Gestão de dados de campo e de monitorização

Anos de trabalho de campo acabam muitas vezes em dezenas de folhas de cálculo: nomes de colunas que mudam de ano para ano, a mesma espécie escrita de três maneiras, datas em formatos diferentes. Antes de qualquer análise, os dados têm de estar num só sítio e coerentes.

O que posso fazer

Uma base de dados: folhas de cálculo e fichas de campo reunidas numa base de dados SQL estruturada.
Nomes e códigos coerentes: locais, métodos e espécies normalizados, com os nomes das espécies verificados numa lista de referência (para espécies marinhas, o WoRMS).
Regras de validação: verificações que apanham gralhas, valores impossíveis e campos em falta sempre que entram dados novos.
Documentação: um dicionário de dados que explica cada tabela e cada campo.
Acesso: painéis simples (Power BI ou Streamlit) para a equipa explorar os dados sem escrever código.

Como corre um projeto

Uma conversa curta sobre a pergunta, os dados que tem e para quando precisa da resposta.
Uma análise de uma amostra dos dados e, depois, uma proposta escrita com a abordagem, os seus limites e o tempo necessário.
O trabalho em si, com as decisões registadas por escrito à medida que avanço.
A entrega e uma apresentação dos resultados, com os ficheiros e o código.

O que recebe

A base de dados, com os dados históricos limpos já carregados.
Os scripts usados para limpar e carregar os dados, para que os dados novos sigam o mesmo caminho.
Um dicionário de dados e uma sessão curta de passagem de testemunho.

Percurso

Trabalho com Python e SQL para limpar e estruturar dados, e já trabalhei com registos de campo de amostragens ecológicas e com dados de processo na indústria.

Fale-me dos seus dados.

Bastam algumas linhas: a pergunta, os dados que já tem e para quando precisa da resposta. Respondo em português, inglês ou espanhol.

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