Introdução
Os projetos de Ciência de Dados são uma das formas mais eficientes de demonstrar experiência prática e conquistar o primeiro emprego como Data Scientist. Neste artigo, você conhecerá cinco tipos de projetos que fortalecem seu portfólio, mostram sua capacidade de resolver problemas reais de negócio e aumentam suas chances de chamar a atenção dos recrutadores.
O que você vai aprender
- Quais projetos de Ciência de Dados devem fazer parte do seu portfólio;
- Como estruturar um projeto profissional;
- Como resolver um desafio de negócio utilizando dados;
- Como apresentar seus projetos para recrutadores.
Os 5 projetos de Ciência de Dados que todo portfólio deve ter
- Projeto de Insights
- Projeto de Data Engineering
- Projeto de Machine Learning
- Projeto End-to-End
- Projeto completo de Data Science
Projeto de Ciência de Dados nº 1: Insights de Negócio
O primeiro projeto recomendado é um Projeto de Insights. O objetivo é responder perguntas de negócio utilizando Análise Exploratória de Dados (EDA), sem depender inicialmente de algoritmos de Machine Learning.
O desafio House Rocket
Imagine que você foi contratado pela House Rocket para identificar oportunidades de compra e venda de imóveis utilizando Ciência de Dados.
Perguntas de negócio
- Quais imóveis comprar?
- Qual o preço ideal de compra?
- Quando vender?
- Quais reformas aumentam o lucro?
Como desenvolver projetos de Ciência de Dados
- Entenda o problema de negócio.
- Colete os dados.
- Limpe os dados.
- Faça estatística descritiva.
- Crie hipóteses.
- Realize uma Análise Exploratória de Dados.
- Valide hipóteses.
- Gere insights.
- Apresente recomendações.
Exemplos de hipóteses
- Casas com garagem são mais valorizadas?
- Mais quartos aumentam o preço?
- A localização influencia o valor?
- Quais variáveis possuem maior correlação com o preço?
Como apresentar projetos de Ciência de Dados no portfólio
Depois de concluir o projeto, publique o código no GitHub, documente o processo, explique as hipóteses, apresente os resultados e escreva um artigo detalhando toda a solução.
Conclusão
Construir projetos de Ciência de Dados voltados para problemas reais é uma das melhores formas de acelerar sua carreira. Um bom portfólio demonstra conhecimento técnico, pensamento analítico e capacidade de gerar valor para empresas.
Perguntas frequentes
Qual projeto devo fazer primeiro?
Comece por um Projeto de Insights, pois ele desenvolve visão de negócio e análise de dados.
Preciso usar Machine Learning?
Não. Muitos problemas são resolvidos apenas com uma boa análise exploratória.
Onde publicar meus projetos?
No GitHub e, se possível, em artigos publicados no seu blog.