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Portfólio de análise de dados: 10 projetos para construir do zero e atrair recrutadores

Rocketseat

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Preciso de experiência para conseguir uma vaga, mas preciso de uma vaga para ter experiência.
Se identificou com esse dilema que parece um beco sem saída? Mas e se eu te dissesse que existe uma saída para quebrar esse ciclo? O nome dela é portfólio. Um bom portfólio não é uma lista de cursos, é a prova viva de que você sabe transformar dados em valor. E hoje, vamos te entregar 10 projetos de data analytics para portfólio para você começar do zero.

O segredo de um portfólio que contrata

Um projeto de portfólio que realmente chama a atenção dos recrutadores vai muito além de um código funcional ou um dashboard bonito. Ele é, na verdade, um case de negócio. Para que seu projeto se destaque e mostre seu verdadeiro potencial como analista de dados, ele precisa responder a três perguntas fundamentais:
  1. Qual era o problema?
      2. Comece explicando o cenário, o desafio ou a pergunta de negócio que você se propôs a resolver. Qual a dor que seus dados vão aliviar? Isso mostra que você entende o propósito por trás da análise.
  1. Como você o resolveu?
      2. Detalhe a metodologia que você utilizou. Quais dados você coletou? Como você os tratou? Quais ferramentas e técnicas de análise você aplicou? Aqui, você demonstra seu conhecimento técnico e sua capacidade de execução.
  1. O que você descobriu?
      2. Apresente os resultados da sua análise de forma clara e concisa. Quais foram os principais insights? Que conclusões você tirou? E, mais importante, quais recomendações você faria com base nesses achados? Isso prova sua capacidade de transformar dados brutos em valor acionável.
Dica de recrutador: um projeto simples, mas com uma análise bem comunicada em um README caprichado, vale mais do que um projeto complexo e mal documentado. A documentação do seu projeto, especialmente o arquivo README.md no GitHub, é tão crucial quanto o próprio código. É ali que você conta a história do seu projeto, guia o recrutador pela sua linha de raciocínio e destaca o valor que você gerou. Spoiler: falaremos mais sobre isso ao final do artigo.
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Sua jornada de projetos - do bronze ao ouro

Agora que você já sabe que um bom portfólio pode ser um verdadeiro game-changer, é hora de colocar a mão na massa! Preparamos uma lista com 10 projetos, divididos em níveis de dificuldade crescente. Assim, você pode começar do básico e evoluir no seu ritmo, construindo um portfólio sólido e diversificado.
Cada projeto seguirá um template padronizado para facilitar sua vida e garantir que você demonstre as habilidades certas. Vamos nessa?

