Observatório Digital

Vídeo aula do professor Gabriel Marcuzzo (Coordenador do Observatório Digital) realizada em parceria com a Organização das Nações Unidas (ONU)/Organização Mundial da Propriedade Intelectual (OMPI).

OMPI lança aula sobre propriedade intelectual para jovens O escritório brasileiro da Organização Mundial da Propriedade Intelectual (OMPI) lançou uma aula aberta sobre propriedade intelectual para jovens empreendedores, acompanhada de material didático. Com cerca de 40 minutos, a lição é ministrada pelo professor de Administração de Empresas da U...

Hoje falaremos sobre uma pessoa que atualmente é uma influencia mundial e que todos nós conhecemos e caso alguém não conheça, recomendo fortemente pesquisar sobre.
A pessoa na qual estou me referindo é a Anitta Larissa Machado, atualmente a cantora trouxe um grande orgulho se tornando a primeira brasileira no Top 1 no Spotify Global, além de inúmeras realizações de outros sucessos mundiais que diversas pessoas escutam diariamente, mas e você? conhece todas as musicas que ela já cantou e produziu?

Que tal, a gente descobrir juntos quais são elas utilizando o Python? Hoje trago para vocês a elaboração de uma planilha no qual poderemos visualizar todas as musicas dos seus artistas favoritos!

Script da semana do projeto Python para Gestores:

# Baixar os dados da API iTunes sobre as músicas de um determinado grupo ou artista e gerar uma planilha Excel com esses dados:

# Importar as Bibliotecas

import pandas as pd
import requests
import json

# Buscar o site onde iremos retirar as informações
base_site = "https://lnkd.in/dNdAFzS4"

# Definir os dados que iremos buscar
r = requests.get(base_site, params = {"term": "Anitta", "country": "us"})
info = r.json()
songs_df = pd.DataFrame(info["results"])

# Nomear a planilha
songs_df.to_excel("musicas_anitta_info.xlsx")
songs_df

GitHub: https://lnkd.in/dS-mSww9

O preço da gasolina sofre frequentes variações durantes os meses, atualmente ela está em um valor médio de R$ 7,13 de acordo com o site da Petrobrás, mas vocês sabem o motivo dela está nesse valor? Quais são os componentes que juntos quando somados da o preço do litro da gasolina hoje?
Hoje trago para vocês um gráfico dinâmico em formato de donut, no qual as variáveis que compõe esse gráfico são os componentes que fazem a gasolina ter o valor que ela tem hoje, dia 05/07/2022.

Script da semana do projeto Python para Gestores:

# Analisando o preço do litro da gasolina utilizando a biblioteca Plotly

# Site de referência: https://lnkd.in/eNXKw2Hp

# Importar a biblioteca
import plotly.graph_objects as go

# Definir os dados do gráfico
dados = ['Distribuição e Revenda','Etanol','Imposto Estadual','Imposto Federal', 'Parcela Petrobrás']
valores = [1.52, 0.95, 1.70, 0, 2.96]

# Use 'hole' para criar a aparência circular e definir o tamanho.
fig = go.Figure(data=[go.Pie(labels=dados, values=valores, hole=.5)])
fig.update_layout(title="Custo por variáveis da gasolina")
fig.show()

Vocês já devem ter vistos diversas vezes um QR Code e sabem da grande facilidade e rapidez que é acessar os conteúdos presentes naquele quadradinho, que tal hoje eu ensinar a vocês como criar um fácil e rápido usando Python!!
Agora você pode de forma fácil, aumentar o acesso do seu público para seus conteúdos, basta adaptar o código abaixo para o link que você deseja divulgar, em caso de dúvidas fiquem a vontade de perguntar na própria divulgação que irei ajuda-los.

(Para melhor visualização do código, acesse nosso GitHub)

Script da semana do projeto Python para Gestores:

# Criação de um QR Code usando Python
# Caso realizado no Jupyter, o QR Code ficará salvo no home page onde está situado o arquivo

# Importar Biblioteca
import qrcode

# Pesquisar o site
url = "https://lnkd.in/et8jX5hB"

# Nomear o arquivo
nome = 'Obs_Dig.png'

# Gerar o QR Code
img = qrcode.make(url)

# Salvamos a img num arquivo
img.save(nome)

Github: https://lnkd.in/ex5kBTdc

As recentes quedas nas cotações do Bitcoin são uma oportunidade para investir mais? Ou uma indicação clara do estouro de mais uma bolha financeira? Para tentar responder esta pergunta, utilizamos o Python para extrair dados do Yahoo Finance e postar os valores das cotações normalizados para visualizar a volatilidade do Bitcoin.

