Alexandre Pereira Guimarães

Outras informações:
Inicialmente, no novo setor era necessário um sistema que componha banco de dados, para tratar os dados das linhas de ônibus, uma forma de exportar dados de planilhas de excel para o banco de dados, uma ferramenta gráfica para auxiliar na elaboração de relatórios e uma ferramenta para realizar estudos que envolvam grandes quantidades de dados, geram relatórios de regressões, análise de correlação, machine learning, entre outros tipos de estudos envolvendo dados coletados. Com a supervisão de um servidor com graduação em ciência de dados pesquisei quais ferramentas seriam as mais interessantes para ser usadas no setor, sendo open source, de fácil interação e aprendizado intuitivo. As ferramentas encontradas foram: PostgreSQL e PgAdmin, para usar o banco de dados, Python, para carregar e enviar os dados para o PostgreSQL, Metabase para servir como ferramenta gráfica e WEKA para realizar os estudos que forem necessários. Após verificar que as ferramentas funcionavam, estabelecer a conexão entre elas e elaborar vários relatórios utilizando os dados abertos da previdência social apresentei os resultados para os servidores do setor. Atualmente o sistema composto pelo PostgreSQL, PgAdmin, Python e Metabase está ativo, faltando apenas a ferramenta WEKA, que será utilizada posteriormente enquanto os dados estão sendo consumidos regularmente e está em desenvolvimento uma forma de raspagem de dados da internet para implementar os dados organizados no Banco de dados para criação de uma aplicação eficiente de rastreamento de linhas de ônibus do Distrito Federal.