Sistema de Análise de Irrigação Agrícola

Conheça o projeto

Neste desafio, você assumirá o papel de administrador de uma fazenda moderna que utiliza dados para otimizar a irrigação. Você trabalhará com registros reais de irrigação armazenados em CSV, aplicando técnicas de ciência de dados para descobrir padrões e criar modelos preditivos. O projeto combina análise exploratória de dados, visualização estatística e machine learning com regressão linear, proporcionando uma experiência prática completa em análise de dados agrícolas para tomada de decisões baseada em evidências.

Recursos

Materiais para você usar como base para o desenvolvimento

Dataset

Material

Instruções

Estrutura, regras e requisitos do projeto

Seu desafio é desenvolver um sistema completo de análise de dados de irrigação utilizando Python e bibliotecas de ciência de dados. O objetivo é criar um pipeline de análise que permita carregar dados, realizar análises exploratórias, construir modelos preditivos e avaliar resultados para otimizar o uso de recursos hídricos na fazenda.

Abaixo você terá algumas pequenas tarefas importantes que deve seguir para garantir que o desafio atenda aos requisitos!

Observação

O dataset se encontra compactado na seção de recursos, é necessário extrair primeiro.

Entrega

Após concluir o desafio, você deve enviar a URL do seu código no GitHub para a plataforma.

Além disso, que tal fazer um post no LinkedIn compartilhando o seu aprendizado e contando como foi a experiência?

É uma excelente forma de demonstrar seus conhecimentos e atrair novas oportunidades!

Feito com 💜 por Rocketseat 👋

Seu desafio é desenvolver um sistema completo de análise de dados de irrigação utilizando Python e bibliotecas de ciência de dados. O objetivo é criar um pipeline de análise que permita carregar dados, realizar análises exploratórias, construir modelos preditivos e avaliar resultados para otimizar o uso de recursos hídricos na fazenda.

Abaixo você terá algumas pequenas tarefas importantes que deve seguir para garantir que o desafio atenda aos requisitos!

Observação

O dataset se encontra compactado na seção de recursos, é necessário extrair primeiro.

Entrega

Após concluir o desafio, você deve enviar a URL do seu código no GitHub para a plataforma.

Além disso, que tal fazer um post no LinkedIn compartilhando o seu aprendizado e contando como foi a experiência?

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Tarefas

Resolução

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