ppl-cd-pcd-sist-int-2024-1-druganalytics
ppl-cd-pcd-sist-int-2024-1-druganalytics created by GitHub Classroom
https://github.com/icei-puc-minas-ppl-cdia/ppl-cd-pcd-sist-int-2024-1-druganalytics
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Repository
ppl-cd-pcd-sist-int-2024-1-druganalytics created by GitHub Classroom
Basic Info
- Host: GitHub
- Owner: ICEI-PUC-Minas-PPL-CDIA
- Language: Jupyter Notebook
- Default Branch: main
- Size: 7.03 MB
Statistics
- Stars: 0
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- Forks: 0
- Open Issues: 0
- Releases: 0
Metadata Files
README.md
DrugAnalytics
O trabalho é focado em desenvolver um sistema inteligente capaz de analisar bancos de dados existentes a respeito de drogas encontradas na sociedade e oferecer um feedback de acordo com o interesse do usuário, seja ele uma entidade privada ou pública. O sistema será desenvolvido para análises de dados atuais, tendo como base bancos de dados de credibilidade que a partir de um processo de completo extração, interpretação e anásile dentre outras etapas para gerar bons resultados.
Integrantes
- Thiago Rocha Amaral
- Bernardo Costa Lima Bentes
- Iury da Mota Santos
- Artur Braga Mota
Professor
- Prof. Hugo Bastos de Paula
Instruções de utilização
Assim que a primeira versão do sistema estiver disponível, deverá ser complementada com as instruções de utilização. Descreva como instalar eventuais dependências e como executar a aplicação.
Pré-requisitos Antes de instalar e executar a aplicação, certifique-se de que o seu ambiente atende aos seguintes pré-requisitos:
- Sistema Operacional: Windows, macOS ou Linux.
- Python: Certifique-se de ter o Python 3.7 ou superior instalado.
- Git: Para clonar o repositório do código-fonte, você precisará do Git.
Siga os passos abaixo para instalar as dependências necessárias para a execução da aplicação:
- Clone o repositório: Abra um terminal e execute o comando para clonar o repositório
- Navegue até o diretório do projeto
- Ative o ambiente virtual
- Instale as dependências: Execute o comando para instalar todas as dependências listadas no arquivo
Execução da Aplicação Após a instalação das dependências, siga os passos abaixo para executar a aplicação:
- Navegue até o diretório do projeto
- Execute a aplicação (dependendo da estrutura do seu projeto, a forma de execução pode variar)
Utilização Após executar a aplicação, siga as instruções específicas que aparecerão no terminal ou na interface da aplicação. Geralmente, para aplicações web, você poderá acessar a aplicação através de um navegador web, navegando para o endereço local.
Histórico de versões
- 0.1.1
- CHANGE: Atualização das documentacoes. Código permaneceu inalterado.
- 0.1.0
- Indução do primeiro modelo do agente inteligente.
- 0.0.1
- Trabalhando na preparação dos dados.
Owner
- Name: Curso de Ciência de Dados e Inteligência Artificial da PUC Minas
- Login: ICEI-PUC-Minas-PPL-CDIA
- Kind: organization
- Email: cdados.lourdes@pucminas.br
- Location: Brazil
- Website: http://icei.pucminas.br/
- Repositories: 1
- Profile: https://github.com/ICEI-PUC-Minas-PPL-CDIA
Citation (CITATION.cff)
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cff-version: 1.2.0
title: DrugAnalytics
message: >-
DrugAnalytics é um trabalho com foco no desenvolvimento um
sistema inteligente capaz de fazer uma análise de
diferentes tipos de drogas para correlacionar informações
e oferecer um feedback a respeito da influência dos
entorpeceres na sociedade. O sistema será desenvolvido
para análises de dados, tendo como base bancos de dados de
credibilidade e um passo a passo do processo exemplificado
e correto, com uso da análise exploratória de dados,
preparação de dados, indução de modelos dentre outras
etapas fundamentais para que o projeto seja conclusivo.
type: software
authors:
- given-names: Thiago
family-names: Rocha Amaral
affiliation: Puc Minas
- given-names: Bernardo
affiliation: Puc Minas
family-names: Costa Lima Bentes
- given-names: Iury
family-names: da Mota Santos
affiliation: Puc Minas
- given-names: Artur
family-names: Braga Mota
affiliation: Puc Minas
- name: Puc Minas
city: Belo Horizinte
country: BR
repository-code: >-
https://github.com/ICEI-PUC-Minas-PPL-CD/ppl-cd-pcd-sist-int-2024-1-druganalytics/tree/main
keywords:
- Ciência de Dados
- Regressão Linear
- GradientBoosting
- Preparação de Dados
- Análise Exploratória
date-released: '2024-09-10'