O SCAN (Spatial Critical Analysis of Natural Disasters) é uma plataforma analítica interativa voltada para a exploração de dados históricos de desastres naturais em escala global. O projeto combina uma aplicação web construída com Streamlit e uma camada de ETL em Python para higienização, normalização e publicação do dataset utilizado pelo dashboard.
A proposta do repositório é concentrar, em uma estrutura única, o processamento dos dados, os notebooks de apoio e a interface final de visualização, mantendo separação clara entre dados brutos, dados processados, documentação e código de produção.
O sistema foi desenvolvido usando as tecnologias definidas no escopo do projeto:
- Linguagem: Python 3.11+
- Interface: Streamlit
- Visualização de dados: Plotly
- Processamento de dados: Pandas
- Gerenciamento de ambiente e dependências: uv
- Suporte a notebooks e relatórios: Jupyter Notebook
O repositório organiza a aplicação analítica, o pipeline de dados e os materiais de apoio no mesmo projeto:
src/app/: aplicação Streamlit com landing page, dashboard, páginas e componentes compartilhados.src/data_utils/: pipeline ETL, etapas de transformação e scripts de execução do tratamento de dados.data/raw/: dados brutos de entrada.data/processed/: dados tratados consumidos pelo dashboard.notebooks/: análises exploratórias, experimentos e validações.scripts/: scripts auxiliares de auditoria e preparação de dados.documentation/: documentação funcional e técnica do projeto.
Na raiz do projeto, execute os comandos abaixo:
uv venv .venv
uv syncPara iniciar a aplicação:
uv run streamlit run src/app/main.pyPara executar o pipeline ETL e regerar o dataset processado:
uv run python src/data_utils/run_etl.py| Nome | Github | |
|---|---|---|
| Gabriel Pequeno | Github | |
| Helen Tesch | Github | |
| Bianca Gonzaga | Github | |
| Felipe Mello | Github | |
| Thiago Martins | Github | |
| Edinaldo Junio | Github |