Desafios de SQL para Análise de Dados

Projeto de Banco de Dados com Python e SQLite

1. Resumo do Projeto

Este projeto prático demonstra o ciclo de vida completo de manipulação de um banco de dados SQLite utilizando a biblioteca sqlite3 nativa do Python. O script cria um banco de dados do zero, define o schema de múltiplas tabelas, insere dados em massa e realiza uma série de consultas, desde operações básicas de CRUD (Create, Read, Update, Delete) até junções de tabelas (JOINs).

Este trabalho foi desenvolvido como parte do bootcamp de Análise de Dados da WoMakersCode.

2. Principais Habilidades Demonstradas

Este script é uma demonstração prática das seguintes competências:

Conceitos de Banco de Dados e SQL:

• DDL (Data Definition Language): Uso de CREATE TABLE para definir a estrutura e os tipos de dados das tabelas.
• DML (Data Manipulation Language): Execução de operações INSERT, UPDATE e DELETE para gerenciar os registros.
• DQL (Data Query Language): Realização de consultas com SELECT, filtragem com WHERE e ordenação com ORDER BY.
• Funções de Agregação: Utilização de COUNT(), AVG() e MAX() para realizar cálculos sumarizados sobre os dados.
• Junção de Tabelas: Aplicação de INNER JOIN para combinar dados de tabelas relacionadas e gerar relatórios complexos.
• Constraints e Chaves: Definição de PRIMARY KEY e FOREIGN KEY para garantir a integridade e o relacionamento dos dados.

Integração com Python (sqlite3):

• Conexão com um banco de dados SQLite usando sqlite3.connect().
• Criação de um cursor para executar comandos SQL.
• Execução de comandos únicos com .execute() e múltiplos com .executemany().
• Recuperação de resultados de consultas com .fetchall() e .fetchone().
• Gerenciamento de transações com .commit() para persistir as alterações.
• Fechamento da conexão com .close() como boa prática de gerenciamento de recursos.

3. Estrutura do Script

O script está organizado em uma sequência lógica de operações:

1. Tabela alunos: Criação da tabela e demonstração de operações CRUD básicas, consultas com filtros, ordenação e contagem.
2. Tabela clientes: Demonstração de inserção de múltiplos registros de uma só vez (executemany) e realização de consultas com funções de agregação para calcular saldo médio, saldo máximo e contagem condicional.
3. Tabela compras e Junção (JOIN): Criação de uma terceira tabela com chave estrangeira, estabelecendo um relacionamento com a tabela clientes. O ponto alto do script é a consulta final que utiliza JOIN para combinar dados das duas tabelas, gerando um relatório consolidado de compras por cliente.

4. Como Executar o Projeto

Este projeto não requer a instalação de pacotes externos, pois a biblioteca sqlite3 já vem incluída na instalação padrão do Python 3.

1. Clone este repositório.
2. Navegue até a pasta do projeto pelo terminal.
3. Execute o script Python:

   python3 exercicio.py

4. Ao ser executado, o script criará um arquivo de banco de dados chamado banco no mesmo diretório e imprimirá no terminal os resultados de todas as consultas realizadas.