Repositório de aprendizado de Python aplicado à análise de dados ESG (Environmental, Social & Governance).
O objetivo é desenvolver habilidades práticas em Python utilizando contextos reais de sustentabilidade — como métricas ambientais, indicadores sociais e dados de governança corporativa.
| Pasta | Tema | Descrição |
|---|---|---|
aula01/ |
Variáveis e Tipos de Dados | Fundamentos de Python aplicados a dados ESG: variáveis numéricas, strings e booleanas em contextos de métricas de sustentabilidade |
aula02/ |
Estruturas de Dados | Listas e dicionários para organizar e manipular indicadores ESG de múltiplas empresas |
aula03/ |
Pandas e DataFrames | Introdução à biblioteca Pandas para leitura, exploração e análise de conjuntos de dados ESG |
aula04/ |
Pandas e DataFrames | Aprofundamento em Pandas: filtragem, agrupamento e sumarização de métricas de sustentabilidade |
- Python 3.8+
- Jupyter Notebook ou JupyterLab
- Biblioteca Pandas
# Clone o repositório
git clone https://github.com/raipbarboza/python-esg-studies.git
# Entre na pasta do projeto
cd python-esg-studies
# Instale as dependências
pip install pandas jupyter
# Inicie o Jupyter Notebook
jupyter notebookDepois, abra a pasta da aula desejada e execute o notebook .ipynb.
ESG é um conjunto de critérios utilizados para avaliar o desempenho de empresas em três dimensões:
- 🌿 Environmental (Ambiental): emissões de carbono, consumo de energia, gestão de resíduos
- 🤝 Social: condições de trabalho, diversidade, impacto nas comunidades
- 🏛️ Governance (Governança): transparência, ética corporativa, estrutura de liderança
Frameworks de referência utilizados como base conceitual: GRI, TCFD e CDP.
- Variáveis e tipos de dados
- Estruturas de dados (listas e dicionários)
- Pandas e DataFrames
- Web Scraping de relatórios ESG públicos
- Visualização de dados (Matplotlib / Seaborn)
- Análise de métricas de emissões (Escopo 1, 2 e 3)
- Criação de dashboard ESG
Profissional em transição para Data Analytics, com foco em dados de ESG e sustentabilidade. Este repositório documenta minha jornada de aprendizado de Python aplicado a um domínio que acredito ser cada vez mais relevante para o mercado.