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Desafio Técnico Estagiário em Machine Learning - GEOFUSION

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VictorFantucci/case-GEOFUSION

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Desafio Técnico Estagiário em Machine Learning

Aqui na Geofusion nós prezamos bastante pela cultura lean e nossa equipe técnica participa ativamente no processo de inovação. O desafio técnico se baseia no case fictício descrito a seguir, mas representa algo bastante corriqueiro no nosso dia a dia. Do ponto de vista técnico, observaremos como você organiza seu código e suas ideias, seu conhecimento nas tecnologias utilizadas, manipulação de dados, etc.

Case

Um cliente da Geofusion que atua no setor alimentício na cidade do Rio de Janeiro gostaria de entender melhor sobre o seu público alvo. Dadas as variáveis sociodemográficas (presentes no dicionário de dados abaixo) e a variável de performance faturamento, realize uma análise exploratória trazendo insights sobre o público alvo da rede e crie um modelo de regressão capaz de prever o faturamento em novos bairros, caso o nosso cliente queira realizar um projeto de expansão.

Dicionário de dados

Variável Significado
codigo Código do bairro
nome Nome do bairro
cidade Cidade
estado Estado
população População total
popAte9 População - até 9 anos
popDe10a14 População - de 10 a 14 anos
popDe15a19 População - de 15 a 19 anos
popDe20a24 População - de 20 a 24 anos
popDe25a34 População - de 25 a 34 anos
popDe35a49 População - de 35 a 49 anos
popDe50a59 População - de 50 a 59 anos
popMaisDe60 População - 60 anos ou mais
domiciliosA1 Quantidade de Domicílios de Renda A1
domiciliosA2 Quantidade de Domicílios de Renda A2
domiciliosB1 Quantidade de Domicílios de Renda B1
domiciliosB2 Quantidade de Domicílios de Renda B2
domiciliosC1 Quantidade de Domicílios de Renda C1
domiciliosC2 Quantidade de Domicílios de Renda C2
domiciliosD Quantidade de Domicílios de Renda D
domiciliosE Quantidade de Domicílios de Renda E
rendaMedia Renda Média por Domicílio
faturamento Faturamento Total no Bairro

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