Projeto final da Pós-Tech FIAP — Datathon (Hackathon + Data Analytics & Forecast)
Este repositório apresenta o projeto desenvolvido na fase final da Pós-Tech FIAP, no formato de um Datathon, onde atuamos como uma equipe completa de Cientistas e Analistas de Dados, aplicando técnicas de análise, visualização e modelagem preditiva em um contexto real de impacto social.
O principal objetivo do desafio foi analisar os dados da ONG Passos Mágicos — organização que atua no desenvolvimento educacional — propondo soluções baseadas em dados para:
- Avaliar indicadores e métricas de ensino dos alunos
- Mensurar o impacto social da ONG na comunidade atendida
- Desenvolver um modelo preditivo para apoiar decisões educacionais
Para isso, utilizamos o dataset da Pesquisa Extensiva do Desenvolvimento Educacional (PEDE), elaborado pela própria equipe da ONG Passos Mágicos.
A proposta analítica teve como foco demonstrar, por meio de dados, os impactos gerados pela ONG Passos Mágicos no desempenho dos estudantes.
Foram levantados indicadores de performance educacional e construídos dashboards interativos no Power BI, utilizando boas práticas de Data Visualization e Storytelling com Dados. O objetivo foi fornecer informações claras e acionáveis para apoiar a tomada de decisão estratégica da ONG, além de traçar o perfil dos alunos atendidos.
Além da análise descritiva, a equipe desenvolveu uma proposta preditiva com o objetivo de prever o comportamento e o desempenho dos estudantes a partir de variáveis consideradas relevantes para o seu desenvolvimento educacional.
Para essa etapa, foi utilizado o algoritmo XGBoost, um modelo baseado em árvores de decisão, amplamente utilizado no mercado por sua eficiência e capacidade preditiva. O modelo permite prever o resultado por “pedra” (nível de desempenho) de um aluno específico, apoiando ações preventivas e estratégicas.