Este repositório contém o código e os recursos relacionados ao projeto prático realizado durante a Dev Week iFood, uma série de três lives práticas que exploram o uso do Python e da Inteligência Artificial (IA) para análise de dados.
Durante o evento, exploramos o cálculo do Net Promoter Score (NPS) e a aplicação de IA para analisar os sentimentos dos comentários dos talentos em relação às experiências educacionais da DIO (Digital Innovation One). O objetivo principal é extrair insights valiosos dos dados de NPS e utilizá-los para impulsionar o crescimento profissional
No primeiro dia, foi explorado os recursos do Google Colab, uma plataforma colaborativa para o desenvolvimento em Python. Exploramos o projeto da semana, abordando tópicos de análise de dados, incluindo ETL (Extração, Transformação e Carregamento) e Machine Learning. Para uma visão geral do Net Promoter Score (NPS), consulte este link.
Figura 1: Escala e Fórmula de NPS
No segundo dia, mergulhamos no poderoso ETL com Python. Utilizamos bibliotecas essenciais, como Pandas para manipulação de dados e Matplotlib para visualização. Aprendemos a importar, limpar e transformar dados brutos em um formato adequado para análise e tomada de decisão.
Figura 2: Exemplo de Visualização de Dados com o matplotlib
No último dia, exploramos o fascinante mundo da IA na análise de sentimentos de nossos usuários.Utilizamos a API do ChatGPT, a solução líder em PLN, para analisar e classificar os sentimentos de cada avaliação. Desta forma, tivemos uma perspectiva qualitativa que complementa nossos dados quantitativos.
Figura 3: Exemplos de Classificação de Sentimentos em Comentários
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