Exercícios

Pratique o que aprendeu nas anotações e exemplos.

Como usar

1. Leia o enunciado do exercício
2. Tente resolver por conta própria
3. Consulte as notas se precisar de ajuda
4. Compare sua solução com a dos colegas

Exercício 01 - Exploração de Dataset

Objetivo: Carregar e explorar um dataset com pandas.

Instrução: Carregue um arquivo CSV de sua escolha e responda:

1. Quantas linhas e colunas tem o dataset?
2. Quais colunas possuem valores nulos?
3. Quais são os tipos de dados de cada coluna?

Critérios de sucesso:

• O dataset é carregado sem erros
• df.shape, df.info() e df.isnull().sum() são usados corretamente
• Os resultados são interpretados e descritos

Exercício 02 - Filtros e Agregações com SQL

Objetivo: Praticar SELECT, WHERE, GROUP BY e ORDER BY.

Instrução: Dado uma tabela vendas com as colunas produto, categoria, valor e data:

1. Liste os 5 produtos com maior valor total vendido
2. Calcule o total vendido por categoria
3. Filtre apenas as vendas do último mês

Critérios de sucesso:

• As queries retornam os resultados corretos
• GROUP BY e ORDER BY são usados corretamente
• A filtragem por data funciona

Exercício 03 - Limpeza de Dados

Objetivo: Identificar e tratar problemas comuns em um dataset.

Instrução: Dado um DataFrame com dados “sujos”:

1. Remova linhas completamente duplicadas
2. Preencha valores nulos em colunas numéricas com a mediana
3. Normalize a coluna de texto (remova espaços, converta para minúsculas)

Critérios de sucesso:

• Duplicatas são removidas com drop_duplicates()
• Nulos são tratados com fillna()
• A coluna de texto é normalizada com str.strip() e str.lower()