finance-data-pipeline

project/
│
├── app/
│   ├── __init__.py         # Inicialização do pacote
│   ├── api/
│   │   ├── __init__.py     # Inicialização das rotas da API
│   │   ├── routes.py       # Rotas para interação (predições, monitoramento)
│   ├── services/
│   │   ├── __init__.py     # Inicialização dos serviços
│   │   ├── scraper.py      # Funções de web scraping
│   │   ├── data_processing.py # Pipeline ETL (tratamento e transformação)
│   │   ├── model_training.py  # Treinamento e validação dos modelos
│   │   ├── model_selection.py # GridSearch e seleção do melhor modelo
│   │   ├── model_prediction.py # Utilização do modelo para previsões
│   ├── utils/
│   │   ├── __init__.py     # Inicialização dos utilitários
│   │   ├── db.py           # Conexão com o banco de dados
│   │   ├── logger.py       # Configuração de logs
│   ├── main.py             # Arquivo principal para iniciar a aplicação
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├── models/                 # Modelos treinados e serializados
│   ├── best_model.pkl      # Melhor modelo selecionado
│   ├── gridsearch_results/ # Resultados do GridSearch
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├── tests/                  # Testes unitários e de integração
│   ├── test_scraper.py     # Testes para o web scraping
│   ├── test_processing.py  # Testes para processamento de dados
│   ├── test_training.py    # Testes para o treinamento
│
├── data/                   # Dados brutos e tratados
│   ├── raw/                # Dados brutos coletados pelo scraper
│   ├── processed/          # Dados prontos para modelagem
│
├── docs/                   # Documentação do projeto
│   ├── README.md           # Documentação principal
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├── logs/                   # Documentos de logging
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├── notebooks/              # Notebooks Jupyter para experimentos
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├── requirements.txt        # Dependências do projeto
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└── setup.py                # Script de configuração do pacote (opcional)