Objetivos

Duração Estimada: (15 - 20 minutos)

1. Introdução ao Python para Ciência de Dados (5-7 minutos): Apresentar aos alunos a linguagem de programação Python e sua importância no campo da Ciência de Dados. Discutir sobre a sintaxe do Python, tipos de dados, estruturas de controle, funções, manipulação de erros e exceções e programação orientada a objetos.

2. Explorar bibliotecas Python para Ciência de Dados (5-7 minutos): Introduzir aos alunos as bibliotecas Python especializadas usadas na ciência de dados, como NumPy para computação numérica, pandas para manipulação de dados, Matplotlib e Seaborn para visualização de dados, e Scikit-learn para aprendizagem de máquina.

3. Visão geral do Pré-processamento e Modelagem de Dados (5-6 minutos): Fornecer uma visão geral das técnicas de pré-processamento de dados e modelagem de dados. Explicar a importância de cada etapa e como elas se encaixam no processo geral de análise de dados.

Objetivos Secundários:

1. Ilustrar o uso do Python com exemplos práticos (3-4 minutos): Demonstrar o uso do Python na Ciência de Dados com exemplos práticos e exercícios simples.

2. Incentivar a participação dos alunos (2-3 minutos): Incentivar a participação ativa dos alunos através de perguntas e discussões. Este é um objetivo contínuo que se estenderá por toda a aula.

Introdução

Duração Estimada: (15 - 20 minutos)

1. Revisão de Conteúdo Prévio (3-5 minutos): O professor deve começar relembrando os alunos sobre o conteúdo da aula anterior "Python para Ciência de Dados: Análise Exploratória de Dados". Isso é importante para garantir que todos estejam na mesma página e prontos para compreender os novos conceitos que serão introduzidos.

2. Apresentação de Situações Problema (5-7 minutos): O professor deve propor duas situações problema para os alunos. Uma pode ser sobre a necessidade de limpar um conjunto de dados repleto de valores ausentes, outliers e erros de formatação antes de poder realizar qualquer análise. Outra pode ser sobre a construção de um modelo de aprendizagem de máquina para prever um resultado específico, mas antes disso, é necessário transformar e normalizar os dados. Ambas as situações destacam a importância dos tópicos que serão abordados na aula.

3. Contextualização da Importância do Tópico (3-5 minutos): O professor deve explicar como o pré-processamento e a modelagem de dados são etapas essenciais em qualquer projeto de Ciência de Dados. Pode-se mencionar exemplos reais, como a previsão de preços de ações, a detecção de fraude de cartão de crédito, ou a recomendação de produtos em sites de e-commerce, onde o pré-processamento e a modelagem de dados são fundamentais.

4. Ganhar a Atenção dos Alunos (4-5 minutos): Para despertar o interesse dos alunos, o professor pode compartilhar algumas curiosidades ou histórias sobre o assunto. Uma delas pode ser sobre como a Netflix usa modelagem de dados para recomendar filmes e séries. Outra pode ser sobre como os dados mal pré-processados podem levar a resultados distorcidos, citando algum caso famoso de erro em análises causado por dados mal limpos.

Desenvolvimento

Duração Estimada: (50 - 60 minutos)

1. Revisão de Conhecimentos Anteriores (10 - 12 minutos): O professor deve revisar brevemente os conceitos básicos de Python e suas principais bibliotecas usadas na Ciência de Dados (como NumPy, pandas, Matplotlib e Seaborn). Também deve relembrar os conceitos de Análise Exploratória de Dados, para que os alunos possam apreciar a necessidade de pré-processar os dados antes de explorá-los.

2. Teoria: Pré-processamento de Dados (15 - 20 minutos): O professor deve explicar as principais etapas do pré-processamento de dados, que incluem limpeza de dados, integração de dados, transformação de dados e redução de dados. Ele deve ilustrar cada etapa com exemplos, mostrando, por exemplo, como identificar e tratar valores ausentes, como detectar e lidar com outliers, como realizar a codificação one-hot, e como normalizar e padronizar os dados.

3. Atividade Prática: Pré-processamento de Dados (10 - 15 minutos): O professor deve conduzir uma atividade prática em que os alunos terão a oportunidade de pré-processar um conjunto de dados real. Eles podem usar o conjunto de dados Titanic do Kaggle, que contém várias imperfeições que exigem pré-processamento. Os alunos devem usar o Python e suas bibliotecas para realizar essa tarefa.

