📊 Análise Ambiental e de Consumo com Dados do Sakila

Este projeto foi desenvolvido como parte da disciplina de Fundamentos de Python para Engenharia de Dados do MBA em Engenharia de Dados da PUC Minas.

A proposta consistiu na análise de dados da base Sakila integrados a APIs externas, com foco em explorar correlações entre aspectos ambientais (como temperatura e qualidade do ar) e o comportamento de clientes, utilizando Python, SQL, matplotlib, e bibliotecas como requests, openpyxl, dotenv.

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🔧 Tecnologias e Ferramentas

• Python 3.12
• PostgreSQL (base Sakila)
• WeatherAPI
• AirVisual API
• REST Countries API
• matplotlib, openpyxl, requests, python-dotenv

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📂 Estrutura do Projeto

O projeto foi dividido em nove exercícios, cada um explorando uma faceta distinta da integração entre dados internos e fontes externas:

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▶️ Como Executar

1. Clone este repositório:

   git clone <url>
   cd <fundamentos-de-python>

2. Ative o ambiente virtual:

   source dbt-venv/bin/activate

3. Instale as dependências:

   pip install -r requirements.txt

4. Crie um arquivo .env com suas API keys:

   WEATHER_API_KEY=123456
   AIRVISUAL_API_KEY=abcdef

5. Execute os scripts:

   python exercicio1.py
   python exercicio9.py
   # ou script unificado

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📌 Observações

• A base Sakila foi adaptada para PostgreSQL.
• A faixa etária dos clientes foi simulada com base em IDs.
• Algumas cidades retornadas nas APIs exigem ajuste de nomes para compatibilidade internacional.