Comente abaixo suas dúvidas sobre o script, ou comentários com sua opinião sobre o futuro do Bitcoin e das outras criptomoedas!

(Para melhor visualização do código, acesse nosso GitHub)

Script da semana do projeto Python para Gestores:

# Extraindo dados do Yahoo Finance para plotar o gráfico de volatilidade do Bitcoin.

# Importas as bibliotecas
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas_datareader import data as wb
import matplotlib.pyplot as plt

# Definir a moeda a ser analisada
tickers = ["BTC-USD"]

# Buscar os dados
stock_prices_br = pd.DataFrame()
for t in tickers:
stock_prices_br[t] = wb.DataReader(t, data_source = "yahoo", start ="2020-1-1")["Adj Close"]

# Construir o gráfico e definir o titulo do mesmo
(stock_prices_br/ stock_prices_br.iloc[0] * 100).plot(figsize = (12, 8));
plt.title("Script do Projeto Python para Gestores - Volatilidade do Bitcoin (2020-2022)")
plt.show

Github: https://github.com/LabDigital1/Observatorio_Digital_UFF/blob/main/MERCADO%20FINANCEIRO__Volatilidade%20do%20Bitcoin__PANDAS%20e%20MATPLOTLIB.ipynb

Que tal trazer gráficos interativos e fáceis para os seus trabalhos diários e acabar impressionando as pessoas ao seu redor?
Hoje trago para vocês a biblioteca Plotly, ela nos permite criar diversos gráficos interativos de qualidade e realizar análises melhores, dando a liberdade da pessoa escolher quais dados gostaria de analisar.

(Para melhor visualização do código, acesse nosso GitHub)

Script da semana do projeto Python para Gestores:

# Gráfico de Barras interativo utilizando a biblioteca Plotly

# Importar a biblioteca
import plotly.express as px

# Definir os dados
fig = px.bar(x=["Marketing", "Vendas", "Financeira", "RH", "Logística"], y=[5000, 1000, 2800, 1500, 2500])

# Dar título, nomear as variáveis e definir a cor de fundo
fig.update_layout(title="Custo por área",
xaxis_title='Áreas',
yaxis_title='Custo',
template = 'plotly_white')

# Mostrar o gráfico
fig.show()

Github: https://lnkd.in/eG4xPZMF

Atualmente, estamos vivendo um período no qual os preços dos combustíveis estão batendo seguidos records, de acordo com a Agência Nacional do Petróleo (ANP). E quanto aos dividendos pagos pela Petrobrás, será que estão batendo records também? É possível se proteger do aumento do preço dos combustíveis comprando ações da Petrobrás?
Vamos tirar essa dúvida usando Python!!

De maneira rápida e com um simples código, iremos conseguir visualizar graficamente os valores pagos de dividendo da Petrobrás.

(Para melhor visualização do código, acesse nosso GitHub)

Script da semana do projeto Python para Gestores:

# Gráfico dos dividendos pagos por ações em um período de tempo utilizando as bibliotecas Matplotlib e yfinance.

import matplotlib.pyplot as plt
import yfinance as yf

petr = yf.Ticker("PETR4.SA")

data = petr.history(period="max") # onde 'period' pode ser: 1d, 5d, 1mo, 3mo, 6mo, 1y, 2y, 10y, ytd, ou max para todo o historico

data = petr.history(start = "2012-01-01", end = "2022-05-12")

titulo = "Dividendos Pagos pela Petrobras (PETR4) nos Últimos 10 anos"

plt.title(titulo)

data.Dividends.plot();

Github: https://lnkd.in/e-xs4Kf9

A Curva de Valor é uma valiosa ferramenta da Estratégia do Oceano Azul para analisar o posicionamento de um negócio frente aos seus principais concorrentes. Neste script do projeto Python para Gestores, utilizamos a biblioteca Matplotlib para plotar uma Curva de Valor.

