Entregue uma análise que outra pessoa possa revisar

1. Investigue um problema

Uma equipe quer comparar duas turmas. Que relatório permite conferir a análise e entender seus limites?

2. Entenda os conceitos

Uma pergunta analisável explicita população ou grupo, variáveis e comparação. "Como se distribuem as notas válidas de A e B neste conjunto sintético?" pode ser respondida. "Qual professor ensina melhor?" exige dados e desenho que este conjunto não oferece.

Uma análise reproduzível conserva a origem dos dados, explica decisões e executa do início ao fim. Registre os denominadores após limpeza, as unidades, os métodos e as convenções. Organize o notebook em pergunta, dados, preparação, análise, interpretação e limites.

Uma conclusão útil liga números à pergunta. Diga o que foi observado, que alternativas permanecem e o que seria necessário investigar a seguir. Evite atribuir causalidade, generalizar para escolas reais ou reduzir aprendizagem a uma nota.

A revisão combina verificações técnicas e rubrica humana. Código que executa é necessário, mas não garante boa pergunta ou interpretação. Aqui as respostas abertas recebem autoavaliação orientada; não há avaliação automática de sua qualidade nem certificado de domínio.

No boxplot, a linha central é a mediana, a caixa vai de Q1 a Q3 e os bigodes seguem a convenção do matplotlib (até 1,5 intervalos interquartis além da caixa, limitados aos valores observados). Pontos além dos bigodes são destacados; não são automaticamente erros. Quando Q1 e Q3 são iguais, a caixa pode ficar achatada. Com cinco notas por turma, mostre também os valores individuais.

Exemplo resolvido em Python

import pandas as pd
from io import StringIO
df = pd.read_csv(StringIO("turma,nota\nA,6\nA,8\nB,5\nB,9\n"))
print(df.groupby("turma")["nota"].agg(["count", "mean", "median", "std"]))

Neste pequeno exemplo ambas as médias são 7, mas B tem maior dispersão amostral. A comparação é descritiva; quatro registros não sustentam conclusões gerais.

Erros frequentes e limites

• Um gráfico sem origem ou denominador dificulta revisão.
• Concluir que uma turma é melhor extrapola a pergunta.
• Não entregue apenas saídas: explique decisões e limitações.

3. Acompanhe a aula em vídeo

Recurso complementar: o texto e o notebook permitem estudar sem assistir. Os vídeos ensinam o tema; seus dados e ferramentas podem diferir dos exemplos daqui. Títulos e autoria reconfirmados em 12/10/2026; reprodução integral e legendas ainda precisam de revisão.

4. Execute e investigue

O site confere respostas numéricas e guarda reflexões; ele não executa Python. Execute código real no notebook. A conta Google é exigida pelo Colab para executar e salvar; o curso também pode ser feito localmente sem cadastro.

Abrir notebook no ColabBaixar notebook para Jupyter

• Execute o exemplo resolvido e compare cada saída com a interpretação.
• Altere um valor do exemplo, preveja o efeito e execute novamente. Registre o que mudou.
• Restaure os dados do exemplo e resolva as duas questões. Só depois passe aos novos dados do desafio.

1. Leia a pergunta e preveja a saída.
2. Execute as células de cima para baixo com Shift+Enter.
3. Modifique o exemplo e realize as questões.
4. Volte a esta aba e confira seus resultados abaixo.

Ajuda com Colab, Jupyter e mensagens de erro · Baixar CSV sintético

5. Confira e interprete

A conferência aceita vírgula ou ponto decimal e tolerância indicada em cada questão; resultados exatos exigem igualdade. Um resultado correto não comprova o método: registre o código no notebook.

6. Resolva um desafio concreto

Use o notebook inicial e o CSV sintético para responder como se distribuem as notas válidas por turma. Entregue uma tabela de resumos, dois gráficos relevantes e uma conclusão de 100–180 palavras com números, decisões de limpeza e pelo menos três limitações. Inclua uma pergunta para futura coleta de dados.

Dados: exemplos e CSV sintéticos, criados para ensinar; não representam estudantes reais. A entrega inclui código executado e interpretação no notebook.

dicionario = pd.DataFrame([
    ["id", "Identificador do registro", "nominal", "sem unidade", "nunique"],
    ["turma", "Grupo do estudante sintético", "nominal", "A ou B", "value_counts"],
    ["horas", "Duração de estudo", "quantitativa contínua registrada em horas inteiras", "horas", "média e desvio"],
    ["nota", "Pontuação sintética", "quantitativa em escala registrada", "0 a 10", "mediana e quartis"]
], columns=["campo", "significado", "tipo estatístico", "unidade/categorias", "resumo"])
print(dicionario.to_string(index=False))
print("IDs distintos:", df["id"].nunique())
print("Não calculamos média de id: identifica registros e não mede desempenho.")
validas = df.dropna(subset=["nota"]).copy()
print(validas.groupby("turma")["nota"].agg(["count", "mean", "median", "std"]))
validas.boxplot(column="nota", by="turma")
plt.suptitle("")
plt.title("Notas válidas por turma: dados sintéticos")
plt.ylabel("Nota (0–10)")
plt.show()
validas.plot.scatter(x="horas", y="nota", title="Horas e notas: dados sintéticos")
plt.show()
print("Descrição do boxplot: A concentra notas perto de 7; B tem mediana 8 e maior dispersão. Cada turma tem cinco notas válidas.")
print("Descrição da dispersão: horas e notas apresentam associação crescente nos dez pares válidos; isso não comprova causalidade.")
print("Pergunta: como se distribuem as notas válidas por turma neste conjunto sintético?")
print("Limpeza: 12 registros originais; duas notas ausentes; dez notas válidas. Preservamos df.")

Revise sua entrega com os critérios

Marque somente o que conferiu na sua análise. A avaliação de interpretação é sua; o site não dá nota automática.

7. O que você consegue fazer agora?

Você reuniu evidências em uma entrega revisável. Use a rubrica para melhorar o relatório; marcar conclusão não certifica competência.

Refazer mantém seus textos.

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