Nível bronze

Neste nível, o foco é em ferramentas visuais e nos conceitos básicos de análise. Perfeito para quem está começando a desbravar o mundo dos dados e quer conquistar suas primeiras vitórias.
Análise de vendas de uma rede de fast-food - (clique para expandir):
  • A pergunta de negócio: qual o produto mais vendido? Existe um horário de pico de pedidos? Qual produto gera mais receita?
  • Onde encontrar os dados: utilize um dataset clássico do Kaggle sobre vendas de uma rede de fast-food. Uma busca rápida por "fast food sales" deve te levar a ótimas opções.
  • Ferramentas recomendadas: comece com o bom e velho Excel ou Google Sheets para uma primeira análise. Para um passo além e para criar um dashboard interativo que impressione, explore o Power BI.
  • O que você demonstra: manipulação de dados em planilhas, criação de tabelas dinâmicas, aplicação de filtros e, o mais importante, data storytelling visual. Você mostrará que sabe transformar números em uma narrativa clara e impactante.
Análise de popularidade de músicas no Spotify - (clique para expandir):
  • A pergunta de negócio: quais são as músicas mais populares em diferentes gêneros ou regiões? Existe alguma correlação entre características da música (duração, energia, dançabilidade) e sua popularidade? Como a popularidade de um artista evolui ao longo do tempo?
  • Onde encontrar os dados: o Spotify oferece APIs para desenvolvedores, mas para iniciantes, existem diversos datasets de popularidade de músicas no Kaggle. Procure por "spotify songs dataset".
  • Ferramentas recomendadas: novamente, Excel ou Google Sheets são excelentes para começar. Para visualizações mais ricas e dinâmicas, o Tableau Public é uma ótima pedida, permitindo que você crie dashboards interativos e os compartilhe facilmente.
  • O que você demonstra: habilidade em coletar e organizar dados de fontes externas, realizar análises comparativas e criar visualizações que revelam tendências e padrões. Você estará mostrando sua capacidade de extrair insights de grandes volumes de dados e apresentá-los de forma compreensível.
Análise de preços do AirBnB - (clique para expandir):
  • A pergunta de negócio: qual o preço médio de aluguel por tipo de imóvel e bairro em uma cidade? Quais características de um imóvel (número de quartos, avaliações, comodidades) mais influenciam o preço? Existe sazonalidade nos preços?
  • Onde encontrar os dados: o site Inside Airbnb oferece datasets públicos de diversas cidades. É uma fonte rica e confiável para projetos de data analytics para portfólio focados em dados geográficos e de mercado.
  • Ferramentas recomendadas: Excel ou Google Sheets para a organização inicial e Power BI para construir um dashboard interativo que permita explorar os preços por região, tipo de imóvel e outras variáveis. Você pode até usar mapas para visualizar a distribuição dos preços.
  • O que você demonstra: capacidade de trabalhar com dados geográficos, identificar fatores que influenciam preços, realizar análises de regressão simples (mesmo que visualmente) e apresentar informações complexas de forma intuitiva através de dashboards. Essencial para quem busca uma vaga de analista de dados júnior.

Nível prata

É hora de subir um degrau! Neste nível, você será introduzido ao poder do SQL e do Python para análises mais robustas e complexas. Prepare-se para ir além das planilhas!
Análise de churn - (clique para expandir):
  • A pergunta de negócio: qual o perfil de clientes que mais cancela o serviço? Quais fatores (tempo de contrato, serviços adicionais) estão mais correlacionados com o churn? Podemos prever quais clientes estão em risco de cancelar?
  • Onde encontrar os dados: utilize um dataset clássico de churn de clientes de telecom disponível no Kaggle. Procure por "telecom churn dataset".
  • Ferramentas recomendadas: SQL para consultas iniciais e manipulação de dados em bancos de dados. Para limpeza, análise exploratória e visualização mais aprofundada, use Python com as bibliotecas Pandas e Seaborn no Google Colab.
  • O que você demonstra: habilidade em limpeza e tratamento de dados, realização de análise diagnóstica (entender o porquê das coisas acontecerem) e uso de Python para gerar insights acionáveis. Este é um dos projetos Python data analytics github mais valorizados.
Análise de sentimentos de reviews de um app - (clique para expandir):
  • A pergunta de negócio: qual o sentimento geral dos usuários em relação ao aplicativo? Quais funcionalidades ou aspectos geram mais comentários positivos ou negativos? Existem tendências de sentimento ao longo do tempo?
  • Onde encontrar os dados: datasets de reviews de aplicativos podem ser encontrados no Kaggle (ex: "app reviews dataset kaggle") ou você pode simular a coleta de dados de uma loja de aplicativos.
  • Ferramentas recomendadas: Python com bibliotecas de processamento de linguagem natural (PLN) como NLTK ou TextBlob para análise de sentimentos. Pandas para manipulação dos dados e Matplotlib/Seaborn para visualização dos resultados.
  • O que você demonstra: capacidade de trabalhar com dados não estruturados (texto), aplicar técnicas de PLN para extrair informações valiosas e transformar dados qualitativos em insights quantitativos. Um projeto que mostra sua versatilidade como analista.
Dashboard de performance de campanhas de marketing - (clique para expandir):
  • A pergunta de negócio: qual campanha de marketing está gerando o melhor ROI (retorno sobre investimento)? Quais canais de aquisição são mais eficazes? Como otimizar o orçamento de marketing para maximizar resultados?
  • Onde encontrar os dados: datasets simulados de performance de campanhas de marketing são comuns no Kaggle. Você também pode criar um dataset fictício com métricas como cliques, impressões, conversões e custo.
  • Ferramentas recomendadas: SQL para agregar e transformar os dados brutos. Power BI ou Tableau para construir um dashboard interativo e visualmente atraente, com KPIs (Key Performance Indicators) claros e filtros que permitam explorar a performance por campanha, canal ou período.
  • O que você demonstra: habilidade em trabalhar com dados de marketing, criar métricas relevantes, construir dashboards eficazes para monitoramento de performance e apresentar recomendações estratégicas para otimização. Essencial para quem quer atuar com análise de dados em projetos práticos no mundo dos negócios.
Análise logística de um e-commerce - (clique para expandir):
  • A pergunta de negócio: quais são os gargalos na cadeia de suprimentos? Qual o tempo médio de entrega por região? Como otimizar rotas de entrega para reduzir custos e tempo?
  • Onde encontrar os dados: datasets no Kaggle (ex: "e-commerce delivery dataset kaggle"). Você pode complementar com dados de geolocalização fictícios.
  • Ferramentas recomendadas: SQL para gerenciar e consultar os dados de pedidos e entregas. Python com Pandas para análises mais complexas, como cálculo de distâncias e otimização de rotas (usando bibliotecas como NetworkX para visualização de redes, se quiser ir além). Visualizações podem ser feitas com Matplotlib/Seaborn ou até mesmo com ferramentas de mapeamento como Folium.
  • O que você demonstra: capacidade de analisar processos operacionais, identificar ineficiências, otimizar fluxos de trabalho e gerar insights que impactam diretamente a eficiência e o custo de uma operação. Um projeto que mostra sua capacidade de resolver problemas reais de negócio.

