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Análise de dados simulados sobre a educação nas províncias de Angola, com visualizações e Power BI. # 📊 Análise da Educação em Angola Este projecto apresenta uma análise simulada de indicadores educacionais nas 18 províncias de Angola. Todos os dados foram gerados e analisados em um único Jupyter Notebook: `educacao_angola.ipynb`. --- ## 🧪 Tecnologias Utilizadas - Python (Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn) - Jupyter Notebook - Power BI (para visualização interativa) - Git e GitHub --- ## 📁 Estrutura do Projeto 📦educacao-angola ┣ 📄 educacao_angola.ipynb ┣ 📄 dados_educacao_angola.csv ┣ 📄 dados_educacao_angola_final.csv ┣ 📊 relatorio_powerbi.pbix ┣ 📄 README.md --- ## 📌 Conteúdo do Notebook O notebook realiza: 1. **Geração de dados fictícios** - População, alfabetização, número de escolas e professores, acesso à internet, etc. 2. **Análise Exploratória** - Visualização de amostras, estatísticas descritivas, checagem de nulos e duplicados 3. **Visualizações com Seaborn e Matplotlib** - 📊 Top 5 províncias com mais crianças fora da escola (absoluto) - 📊 Percentual de crianças fora da escola (relativo à população) - 🏫 Número de escolas por província - 🔥 Mapa de correlação entre variáveis - 📌 Matriz de correlação numérica - 🌐 Dispersão: taxa de alfabetização × acesso à internet 4. **Exportação de dados** - `dados_educacao_angola_final.csv` com cálculo do percentual de crianças fora da escola --- ## 📈 Visualização Interativa O relatório em Power BI (`relatorio_powerbi.pbix`) complementa as análises com dashboards interativos e gráficos baseados no arquivo CSV final. --- ## 🚀 Como Executar 1. Clone o repositório: ```bash git clone github.com 2. Abra o notebook: jupyter notebook educacao_angola.ipynb 3. Execute as células para gerar os dados, visualizar análises e exportar o CSV final. 📌 Nota Todos os dados são fictícios e foram criados com o objectivo de treinar análise e visualização de dados. 👤 Autor João Garcia João – joaogarciajoao96@gmail.com