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Flavio Mota
Flavio Mota16/04/2025 18:54
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📊 Análise de Desempenho Escolar

  • #Python

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Este projeto consiste na criação de um dashboard interativo para análise de desempenho acadêmico de alunos, utilizando dados fictícios. O objetivo é explorar padrões em notas, frequência escolar e envolvimento em atividades extracurriculares, extraindo insights educacionais que podem auxiliar em decisões pedagógicas.

🚀 Tecnologias Utilizadas

  • Python
  • Dash (Plotly)
  • Pandas
  • Numpy
  • Plotly Express & Graph Objects

📂 Funcionalidades do Dashboard

  • Distribuição das Notas por Disciplina
  • Visualização da dispersão das notas usando boxplots.
  • Comparativo por Atividades Extracurriculares
  • Análise do impacto da participação em atividades extras no desempenho médio.
  • Top 10 Alunos por Média Geral
  • Lista dos alunos com melhor rendimento acadêmico.
  • Comparativo entre Aluno com Mais e Menos Faltas
  • Análise de desempenho por frequência escolar.

📈 Insights Relevantes

  • Disciplinas com maior variabilidade de notas requerem maior atenção pedagógica.
  • Atividades extracurriculares têm impacto positivo no rendimento geral.
  • Presença em sala nem sempre é sinônimo de bom desempenho — engajamento conta muito.
  • Dashboards interativos são ferramentas poderosas para extração de padrões e tomadas de decisão educacional.

▶️ Como Executar

  • Clone o repositório:
git clone https://github.com/flaviordzmota/AnaliseEducacional.git
  • Instale as dependências: pip install -r requirements.txt
  • Execute o aplicativo: python analiseEscolar.py
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Comentários (2)
Flavio Mota
Flavio Mota - 17/04/2025 19:32

🚧 Maiores desafios na integração dos dados:

  1. Simulação realista dos dados:
  • Como estamos trabalhando com dados fictícios, o desafio foi gerar uma base que imitasse bem o mundo real, com variações de notas, frequência e atividades. É fácil cair numa geração "perfeita demais" ou caótica.
  1. Relacionar variáveis qualitativas e quantitativas:
  • A variável Atividade_Extra é categórica ("Sim"/"Não") e precisa ser relacionada com médias numéricas das notas. Foi necessário agrupar e manipular a base para gerar uma comparação estatística útil.
  1. Visualizações significativas:
  • O desafio não é só “mostrar gráfico”, mas construir visuais que comuniquem bem a informação, sem poluir ou confundir. Escolher o tipo certo de gráfico pra cada relação foi essencial.

🔧 Melhorias que eu adicionaria no futuro:

  1. 📥 Importação de dados reais (via CSV/XLSX):
  • Permitir que o usuário carregue seus próprios dados de alunos para análise — tornaria a aplicação mais versátil e útil para escolas de verdade.
  1. 🔍 Filtro interativo por turma, série ou professor:
  • Adicionar dropdowns para filtrar os dados e refinar a análise — por exemplo, ver só a 6ª série ou alunos de um determinado professor.
  1. 📈 Evolução temporal:
  • Incluir dados por trimestre ou bimestre para analisar a evolução das notas e frequência ao longo do ano.
  1. 📤 Exportação de relatórios (PDF/Excel):
  • Gerar relatórios automáticos com gráficos e análises para reuniões pedagógicas.
  1. 🔐 Login de perfil (Gestor x Professor x Aluno):
  • Um passo mais ambicioso seria transformar esse projeto em uma aplicação web com login, onde professores e gestores pudessem acessar dashboards customizados.
  1. 📊 Indicadores de risco e recomendação de intervenção:
  • Criar alertas ou destaques automáticos para alunos com risco de evasão, baixa frequência ou queda de desempenho.
DIO Community
DIO Community - 17/04/2025 09:55

Parabéns, Flávio, pelo excelente trabalho no desenvolvimento desse dashboard interativo! É muito legal ver como você está utilizando Python e ferramentas como Dash e Plotly para extrair insights valiosos do desempenho acadêmico dos alunos. O projeto não só aborda um tema relevante, mas também é uma excelente demonstração de como visualizações interativas podem impactar decisões pedagógicas.

A análise que você fez sobre a relação entre atividades extracurriculares e desempenho é particularmente interessante. Realmente, o engajamento dos alunos vai muito além da presença na sala de aula. Gostaria de saber: quais foram os maiores desafios que você enfrentou ao integrar esses dados e quais melhorias você gostaria de adicionar a esse projeto no futuro?