<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" version="2.0"><channel><title><![CDATA[Data Harvest - Jean Lima]]></title><description><![CDATA[Data Harvest - Jean Lima]]></description><link>https://dataharvest.hashnode.dev</link><generator>RSS for Node</generator><lastBuildDate>Sat, 12 Sep 2026 05:45:10 GMT</lastBuildDate><atom:link href="https://dataharvest.hashnode.dev/rss.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><language><![CDATA[en]]></language><ttl>60</ttl><item><title><![CDATA[Do Excel a mapa interativo: 
Como usei Python e Folium para 
dar vida a dados geoespaciais]]></title><description><![CDATA[1. Introdução: O problema que todo mundo conhece

Planilhas são ótimas para armazenar dados, mas vamos ser sinceros: números por si só raramente despertam interesse.Agora imagine um gestor tentando entender onde estão as áreas críticas de uma safra, ...]]></description><link>https://dataharvest.hashnode.dev/do-excel-a-mapa-interativo-como-usei-python-e-folium-para-dar-vida-a-dados-geoespaciais</link><guid isPermaLink="true">https://dataharvest.hashnode.dev/do-excel-a-mapa-interativo-como-usei-python-e-folium-para-dar-vida-a-dados-geoespaciais</guid><category><![CDATA[Data Science]]></category><category><![CDATA[Folium]]></category><category><![CDATA[geohash]]></category><category><![CDATA[Python]]></category><dc:creator><![CDATA[Jean Lima]]></dc:creator><pubDate>Thu, 14 Aug 2025 21:47:36 GMT</pubDate><enclosure url="https://cdn.hashnode.com/res/hashnode/image/upload/v1755189947385/bb5a17e3-d540-4dbb-b7f7-c677197e1773.png" length="0" type="image/jpeg"/><content:encoded><![CDATA[<hr />
<h2 id="heading-1-introducao-o-problema-que-todo-mundo-conhece">1. Introdução: O problema que todo mundo conhece</h2>
<p><img src="https://videos.openai.com/vg-assets/assets%2Ftask_01k2n73mf0ecaac0w5pxte4hc1%2F1755206327_img_0.webp?st=2025-08-14T20%3A08%3A42Z&amp;se=2025-08-20T21%3A08%3A42Z&amp;sks=b&amp;skt=2025-08-14T20%3A08%3A42Z&amp;ske=2025-08-20T21%3A08%3A42Z&amp;sktid=a48cca56-e6da-484e-a814-9c849652bcb3&amp;skoid=8ebb0df1-a278-4e2e-9c20-f2d373479b3a&amp;skv=2019-02-02&amp;sv=2018-11-09&amp;sr=b&amp;sp=r&amp;spr=https%2Chttp&amp;sig=nU6aG9wrNfedQzxD5M2E%2Fv0WeJ08XCbaqS29a%2FcWb2I%3D&amp;az=oaivgprodscus" alt /></p>
<p>Planilhas são ótimas para armazenar dados, mas vamos ser sinceros: números por si só raramente despertam interesse.<br />Agora imagine um gestor tentando entender onde estão as áreas críticas de uma safra, ou um analista de risco mapeando pontos de calor para seguros agrícolas.<br />Sem visualização, esses dados continuam sendo apenas… linhas e colunas.</p>
<hr />
<h2 id="heading-2-o-cenario-inicial-dados-brutos">2. O cenário inicial: dados brutos</h2>
<p>O dataset inicial era algo como:</p>
<div class="hn-table">
<table>
<thead>
<tr>
<td>Município</td><td>UF</td><td>Latitude</td><td>Longitude</td><td>Cultura</td><td>Área Garantida (ha)</td></tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>CENTENARIO</td><td>RS</td><td>-27.763</td><td>-53.268</td><td>Soja</td><td>222</td></tr>
<tr>
<td>MISSAL</td><td>PR</td><td>-25.774</td><td>-54.172</td><td>Milho</td><td>145</td></tr>
</tbody>
</table>
</div><p>Apesar de valiosos, esses números não transmitem a localização real para quem precisa agir rápido.</p>
<hr />
<h2 id="heading-3-escolhendo-as-ferramentas">3. Escolhendo as ferramentas</h2>
<ul>
<li><p><img src="https://cdn.hashnode.com/res/hashnode/image/upload/v1755206486129/d9a7ffac-4ac3-4d1f-88d3-6840e77ca4da.png" alt class="image--center mx-auto" /></p>
