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Projeto criado para ministrar a aula de Python para a turma de Análise de Decisões 1 da Universidade de Brasília - UnB do prof. Edu Prista.

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coleta-e-analise-de-fundos-imobiliarios

Author: Jackson Pertusatti Projeto criado para ministrar a aula de Python para a turma de Análise de Decisões 1 da Universidade de Brasília - UnB do prof. Edu Prista.

ROTEIRO DE AULA

"Estudar programação = Estudar idiomas"

Contexto: Falar isso pode parecer clichê mas é bem próximo a realidade. Da mesma forma que, ao viajar para o USA se estuda inglês e para o Japão, japonês, para diferentes situações no computador se estudam diferentes linguagens de programação. E conforme a evolução das empresas para a nova realidade, o python vem se tornando a linguagem de programação curinga para inserir a pessoas de fora da tecnologia ao computador, pela sua facilidade de sintaxe e semântica e facilidade de instalação e execução. Assim como no passado as pessoas aprenderam a utilizar o Windows, o Word, o Excel, depois utilizaram e-mail, Powerpoint e smartphones, agora a realidade cada vez mais exige que as pessoas entendam um pouco mais de Ciência de Dados, Cybersegurança, Estatística e Automatizações. E o Python tem se tornado a "Caixa de ferramentas" para os profissionais a essas novas competências. Por isso na aula de hoje vamos aprender um pouco de automatização e ciência de dados.

🎯 Objetivo da aula: Realizar uma busca automática na internet, coletando dados sobre Fundos de Investimento Imobiliários (FIIs). Filtrar esses dados segundo diversos critérios e apresentar os FIIs que atenderam aos critérios propostos.

🐱 Github: https://github.com/pertusatti22/coleta-e-analise-de-fundos-imobiliarios

📘 Etapas

  1. Instalar Dependências
  2. Carregar Bibliotecas
  3. Configurar WebScrapping
  4. Coletar lista de Ticker dos FIIs
  5. Capturar dados

a. Valor Patrimonial(VP) b. Cotação(Cot) c. Patrimônio Líquido(PL) d. Último Rendimento(Rend) e. Dividend Yield(DY)

  1. Aplicar filtros

a. Valor patrimonial maior que a cotação b. Patrimônio líquido maior que 1 Bi c. Último rendimento maior que 0,70 centavos d. Dividend Yield maior que 0.6%

  1. Apresentar resultados

Resultado da aula:

Foi possível mostrar o código quase completo, e o respositório foi atualizado para aqueles que querem continuar os estudos revisarem e melhorarem.

🧭 Propostas de melhorias

  • Utilizar input para receber um valor de aporte mensal e distribuir esse aporte entre os ativos listados.
  • Buscar outras informações sobre os Fundos como quantidade de ativos.
  • Criar funções para melhorar a organização do código

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Projeto criado para ministrar a aula de Python para a turma de Análise de Decisões 1 da Universidade de Brasília - UnB do prof. Edu Prista.

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