Trabalho de Conclusão de Curso

O Campeonato Brasileiro de futebol, além de entreter, exerce impacto econômico, social e cultural. Este estudo propõe um protótipo de dashboards para analisar dados da tabela de classificação, utilizando técnicas de Data Science. O objetivo é criar uma ferramenta que proporcione uma classificação mais precisa e eficiente das equipes. A pesquisa é aplicada descritiva, seguindo a abordagem CRISP-DM em seis fases: compreensão do negócio, compreensão dos dados, preparação, modelagem, avaliação e desenvolvimento. O levantamento documental e de campo, com análise quali-quantitativa, contribuiu para responder como os dashboards podem aprimorar a classificação das equipes. Utilizando ferramentas como Microsoft Excel, Visual Studio Code, Python, Pandas, NumPy, Streamlit e Google Forms, a coleta e organização dos dados foram fundamentais. O Visual Studio Code, com Python, facilitaram o desenvolvimento enquanto o Streamlit criou interfaces amigáveis para a apresentação dos dados obtidos. Destaque para a importância da linguagem Python e bibliotecas como Pandas e Numpy que o tratamento dos dados e também o Google Forms que permitiu obter feedback dos usuários, contribuindo para a validação e futuras melhorias do protótipo. Este trabalho busca não apenas aprimorar a experiência de acompanhamento do campeonato, mas também promover acessibilidade aos dados, enriquecendo a experiência dos torcedores e gerando insights significativos. A aplicação de Data Science no esporte emerge com ferramenta valiosa para compreender e avaliar o desempenho das equipes, contribuindo para uma análise mais precisa e eficiente do Campeonato Brasileiro de futebol.