<p>  <strong>Pandas</strong>: para manipulação de dados.</p>
</li>
<li><p><strong>Folium</strong>: para criar mapas interativos em Python.</p>
</li>
<li><p><strong>Leaflet.js</strong> (por baixo dos panos): biblioteca JavaScript usada pelo Folium para renderizar mapas dinâmicos.</p>
</li>
</ul>
<hr />
<h2 id="heading-4-criando-o-mapa-passo-a-passo">4. Criando o mapa passo a passo</h2>
<h3 id="heading-importando-as-bibliotecas-e-gerando-o-html">Importando as bibliotecas e gerando o html</h3>
<pre><code class="lang-python"><span class="hljs-keyword">import</span> os
<span class="hljs-keyword">import</span> re
<span class="hljs-keyword">import</span> json
<span class="hljs-keyword">import</span> base64
<span class="hljs-keyword">import</span> math
<span class="hljs-keyword">import</span> pandas <span class="hljs-keyword">as</span> pd
<span class="hljs-keyword">import</span> folium
<span class="hljs-keyword">from</span> geopy.geocoders <span class="hljs-keyword">import</span> Nominatim
<span class="hljs-keyword">from</span> geopy.extra.rate_limiter <span class="hljs-keyword">import</span> RateLimiter
</code></pre>
<p><img src="https://cdn.hashnode.com/res/hashnode/image/upload/v1755206571143/236520e8-df75-47a7-9513-a211a4a8abb9.png" alt /></p>
<p><img src="https://cdn.hashnode.com/res/hashnode/image/upload/v1755206703849/90eb7401-e5bf-4676-9337-32431b5444ab.png" alt class="image--center mx-auto" /></p>
<h2 id="heading-conclusao">Conclusão</h2>
<p>Transformar tabelas em mapas interativos não é apenas um exercício técnico — é uma forma de <strong>dar vida aos dados</strong> e torná-los compreensíveis para qualquer público, seja ele técnico ou não.<br />Ao unir <strong>Pandas</strong> para manipulação e <strong>Folium</strong> para visualização, conseguimos criar algo que não apenas informa, mas <strong>gera ação imediata</strong>.</p>
<p>No mercado de trabalho, especialmente para posições de Ciência de Dados, esse tipo de projeto demonstra três pontos que recrutadores valorizam muito:</p>
<ol>
<li><p><strong>Domínio técnico</strong> sobre ferramentas e bibliotecas relevantes.</p>
</li>
<li><p><strong>Pensamento orientado a produto</strong> — entregar algo que um usuário final pode usar.</p>
</li>
<li><p><strong>Capacidade de comunicação visual</strong> — transformar informação em insight claro.</p>
</li>
</ol>
<p>Seja no agronegócio, na logística ou em qualquer setor com dados geoespaciais, essa abordagem abre portas para análises mais ricas, decisões mais rápidas e resultados mais precisos.</p>
<hr />
<h2 id="heading-agradecimento">Agradecimento</h2>
<p>Obrigado por acompanhar este passo a passo e conhecer mais sobre como utilizo Python e Folium para criar soluções inteligentes a partir de dados.<br />Meu objetivo é sempre unir <strong>técnica, clareza e impacto real</strong> — e este é apenas um exemplo do que é possível fazer.</p>
<p>📌 <strong>Quer ver este projeto funcionando?</strong><br />🔗 <a target="_blank" href="https://github.com/jeancarlosde-lima/Mapa-Seguradora-agro">Acesse o código completo no GitHub</a><br />🔗 <a target="_blank" href="https://www.linkedin.com/in/jeancarlosodelima/overlay/1755129118806/single-media-viewer/?profileId=ACoAAEPburEB2FDfY_Hzu1DBnw2AY-ZTNfaCeMY">Veja o projeto no meu LinkedIn</a></p>
<p>💬 Ficarei feliz em receber seu feedback ou trocar ideias sobre Ciência de Dados.<br /><strong>Até a próxima! 🚀</strong></p>
]]></content:encoded></item></channel></rss>