4. Teoria: Modelagem de Dados (10 - 12 minutos): O professor deve introduzir o conceito de modelagem de dados, explicando como os modelos matemáticos podem ser usados para prever e explicar fenômenos nos dados. Ele deve apresentar diferentes técnicas de modelagem de dados, como regressão, classificação, agrupamento e análise de séries temporais. Pode-se discutir brevemente sobre os fundamentos de alguns modelos de aprendizagem de máquina, como regressão logística, K-nearest neighbors, árvores de decisão, SVM e redes neurais.

5. Atividade Prática: Modelagem de Dados (10 - 15 minutos): O professor deve realizar uma segunda atividade prática onde os alunos aplicarão técnicas de modelagem em um conjunto de dados. Uma opção é usar o mesmo conjunto de dados Titanic que foi pré-processado na atividade anterior. Os alunos devem tentar construir um modelo para prever se um passageiro sobreviveu ou não ao naufrágio.

Materiais Necessários:

1. Computadores com Python instalado.
2. Acesso à internet para download dos conjuntos de dados.
3. IDEs ou Notebooks Jupyter para a escrita e execução dos códigos Python.

Retorno

Duração Estimada: (10 - 15 minutos)

1. Discussão Grupal (3-5 minutos): Após as atividades práticas, o professor deve convidar os alunos a compartilhar suas experiências e soluções. Esta é uma oportunidade para esclarecer dúvidas, corrigir erros e realçar a conexão entre a teoria e a prática. O professor pode usar este momento também para reforçar conceitos importantes, discutindo, por exemplo, as escolhas feitas durante o pré-processamento e a modelagem de dados e como elas podem influenciar os resultados.

2. Autoavaliação (3-5 minutos): O professor deve pedir aos alunos que reflitam sobre o que aprenderam na aula. Eles devem escrever em um papel as respostas para as seguintes perguntas:

   1. Qual foi o conceito mais importante aprendido hoje?
   2. Quais questões ainda não foram respondidas? Esta atividade ajuda os alunos a consolidarem seus aprendizados e identificarem áreas onde precisam de mais estudo.

3. Tarefa de Casa (3-5 minutos): O professor deve encerrar a aula com a atribuição de uma tarefa de casa. A tarefa pode incluir exercícios de pré-processamento e modelagem de dados em um novo conjunto de dados. Isso permitirá que os alunos pratiquem as habilidades adquiridas em um contexto diferente. O professor pode também sugerir que os alunos leiam mais sobre algumas das técnicas de modelagem de dados discutidas, especialmente aquelas que serão abordadas em mais detalhes nas próximas aulas.

Materiais Necessários:

1. Papel e caneta para a autoavaliação.
2. Conjunto de dados para a tarefa de casa.

Conclusão

Duração Estimada: (10 - 15 minutos)

1. Recapitulação dos Conteúdos Principais (3-5 minutos): O professor deve resumir os principais conceitos discutidos durante a aula. Isso inclui os fundamentos do Python, o uso de bibliotecas para ciência de dados, as técnicas de pré-processamento e modelagem de dados, e a importância da avaliação dos modelos. Ele pode reiterar a necessidade de limpar e preparar os dados antes da análise, bem como a utilidade dos modelos de dados para fazer previsões e inferências.

2. Conexão entre Teoria e Prática (3-5 minutos): O professor deve enfatizar como a aula conectou a teoria à prática. As atividades práticas permitiram aos alunos ver em primeira mão como o pré-processamento de dados pode melhorar a qualidade de suas análises e como a modelagem de dados pode ser usada para extrair insights significativos dos dados. O professor pode também destacar como as situações problema apresentadas no início da aula foram abordadas através dos conceitos e técnicas ensinados.

3. Sugestões de Materiais Extras (2-3 minutos): Para os alunos que desejam aprofundar seus conhecimentos, o professor pode sugerir leituras adicionais, tutoriais online e conjuntos de dados para prática. Recomenda-se o livro "Python for Data Analysis" de Wes McKinney, as documentações oficiais das bibliotecas pandas, NumPy, Matplotlib e Scikit-learn, e os conjuntos de dados disponíveis no Kaggle e no UCI Machine Learning Repository.

4. Aplicações no Dia a Dia (2-3 minutos): Para encerrar, o professor deve relembrar a importância do pré-processamento e da modelagem de dados em aplicações do dia a dia. Pode-se mencionar como empresas de diferentes setores usam essas técnicas para tomar decisões informadas, melhorar a experiência do cliente, prever tendências, detectar fraudes, entre outras aplicações. Isso pode servir como motivação para os alunos continuarem aprendendo e aplicando a ciência de dados em suas futuras carreiras.