Projeto Guiado III - Nargylla Cloviel

README.md

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   <img src="assets/reprograma-fundos-claros.png" alt="logo reprograma" width="500">
 </h1>
 
-# Tema da Aula
+# Projeto Guiado III - Saúde mental de estudantes universitários
 
 Turma Online 26 |Python | Semana 10 | 2023 | Professora Edilene Lopes
 
-### Instruções
-Antes de começar, vamos organizar nosso setup.
-* Fork esse repositório 
-* Clone o fork na sua máquina (Para isso basta abrir o seu terminal e digitar `git clone url-do-seu-repositorio-forkado`)
-* Entre na pasta do seu repositório (Para isso basta abrir o seu terminal e digitar `cd nome-do-seu-repositorio-forkado`)
-* [Add outras intrucoes caso necessario]
-
-### Resumo
-O que veremos na aula de hoje?
-* [Apresentação de dados](#tema1)
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-## Conteúdo
-### Tema1 
-1. [Tópico 1](#topico1)
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-### Tema2 
-1. [Projeto Guiado](#topico3)
-   * [Subtópico 1](#subtopico1)
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-### Tema1 
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-#### Topico1
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-A apresentação de dados com Python e Pandas é a prática de importar, limpar, explorar e analisar dados de forma eficaz. A biblioteca Pandas permite a manipulação de dados, incluindo limpeza, resumo estatístico e agrupamento. Em conjunto com bibliotecas de visualização, como Matplotlib. Python e Pandas são ferramentas poderosas para transformar dados em informações compreensíveis e tomar decisões embasadas em informações.
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-### Tema2
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-##### Subtopico1
-Realizar a análise de um conjunto de dados específico. Isso pode envolver a importação, limpeza e tratamento de dados. Assim como resumo estatístico.
-A aplicação de técnicas de manipulação de dados com Pandas. Você será desafiada a criar gráficos e visualizações a partir dos dados. Com o uso da biblioteca de visualização Matplotlib. 
-Bem como a interpretação dos gráficos e a formulação de conclusões com base nos dados analisados
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+### Breve História dos dados
+Dados coletados de alunos da Universidade Islâmica Internacional da Malásia através da plataforma Google Forms em 2020. A pesquisa contou com a participação de 101 alunos de diversas áreas. Tendo em vista que, nesse ano havia 26.000 alunos matrículados, a pesquisa é uma amostra de, aproximadamente, 0,39% de alunos.
 
+<p align="center">
+ <img style="border-radius: 50%;" src = "https://thumbs.jusbr.com/filters:format(webp)/imgs.jusbr.com/publications/images/7d91f77fdfe06de77375d16037a23016" width="700px;"/>
+</p>
 
+### Base de dados
+Os dados foram retirados da Plataforma Kaggle
 
-### Exercícios 
-* [Exercicio para sala](https://github.com/mflilian/repo-example/tree/main/exercicios/para-sala)
-* [Exercicio para casa](https://github.com/mflilian/repo-example/tree/main/exercicios/para-casa)
+### Objetivo
+Praticar a análise de dados utilizando os recursos do Python e de suas bibliotecas.
 
-### Material da aula 
+### Seguimento da Análise de Dados
+Os dados vão ser analisados e filtrados buscando entender, sobretudo, como se encontra a saúde mental das mulheres nessa Universidade em comparação a saúde mental dos homens.
 
-### Links Úteis
-- [Lorem Ipsum](https://www.lipsum.com/feed/html)
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+# Código e Análise de dados
+[Saúde Mental de Estudantes Universitários](https://github.com/NallaCloviel/on26-python-s13-projeto-guiado-III/blob/main/exercicios/para-casa/ProjetoGuiado-S13.ipynb)
 
+## Insights da Análise
+Pode-se notar que, de acordo com os dados levantados na pesquisa, os alunos possuem mais problemas na saúde mental do que as alunas, contudo, as alunas ainda são as que mais buscam ajuda para realizar o tratamento. Ainda que não seja possível avaliar com certeza, há uma possibilidade desse fato impactar no desempenho academico de todos os estudantes, uma vez que a maioria das alunas possuem um CGPA com nota excelente (3.50-4.00) em comparação aos alunos.
 
-<p align="center">
-Desenvolvido com :purple_heart:  
-</p>
 
+#### Desenvolvido por Nargylla Cloviel

exercicios/para-casa/Banco_de_dados.ipynb

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+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import sqlite3\n",
+    "import csv"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "file = open(\"C:\\\\Users\\\\nargy\\\\Documents\\\\Estudos\\\\Semana-13\\\\on26-python-s13-projeto-guiado-II\\\\material\\\\Student Mental health.csv\")\n",
+    "conteudo = csv.reader(file)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<sqlite3.Cursor at 0x1b131dad340>"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 3,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "connection = sqlite3.connect(\"Students.db\")\n",
+    "cursor = connection.cursor()\n",
+    "cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS Students (\n",
+    "                Id INTEGER PRIMARY KEY,\n",
+    "                Timestamp TEXT,\n",
+    "                \"Choose your gender\" TEXT,\n",
+    "                Age INTEGER NOT NULL,\n",
+    "                \"What is your course?\" TEXT,\n",
+    "                \"Your current year of Study\" TEXT,\n",
+    "                \"What is your CGPA?\" FLOAT,\n",
+    "                \"Do you have Depression?\" TEXT,\n",
+    "                \"Do you have Anxiety?\" TEXT,\n",
+    "                \"Do you have Panic attack?\" TEXT,\n",
+    "                \"Did you seek any specialist for a treatment?\")\n",
+    "               ''')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "inserir_conteudo = \"INSERT INTO Students (Timestamp, \\\"Choose your gender\\\", Age, \\\"What is your course?\\\", \\\"Your current year of Study\\\", \\\"What is your CGPA?\\\", \\\"Do you have Depression?\\\", \\\"Do you have Anxiety?\\\", \\\"Do you have Panic attack?\\\", \\\"Did you seek any specialist for a treatment?\\\") VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)\"\n",
+    "for row in conteudo:\n",
+    "    cursor.execute(inserir_conteudo, (row[0], row[1], row[2], row[3], row[4], row[5], row[6], row[7], row[8], row[9]))\n",
+    "\n",
+    "selecionar_tudo = \"SELECT * FROM Students\"\n",
+    "entradas = cursor.fetchall()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def excluir_registro(id):\n",
+    "    cursor.execute(\"DELETE FROM Students WHERE Id = ?\", (id,))\n",
+    "\n",
+    "excluir_registro(1)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "connection.commit()\n",
+    "connection.close()"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python 3",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.11.6"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2
+}