Nível ouro

Aqui, os projetos são mais complexos, tangenciam a ciência de dados e demonstram grande autonomia e proatividade. Prepare-se para desafios que te colocarão um passo à frente no mercado.
Modelo preditivo de preços de carros usados - (clique para expandir):
  • A pergunta de negócio: é possível prever o preço de um carro usado com base em suas características (marca, ano, quilometragem, condição)? Como essas características impactam o valor final do veículo?
  • Onde encontrar os dados: datasets de vendas de carros usados são abundantes no Kaggle (ex: "used car price prediction dataset kaggle"). Para os mais ousados, o web scrapping pode ser uma opção para coletar dados de sites de classificados de carros.
  • Ferramentas recomendadas: Python com Pandas para manipulação e limpeza de dados, Seaborn e Matplotlib para análise exploratória e visualização. A biblioteca Scikit-learn será sua melhor amiga para criar um modelo simples de Regressão Linear ou Regressão Múltipla.
  • O que você demonstra: todo o pipeline de um projeto de dados, desde a coleta e tratamento até a criação de um modelo preditivo básico. Você mostrará que entende os fundamentos de Machine Learning e sabe como aplicá-los para gerar valor. Uma habilidade que te coloca um passo à frente e te diferencia no mercado de ideias de projetos de ciência de dados.
Análise de séries temporais para previsão de vendas - (clique para expandir):
  • A pergunta de negócio: como as vendas de um produto ou serviço se comportarão nos próximos meses? Existem padrões sazonais ou tendências de longo prazo? Como fatores externos (promoções, feriados) impactam as vendas?
  • Onde encontrar os dados: datasets de vendas históricas de empresas (varejo, e-commerce) são frequentemente encontrados no Kaggle (ex: "sales forecasting dataset kaggle").
  • Ferramentas recomendadas: Python com Pandas para manipulação de dados de séries temporais. Bibliotecas como Statsmodels ou Prophet (do Facebook) para construir modelos de previsão. Matplotlib/Seaborn para visualizar as séries temporais e os resultados das previsões.
  • O que você demonstra: capacidade de trabalhar com dados de séries temporais, identificar padrões, construir modelos preditivos para previsão e comunicar a incerteza das previsões. Um projeto que mostra sua capacidade de lidar com dados dinâmicos e gerar insights para planejamento estratégico.
O projeto autoral - sua marca registrada - (clique para expandir):
  • Este é o projeto onde você brilhará de verdade! Encontre um dataset sobre um tema que você ama – pode ser games, esportes, filmes, música, culinária, ou qualquer coisa que te apaixone. O importante é que seja algo que te motive a ir fundo e aplicar tudo o que aprendeu nos projetos anteriores.
  • O que você demonstra: paixão, iniciativa, autonomia e criatividade. Este projeto é a sua marca registrada, mostrando aos recrutadores que você não apenas segue instruções, mas é capaz de identificar problemas, buscar soluções e gerar valor em áreas que realmente te interessam. Um projeto autoral bem executado é um diferencial enorme em qualquer portfólio de um analista de dados júnior ou sênior.

