments/assets/e25178d1-9b10-4ed2-9b46-81d38d42d56b



### **📃 Relatório de Performance de Modelo**

Aqui, você pode comparar diferentes modelos de aprendizado de máquina para determinar qual terá o melhor desempenho com o seu conjunto de dados, facilitando a escolha do modelo mais eficaz.



Análise gráfica da tela



https://github.com/user-attachments/assets/972ff146-6a53-4506-9a22-8bad30b1a3d8



### **😄 Análise de Sentimento**

Nesta tela, você pode carregar uma base de dados e selecionar uma coluna para realizar a classificação de sentimentos (positivo, negativo ou neutro), obtendo insights sobre a opinião expressa nos textos.



Análise gráfica da tela



https://github.com/user-attachments/assets/a55a4268-7869-48a1-87f7-ed1a6d88beae



### **📦 Gerencimento do Banco de Dados**

Esta tela permite visualizar e gerencie todas as bases de dados armazenadas em um banco de dados não relacional, incluindo a opção de excluir conjuntos de dados desnecessários.



Análise gráfica da tela



https://github.com/user-attachments/assets/8016ea3a-8e7a-447a-9d30-46ac382ad773



### **🖥️ Baixe o Código Fonte**

Prezando pelo aprimoramento contínuo da ferramenta, foi elaborada uma página que contém as instruções de como realizar o download do código-fonte da aplicação.



Análise gráfica da tela



![baixe_o_codigo_fonte](https://github.com/user-attachments/assets/ea14f56c-0494-4133-bfba-939d86a0d7d4)



### **📞 Fale Conosco**

A ferramenta foi projetada para ser transparente e de código aberto, o que incentiva a colaboração e seu aperfeiçoamento constante. Desta maneira, a página seguinte nomeada “Fale Conosco” é a porta de entrada para que atualizações sejam sugeridas.



Análise gráfica da tela



![fale_conosco](https://github.com/user-attachments/assets/5439fba4-1334-4b5b-83a7-cc12bcfd9536)



## 🛠️ **Tech Stack**



- **Frontend:** Streamlit

- **Backend:** Python

- **Database:** MongoDB



## 📂 **Estrutura do Projeto**



```bash

├── /images            		# Imagens do projeto

├── /pages					# Telas da aplicação

│   ├── 1_🔎_Motor de Busca.py  

│   ├── 2_🎲_Extração de Dados.py

│   ├── 3_📊_Análise Exploratória de Dados.py

│   ├── 4_📃_Relatório de Performance de Modelo.py

│   ├── 5_😄_Análise de Sentimento.py

│   ├── 6_📦_Gerencimento do Banco de Dados.py

│   ├── 7_🖥️_Baixe o Código Fonte.py

│   ├── 8_📞_Fale Conosco.py

├── .gitignore				# Ignora os arquivos para o github

├── 0_🏠_Home.py			# Homepage da aplicação e chamada para as telas

├── corrige-requirements.md	# Documentação de correção de possíveis erros

├── requiremets.txt			# Dependências do projeto

└── README.md				# Documentação geral do projeto

```