Realize uma análise completa usando Python e a biblioteca Pandas numa base de dados de preços de aluguéis em São Paulo. Utilize a regressão linear para modelar uma relação entre variáveis do conjunto de dados. Os estudantes aprenderão a importar dados, limpar, explorar, visualizar e tirar conclusões a partir dos dados, além de ajustar um modelo de regressão linear e avaliar seu desempenho.

a. Obter base de dados: Faça download da base de dados;
b. Importação e Limpeza: Importe os dados para um DataFrame do Pandas, limpe os dados e trate valores ausentes;
c. Análise Descritiva: Realize uma análise descritiva dos dados, calculando estatísticas básicas e identificando tendências;

d. Modelagem de Regressão Linear: Ajuste um modelo de regressão linear aos dados para tentar prever o preço do aluguel em uma determinada área;
e. Visualização de Dados: Crie visualizações gráficas usando bibliotecas como Matplotlib ou Seaborn para representar os dados;
f. Conclusões: Tire conclusões a partir das análises realizadas e apresente os resultados em um relatório.