Projeto Interdisciplinar - Sistemas de Informação III (2024.2)

🎓 Sobre o Projeto

Este repositório foi desenvolvido como parte da disciplina de Projeto Interdisciplinar para Sistemas de Informação III do Bacharelado de Sistemas de Informação na Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE), no semestre 2024.2.

O projeto consiste em aplicar o método KDD (Knowledge Discovery in Databases) para realizar todo o processo de análise de dados e aprendizado de máquina (machine learning), a partir de um dataset selecionado no Kaggle. Este trabalho envolve etapas de análise exploratória de dados (AED), pré-processamento, e a aplicação de algoritmos de classificação e clusterização para responder a perguntas-chave relacionadas a fatores socioeconômicos e desempenho acadêmico.

O projeto é complementado com um aplicativo web interativo, desenvolvido em Streamlit, para apresentar os resultados de maneira prática e intuitiva, e um artigo científico que documenta as questões, objetivos, métodos e resultados obtidos.

Essa disciplina foi feita em conjunto com a disciplina de Desenvolvimento de Sistemas de Informações onde foi desenvolvido uma aplicação mobile e o repositório pode ser acessado aqui

👥 Equipe do Projeto

• Davi Vieira
• Guilherme Leonardo
• Ronaldo de Araújo

Professor: Gabriel Alves

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📋 Conteúdo do Repositório

Este repositório contém os seguintes arquivos e diretórios principais:

• src/: Scripts em Python com a implementação dos modelos de classificação e clusterização.
• app/: Arquivos do Streamlit para o aplicativo web.
• requirements.txt: Lista de dependências necessárias para rodar o projeto.
• data/: para armazenar os datasets utilizados no projeto.

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👩‍💻 Como Rodar o Projeto

Siga os passos abaixo para rodar o projeto em sua máquina:

1º - Clone o Repositório

git clone https://github.com/notsogreatdavi/PISI3-2024.2
cd nome-do-repositorio 

2º - Crie um Ambiente Virtual

Com o terminal aberto no diretório do projeto digite o código a seguir:

python -m venv venv 

Este comando é responsável por criar um ambiente virtual, nele todas as bibliotecas necessárias serão instaladas sem interferir diretamente nas bibliotecas da máquina.

3º - Acesse o ambiente virtual

Caso ocorra erro no próximo comando, vá para o passo 4º e volte para o terceiro passo. Caso não ocorra o erro vá para o passo 5º.

Ainda com o terminal aberto no diretório do projeto digite o código a seguir:

.\venv\Scripts\activate

Esse comando vai ser responsável por referenciar que agora estamos trabalhando com as dependências do ambiente virutal.

4º Passo - Correção de Erro no Acesso ao Ambiente Virtual

Caso seja sua primeira vez acessando e criando um ambiente virtual é necessário alterar a permissão para que isso possa ser feito, por padrão vem desligado.

Vá na barra de pesquisa do Windows e acesse o PowerShell, então digite os comandos:

cd /
cd .\Windows\system32
Set-ExecutionPolicy -Scope CurrentUser -ExecutionPolicy RemoteSigned

Aparecerá uma confirmação, então digite "s", para confirmar.

O primeiro código é um comando para mudar o cursor até a raiz do usuário. O segundo é responsável por navegar até a pasta de Administrador, a qual possui a configuração. O terceiro é o código responsável por mudar a configuração padrão assim permitindo criação de ambientes virtuais.

Caso tenha ocorrido este erro, após essa correção não esqueça de voltar ao passo 3º para acessar o Ambiente Virtual.

5º Passo - Baixar todas as dependências necessárias

Após estar no ambiente virtual (3º passo), escreva no mesmo terminal o seguinte comando:

pip install - r requirements.txt

Este comando é responsável por baixar todas as bibliotecas que serão usadas no projeto, e todas estão descritas no arquivo.

6º Passo - Acessar o streamlit

Com o ambiente virtual acessado e os requirements baixados é possível agora rodar o streamlit para visualização.

Escreva no terminal o seguinte comando:

streamlit run '.\Home.py'

Obrigado pela atenção 🤝