O objetivo desta competição é desenvolver um modelo preditor da presença de esperas para voos comerciais com origem e destino nos 12 principais aeródromos do Brasil.

Os participantes terão acesso a diversas bases de dados relacionadas à geolocalização, satélites, estações meteorológicas e preditores climáticos.

Fenômenos meteorológicos exercem uma forte influência na pontualidade de um voo. Por esse motivo, serão fornecidos dados meteorológicos de 3 fontes:

- METAR (Meteorological Aerodrome Report) 
- Imagens de satélite meteorológico
- METAF (Terminal Aerodrome Forecast)

As bases METAR e METAF apresentam dados de telemetria de estações meteorológicas da região dos aeródromos, como temperatura, velocidade do vento, umidade, etc. Mais informações sobre quais dados existem e como interpretar os dados de METAR e METAF estão disponíveis [aqui](https://ajuda.decea.mil.br/base-de-conhecimento/como-decodificar-o-metar-e-o-speci/). Embora a codificação destas informações seja complexa, é possível utilizar bibliotecas python para o parsing. Um exemplo de uma biblioteca com essa funcionalidade está disponível [aqui](https://github.com/python-metar/python-metar).

A base de dados Previsão de Troca de Cabeceira traz as previsões por hora de troca de cabeceira nos aeroportos. Os campos dessa base compreendem a hora de referência, a informação de troca de cabeceira (variável booleana) e o aeroporto. Enquanto a base de Histórico de Troca de Cabeceira corresponde às observações de troca de cabeceira, que traz os campos hora de referência, quantidade de trocas de cabeceira nessa hora e o aeroporto.