Visualização dos microdados do INEP.
Há alguns anos, o INEP fornece, ao público, acesso aos microdados de diversos dos levantamentos feitos pelo instituto. Esses dados, ainda que anonimizados, fornecem incrível nível de detalhe sobre o que acontece em cada um dos componentes do sistema de educação básica brasileiro. O formato disponibilizado, porém, é espartano e praticamente inacessível a pessoas que não têm conhecimento tecnológico para seu manuseio: os maiores arquivos chegam a 6 GB de dados puros.
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| BIG | | oh noes! |
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| DATA | /O\
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Neste projeto, sua tarefa é construir uma aplicação web que disponibilize as informações presentes nesses microdados em um formato que pessoas mortais possam consumir.
Uma maneira bacana de visualizar esses dados, provavelmente, consiste em construir uma aplicação web que forneça agregações dos microdados.
Um dos problemas dos microdados é o de que o nível de detalhe é extremo (e.g.: notas de alunos) enquanto a informação só passa a ser útil em níveis mais agregados, como escola (e.g.: distribuição das notas em uma escola) ou cidade (e.g.: porcentagem de escolas em um município com média abaixo de determinado limiar). O que queremos aqui é agregar dados para produzir informação/métricas de qualidade.
Para este projeto, qualquer ideia que resolva de uma maneira interessante o problema do parágrafo acima é válida. No entanto, fazemos também uma sugestão de caminho a seguir que pode ser seguida ou ignorada à vontade.
Uma das visualizações clássicas do desempenho agregado de um grupo é o histograma. Média e desvio padrão ajudam até certo ponto, mas o histograma oferece uma fotografia muito mais detalhada do que efetivamente acontece.
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µ-σ µ µ+σ
Mais precisamente, a ideia seria permitir a visualização, por exemplo, do desempenho de uma escola versus o desempenho da cidade ou estado em que se encontra a escola através da sobreposição dos dois histogramas. A seguir, um exemplo de sobreposição de dois histogramas para fins de comparação.
A interface pode ser bem simples; não estamos avaliando com muita atenção o webdesign da aplicação uma vez que o foco é a engenharia. Para o caso mais simples em que apenas damos a opção de comparar a escola com a cidade em que se encontra, pode-se pensar em algo como uma página única em que o usuário escolhe a escola através de uma busca textual e já pode ver o histograma da escola escolhida versus a cidade em que a escola se insere:
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| montessori | Buscar |
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| MARIA MONTESSORI |
| MONTESSORI SANTA TEREZINHA COLEGIO |
| > PRIMA ESCOLA MONTESSORI DE SAO PAULO |
| AGUAI ESCOLA MONTESSORIANA |
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Escola: PRIMA ESCOLA MONTESSORI DE SAO PAULO
Histograma comparando com a cidade:
<< insira aqui o histograma >>
Logicamente, é possível tornar esse sistema tão sofisticado quanto se queira. Mas acreditamos que o modelo atual é um bom ponto de partida. A partir deste ponto, é fácil imaginar introduzir features como o histograma versus o estado, versus o país, comparação entre escolas, comparação entre áreas diferentes do conhecimento, comparação entre regiões do país...
Os dados necessários para esta aplicação estão amplamente disponíveis. O INEP disponibiliza os microdados de seus levantamentos em seu site http://portal.inep.gov.br/basica-levantamentos-microdados. Os levantamentos que provavelmente são interessantes no nosso caso são o Censo Escolar para obtenção do catálogo de escolas e o ENEM para a distribuição de notas. Os dois levantamentos compartilham uma chave comum, então não deve haver problemas com cruzamento de dados.
O tamanho dos dados é particularmente difícil de lidar: os microdados do ENEM, por exemplo, abordam informações detalhadas de mais de 5 milhões de alunos. Para nós da Geekie, é importante saber lidar com tal quantidade de dados, mas ao mesmo tempo entendemos as limitações de tempo para um projeto como o que está sendo proposto.
Propomos então que apenas os dados de escolas referentes ao município de São Paulo - SP sejam considerados. Isso diminui a carga de alunos para aproximadamente 80 mil alunos, um número bem mais administrável.
Também propomos que apenas uma das quatro áreas de conhecimento (entre Ciências da Natureza, Ciências Humanas, Linguagens e Matemática) seja considerada, a fim de evitar código tedioso.
A proposta é que a pessoa esteja livre para escolher como arquitetar sua solução no nível de aplicação. Para o stack/framework, sugerimos fortemente um dos stacks atualmente utilizados pela engenharia da Geekie:
- Linguagem: Python
- Framework: GAE, Flask (provavelmente o mais fácil), Pyramid
- Hosting: GAE, Heroku (provavelmente o mais fácil)
- DB: GAE Datastore, MongoDB (provavelmente o mais fácil), ZODB, possivelmente MySQL/PostgreSQL
Queremos ver a aplicação rodando hospedada já em algum lugar, por isso já propomos também o stack de hosting preferencial.
Valorizamos simplicidade e soluções espertas, bem como saber utilizar o que já existe a seu favor. Se já existir magicamente uma library que cria uma página com exatamente esses requisitos, está valendo. Serviços third-party são fair game, em particular addons como os que o Heroku disponibiliza.
A ideia do desafio é que possa ser completado em 3 dias. Programadores rápidos devem ser capazes de terminar o desafio em 1 dia.
Em caso de dúvidas, contactar [email protected] e tentaremos responder ASAP.