Hello World no DataBridge
Dê seu primeiro passo na Engenharia de Dados! 🚀 Neste desafio "Hello World" de 5 minutos, você atuará em um cenário real de e-commerce. Sua missão: corrigir um dataset de vendas, calcular o faturamento total e gerar um gráfico visual para a diretoria. Baixe o notebook e comece agora!
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Detalhes
Introdução
O desafio "Hello World DataBridge" foi desenhado para ser sua porta de entrada no mundo dos dados. Você não precisará configurar ambientes complexos nem baixar arquivos pesados. Tudo acontece dentro de um único Notebook Python. Você simulará o dia a dia de um analista que precisa consertar um relatório de vendas urgente.
Objetivos
- Baixar e Executar: Abrir o Notebook fornecido e rodar a carga de dados (ETL simulado).
- Transformar (A Missão): Escrever/Corrigir a linha de código que calcula a coluna
Faturamento(multiplicandoPreçoxQuantidade). - Visualizar: Gerar o gráfico de barras automatizado para apresentar os resultados.
- Entregar: Submeter o arquivo
.ipynbfinalizado na plataforma.
Motivação
Por que começar por aqui?
- Vitória Rápida: Sinta a satisfação de ver um código funcionando e gerando valor visual em menos de 5 minutos.
- Fundamentos: Entenda na prática o conceito de vetorização (operações em colunas inteiras) usando Pandas, a biblioteca mais famosa de Python.
- Fluxo da Plataforma: Aprenda como baixar, editar e submeter desafios na DataBridge sem pressão.
Critérios de Avaliação
- Clareza: O código inserido na célula de solução está limpo e legível?
- Reprodutibilidade: O notebook roda do início ao fim (Run All) sem erros de sintaxe?
- Acurácia: O cálculo do faturamento (
preco * quantidade) está matematicamente correto? - Aplicabilidade: A solução gerou o gráfico final corretamente, permitindo a leitura dos dados?
- Criatividade: (Bônus) Adição de comentários explicativos no código ou pequenas personalizações no gráfico (ex: mudar a cor ou título).
Recursos
- Arquivo Base:
hello_world_vendas.ipynb(Disponível para download no botão acima). - Bibliotecas Necessárias: O código utiliza apenas
pandasematplotlib(padrão em qualquer ambiente Python/Jupyter).
Observação
Este desafio não requer upload de arquivos CSV ou Excel. Os dados são gerados automaticamente dentro do código para garantir que você não tenha problemas com caminhos de pastas ou diretórios. Basta focar na lógica!