Código do Gráfico da Curva de Valor:

Script:
# Plotar uma curva de valor do Oceano Azul com Python

# Importar Biblioteca
from matplotlib import pyplot as plt

# Definir o estilo de gráfico
plt.style.use("ggplot")

# Definir o eixo x do gráfico
x = ["Preço", "Disponibilidade de veiculo", "Fidelidade com Motorista", "Investimento em Marketing", "Atendimento", "Simplicidade"]

# Inserir os dados do gráfico
y1 = [6, 7, 2, 4, 7, 7]

y2 = [5, 6, 2, 5, 2, 4]

y3 = [5, 4, 6, 2, 2, 2]

y4 = [6, 5, 5, 4, 7, 5]

# Alterar a cor, o tipo e a nomenclatura das linhas do gráfico.
plt.plot(x, y1, color="k", linestyle="-", marker="o", label="Uber")
plt.plot(x, y2, color="c", linestyle="--", marker="o", linewidth=3, label="App táxi")
plt.plot(x, y3, color="y", linestyle=":", marker="o", linewidth=3, label="Taxi")
plt.plot(x, y4, color="r", linestyle="-.", marker="o", linewidth=3, label="AutoCar") # Empresa inventada

# Nomear os eixos e dar o titulo do gráfico
plt.xlabel("Atributos de Valor")
plt.title("Curva de Valor da Estratégia do Oceano Azul (Uber x App táxi x táxi x AutoCar)")

# Esconder os valores no eixo y
ax = plt.gca()
ax.axes.yaxis.set_visible(True)

# Aumentar o tamanho do grafico
plt.rcParams["figure.figsize"] = (20,6)

plt.grid(True)
plt.legend()
plt.show()

Fonte dos dados:https://lnkd.in/eTdCYFWc

Vocês se interessam pelo mercado financeiro?
Hoje trago um código que irá ajuda-los a analisar de maneira simples e rápida suas ações na bolsa de valores. Para realiza-la basta substituir a sigla da empresa para a que vai ser analisada e está pronto!!

(Para melhor visualização do código, acesse nosso GitHub)

Script da semana do projeto Python para Gestores:

# Gráfico de Preços de ações usando PANDAS_DATAREADER.

Github: https://lnkd.in/exVveDzm

(Todos os Códigos são realizados na plataforma Júpiter Notebook)

Boa tarde a todos!! Como estão?
Para trazer novidades para vocês, irei publicar toda semana um pouco das utilidades que podemos fazer utilizando a linguagem Python.

Nosso objetivo de hoje, é mostrar como criar um gráfico com diferentes variáveis de modo simples e rápido. (Para melhor visualização do código, acesse nosso GitHub)

Script da semana do projeto Python para Gestores:

Gráfico de Linhas para Múltiplas Variáveis utilizando a biblioteca Matplotlib.

Github: https://lnkd.in/eitnZSHn

O Professor Gabriel Marcuzzo, Coordenador do Observatório Digital, foi convidado pela Organização Mundial da Propriedade Intelectual (OMPI) para ministrar uma aula aberta sobre a importância da PI para jovens empreendedores.

Que tal uma inspiração para abrir startups e mudar o mundo? 🌍

👨‍🏫 O professor Gabriel Marcuzzo do Departamento de Empreendedorismo e Gestão da UFF indica o caminho e cita casos de egressos da UFF que tiveram sucesso no empreendorismo digital, sem esquecer das normas e preceitos de propriedade intelecual.

Grandes ideias como o conteúdo simplificado de medicina por meio da ferramenta Whitebook, da startup PEMED, fundada por três médicos formados pela UFF. Eles apareceram na Revista Forbes em 2019 por conta da invenção que ajuda na tomada de decisões de profissionais da área médica.

E aí, curtiu? 👍

Veja o material do professor no link: https://bit.ly/3ykdnmA

Divulgando o edital para o processo seletivo de um(a) bolsista para o Laboratório de Empreendedorismo Digital.

https://drive.google.com/file/d/1scFRSem2eaWT-3-8Wgm-a58CKH0VB-C1/view?usp=sharing