Utilizando APIs em Python para aquisição e análise de dados
| dc.contributor.advisor | Azevedo, Victor Wagner Freire de | |
| dc.contributor.advisormail | victorwfreire@ufersa.edu.br | |
| dc.contributor.author | Cruz, Lucas Mateus Alves | |
| dc.contributor.referee1 | Azevedo, Victor Wagner Freire de | |
| dc.contributor.referee2 | Simão, Bruno Rodrigo | |
| dc.contributor.referee3 | Junior, Jakson Gomes de Oliveira | |
| dc.coverage.spatial | Mossoró | |
| dc.date.accessioned | 2025-03-06T17:34:51Z | |
| dc.date.available | 2025-03-06T17:34:51Z | |
| dc.date.issued | 2025-02-27 | |
| dc.description.abstract | As Application Programming Interfaces (API) são ferramentas versáteis para o compartilhamento de dados nos dias atuais. Elas permitem a comunicação fácil entre diferentes aplicativos, o que torna o processo de análise eficiente. Este trabalho enfatizou a aplicação de APIs para extração e análise de dados, utilizando a biblioteca FastF1 como exemplo prático. A pesquisa abordou como ferramentas de programação, especialmente em Python, podem ser aplicadas para coletar, processar e visualizar informações provenientes de fontes de dados esportivos. A análise concentrou-se em dados da Fórmula 1, como tempos de volta e velocidades em pontos da pista, destacando a relevância dessas informações para o entendimento do desempenho esportivo. Na metodologia foram utilizadas bibliotecas como Pandas, Matplotlib, Seaborn, dentre outras para manipulação e visualização dos dados obtidos por meio da FastF1. Os resultados esperados incluiram gráficos que facilitaram a interpretação das informações coletadas, demonstrando o potencial das APIs para a análise de dados complexos em comparação com métodos tradicionais. Este estudo contribuiu para uma discussão sobre o uso de APIs como ferramentas de suporte à análise de dados esportivos, facilitando a aplicação prática de técnicas e o uso de estatísticas em um contexto de interesse acadêmico e profissional. | |
| dc.description.abstract2 | The Application Programming Interfaces (API) are versatile tools for sharing data today. They allow easy communication between different applications, which makes the analysis process efficient. This work emphasized the application of APIs for data removal and analysis, using the FastF1 library as a practical example. The research addressed how programming tools, especially in Python, can be applied to collect, analyze and visualize information from sports data sources. The analysis focused on Formula 1 data, such as lap times and speeds at points on the track, highlighting the relevance of this information for understanding sporting performance. In the methodology, libraries such as Pandas, Matplotlib, Seaborn, among others, were used to manipulate and visualize the data obtained through FastF1. The expected results included graphs that facilitated the interpretation of the information collected, demonstrating the potential of APIs for analyzing complex data compared to traditional methods. This study contributed to a discussion about the use of APIs as tools to support the analysis of sports data, facilitating the application of techniques and the use of statistics in a context of academic and professional interest. | |
| dc.description.physical | 29 f. | |
| dc.format.mimetype | ||
| dc.identifier.advisorLattes | http://lattes.cnpq.br/4195605198576709 | |
| dc.identifier.bibliographicCitation | CRUZ, Lucas Mateus Alves. Utilizando APIs em Python para aquisição e análise de dados. 2025. 29 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência e Tecnologia) - Universidade Federal Rural do Semi-Árido, Mossoró,2025. | |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.ufersa.edu.br/handle/prefix/12581 | |
| dc.language.iso | pt_BR | |
| dc.publisher.center | Centro de Ciências Exatas e Naturais - CCEN | |
| dc.publisher.country | Brasil | |
| dc.publisher.initials | UFERSA | |
| dc.publisher.institution | Universidade Federal Rural do Semi-Árido | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.rights.holder | UFERSA | |
| dc.rights.license | Attribution-ShareAlike 3.0 Brazil | en |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/br/ | |
| dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA E TECNOLOGIA | |
| dc.subject.keyword | Python | |
| dc.subject.keyword | Análise de dados | |
| dc.subject.keyword | FastF1 | |
| dc.subject.keyword | Fórmula 1 | |
| dc.subject.keyword | Processamento de dados | |
| dc.subject.keyword | Visualização de dados | |
| dc.subject.keyword | Data Analysis | |
| dc.subject.keyword | Formula 1 | |
| dc.subject.keyword | Data processing | |
| dc.title | Utilizando APIs em Python para aquisição e análise de dados | |
| dc.title.alternative | Using Python APIs for data acquisition and analysis | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |