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fiap-datascience/Challenge_1

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Enterprise Challenge FIAP - Minsait

Imagem - Minsait

Este é o repositório do projeto desenvolvido para o curso de Data Science da FIAP.

Objetivo

O objetivo deste projeto é aplicar técnicas e conceitos de Data Science em um contexto real, no desafio proposto pela Minsait em parceria com a FIAP. (complementar)

Contexto

Em 2024, São Paulo enfrentará desafios climáticos intensificados, conforme alertado por especialistas. A combinação de fenômenos como El Niño e a Oscilação Multidecadal do Atlântico promete trazer chuvas mais extremas e recorrentes.

Essa perspectiva aumenta o risco de alagamentos e outros impactos devastadores na região metropolitana. Ane Alencar, do Ipam, adverte sobre a gravidade da situação, prevendo uma calamidade climática ainda mais severa do que a já vivenciada em 2023. Com a Amazônia enfrentando períodos chuvosos menos intensos, a recarga de água nos solos será insuficiente para aliviar o estresse hídrico, exacerbando a crise.

Em meio a esse cenário desafiador, é crucial implementar medidas de adaptação e resiliência para proteger a população e mitigar os impactos das chuvas e alagamentos em São Paulo.

Funcionalidades

  • Em definição.

Tecnologias utilizadas

  • Python
  • Em definição

Fontes de dados utilizadas

  • Listar

Membros da equipe

  • Listar

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