Repositório destinado aos códigos e arquivos referente ao processo seletivo (dividido em duas etapas) para estágio em Ciência de Dados.

Este programa recebe um arquivo de anúncios de produtos como entrada e classifica cada um dos produtos como sendo "smartphone" ou "não-smartphone", a saída do programa é o arquivo "produtos_classificados.csv" que contém os dados do arquivo de entrada e a coluna referente a classe do produto.

• python 3
• unidecode

Para executar o programa, basta passar o diretório do arquivo de anúncios como parâmetro na execução, caso o diretório não seja informado, o programa irá assumir que o arquivo de anúncios está no diretório raiz da execução com o nome de "data_estag_ds.tsv" Exemplos de execução:

$ python3 psel_ds.py data_estag_ds.tsv

ou

$ python3 psel_ds.py

Todos ss títulos de anúncios utilizados nessa etapa (com exceção dos que foram fornecidos) foram crawleados no site buscapé, os cógigos produzidos estão divididos em três arquivos:

• smart_spider.py - Responsável por crawlear todos os anúncios de ofertas de smartphones do site buscapé, os anúncios estão disponíveis no arquivo smartphones.json.
• not_smart_spider.py - Responsável por crawlear os anúncios de ofertas de não smartphones, os anúncios estão disponíveis no arquivo nao_smartphones.json. É válido destacar que esse crawler percorre o mapa do site, crawleando uma página de cada tipo de produto, com excessão dos acessórios de smartphone que são crawleados até a última página.
• etapa_2.ipynb - Jupyter notebook que contém todos os códigos solicitados na tarefa, para uma melhor visualização recomendo que seja visualizado clicando aqui.

Os arquivos gerados pelo notebook também são três:

• produtos_classificados.csv - CSV que contém o id, título e categoria (smartphone ou não-smartphone) de todos os anúncios do arquivo de entrada (data_estag_ds.tsv).
• smartphones_atributos.csv - CSV que contém o id, título, marca, ram (quantidade), tela (tamanho) e cor dos smartphones do arquivo de entrada.
• smartphones_duplicados.csv - CSV que contém os smartphones que foram considerados duplicados do arquivo de entrada, os campos são divididos em 'ID 1' e 'ID 2' (id's dos smartphones), 'TITLE 1' e 'TITLE 2' (títulos dos smartphones), 'Similaridade' (similaridade entre os títulos), 'Especificações iguais' (especificações em comum nos smartphones) e 'Especificações diferentes' (especificações que são distintas nos aparelhos 1 e 2 respectivamente).

• python 3
• unidecode
• scrapy
• jupyter