[Dúvida] Análise de Sentimentos com LLMs - Dicas para um bom Notebook?

Olá, Yuri!

Que bacana ver seu empenho e progresso no projeto de análise de sentimentos! Fico feliz que as aulas estejam sendo úteis para você. Sobre o que faz um notebook ser realmente bom e profissional, você já está no caminho certo considerando aspectos importantes como clareza na estrutura, qualidade dos comentários, reprodutibilidade e boas práticas de logging.

Aqui estão algumas sugestões adicionais que podem ajudar a elevar ainda mais a qualidade do seu notebook:

1. Sempre inclua gráficos e visualizações de dados para ilustrar suas análises e deixar com uma melhor visibilidade.

2. Construa uma narrativa (storytelling) que guie o leitor através do seu processo de pensamento. Explique o porquê de cada passo e como ele contribui para o objetivo final do projeto.

3. Além de comentários, considere usar docstrings para funções e classes, explicando o propósito, os parâmetros e o retorno esperado.

4. Reserve uma seção para discutir os resultados obtidos e suas implicações. Isso ajuda a contextualizar a importância das suas descobertas.

5. Inclua referências a artigos, livros ou sites que você utilizou como base para suas análises. Isso demonstra rigor e embasamento teórico.

6. Para tornar o notebook mais interativo, considere o uso de widgets (como os do ipywidgets) para permitir que o usuário interaja com os dados e as visualizações.

Espero que essas dicas sejam úteis para você e que seu projeto continue progredindo bem. Bons estudos e sucesso na sua jornada com a inteligência artificial!

Algumas páginas podem abrir em inglês, caso não se sinta confortável com o idioma, utilize o tradutor automático do seu navegador.

Espero ter ajudado e até mais!

Conte com o apoio da comunidade Alura na sua jornada. Abraços e bons estudos!

Olá, Nathalia !

Muito obrigado pelo feedback e pelas sugestões detalhadas. Fico muito feliz com o retorno e já salvei os links que você compartilhou para ler com calma. Seu comentário me ajudou a conectar ainda mais os pontos sobre o que torna um projeto de dados realmente profissional.

É interessante que, embora meu projeto final tenha evoluído para um pipeline de scripts Python (.py) em vez de um notebook Jupyter, achei incrível como os princípios por trás das suas sugestões são perfeitamente aplicáveis (e alguns até foram implementados!) na estrutura do projeto.

Gostaria de compartilhar como tentei aplicar a filosofia por trás de algumas das suas dicas:

• Storytelling e Discussão dos Resultados: Tentei aplicar exatamente essa ideia no README.md do projeto. Ele não é apenas um guia de instalação, mas uma narrativa que explica a visão geral, a arquitetura, os desafios (como dados "sujos" e respostas de LLM imprevisíveis) e o formato dos dados. O summary.txt, gerado no final, funciona como a "seção para discutir os resultados" que você mencionou, apresentando os insights de forma direta.

• Docstrings: Levei essa sugestão a sério! Todas as funções e classes do projeto foram documentadas com docstrings detalhadas, explicando o propósito, os Args (parâmetros), os Returns (retornos) e até os Raises (erros esperados). Foi um aprendizado enorme sobre como o código fica mais limpo, profissional e mais fácil de manter.

• Gráficos, Visualizações e Interatividade: Adorei essa ideia! Como o projeto final não é um notebook, não implementei gráficos diretamente, mas suas sugestões já me deram a ideia para um próximo passo natural: usar o processed.json como fonte de dados para criar um dashboard interativo com Streamlit ou Dash para visualizar a distribuição dos sentimentos, os aspectos mais comuns por idioma, etc. Muito obrigado pela inspiração!

• Referências: Embora não tenha me baseado em artigos acadêmicos, busquei seguir as melhores práticas documentadas na própria PEP 8, na documentação do Pydantic V2 e nas convenções da biblioteca openai, que foram minhas "referências" de engenharia ao longo do desenvolvimento.

Mais uma vez, muito obrigado pelo seu tempo e por compartilhar essas dicas valiosas. Elas mostram que os princípios de um bom projeto de dados vão muito além da ferramenta (seja um notebook ou um script) e com certeza vou levar isso para os próximos desafios.

Abraços,
Yuri