Como apresentar seu projeto

Construir projetos incríveis é apenas parte da batalha. É importante saber apresentá-los de forma que o recrutador entenda o valor que você gerou. Seu GitHub não é apenas um repositório de código; é a sua vitrine profissional.
Um README.md bem estruturado e detalhado pode ser o diferencial entre seu projeto ser notado ou passar despercebido. Ele deve contar a história do seu projeto de forma clara e concisa, destacando os pontos mais importantes. Aqui está um template que você pode seguir:
# Título do projeto: [Nome]

## 💡 Resumo do projeto

[Uma breve descrição do projeto, seu objetivo principal e os resultados mais relevantes. Pense em um tweet: conciso e impactante.]

## ❓ Problema de negócio / contexto

[Descreva o problema ou a pergunta de negócio que este projeto se propôs a resolver. Qual era a dor? Qual o cenário?]

## 📊 Dados utilizados

[Onde você encontrou os dados? Qual o tamanho do dataset? Houve algum tratamento inicial necessário?]

## 🛠️ Metodologia e ferramentas

[Explique o passo a passo da sua análise. Quais ferramentas você utilizou (Python, SQL, Power BI, Excel, etc.)? Quais bibliotecas ou pacotes foram essenciais? Quais técnicas de análise foram aplicadas (análise exploratória, modelagem preditiva, etc.)?]

## 📈 Principais insights e resultados

[Apresente os insights mais relevantes que você extraiu dos dados. Use gráficos, tabelas ou listas para facilitar a visualização. Qual o valor gerado? Quais as suas recomendações com base nesses insights?]

## 🚀 Como executar o projeto

[Instruções claras para que qualquer pessoa possa replicar seu projeto. Inclua:
- Pré-requisitos (Python, SQL Server, etc.)
- Como clonar o repositório
- Como instalar as dependências
- Como rodar o código ou visualizar o dashboard]

## 🤝 Contato

[Seu nome]
[Link para seu LinkedIn]
[Link para seu portfólio (se tiver um site pessoal)]
Dica de recrutador: sempre inclua um link para o dashboard (se aplicável) ou para as visualizações mais importantes diretamente no README. Facilite a vida do recrutador! Imagens e GIFs do seu projeto em ação também são um grande diferencial.

Conclusão

Um portfólio de análise de dados é a sua história contada através de dados. Cada projeto que mostramos aqui é um capítulo que prova suas habilidades e sua capacidade de gerar valor. É a sua forma de dizer aos recrutadores:
Eu não só sei a teoria, eu faço acontecer!
Construir esses projetos é uma jornada incrível de aprendizado. Mas sabemos que no meio do caminho surgem dúvidas: Por que meu código SQL está dando erro? Qual o melhor gráfico para este dado? Como interpreto o resultado deste modelo? É aqui que a teoria encontra a realidade.
Na Formação em Data Analytics da Rocketseat, você não apenas aprende as habilidades para fazer esses projetos, você os constrói com o nosso suporte. Pense na formação como o seu modo carreira guiado: você tem os desafios, as ferramentas e uma comunidade inteira, incluindo tutores e mentores, para te ajudar a superar cada fase. Nós te ajudamos a transformar esses projetos em um portfólio que não só mostra o que você sabe, mas que conta a história de um(a) profissional pronto(a) para o mercado.
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