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Mais de 60 projetos Python para todos os níveis de conhecimento

60 ideias de projetos de ciência de dados que os cientistas de dados podem usar para criar um portfólio sólido, independentemente de sua especialização.
abr. de 2024  · 16 min leer

Python é uma das linguagens de programação mais importantes a serem aprendidas para se tornar um cientista de dados. No entanto, para realmente dominar o Python, é essencial aprender fazendo. É aqui que entram os projetos Python. 

A criação de projetos em Python o ajudará a ganhar confiança nas habilidades que está aprendendo, a desenvolver um portfólio que o ajudará a se destacar na busca de emprego e a se divertir ao longo do caminho. Neste artigo, descreveremos mais de 60 ideias de projetos Python para acelerar sua jornada de aprendizado em todos os níveis de habilidade e domínios. 

Antes de começar a trabalhar com projetos Python

Se você já estiver familiarizado com Python, poderá começar a usar esses projetos imediatamente. No entanto, se você quiser desenvolver as habilidades básicas necessárias para começar a trabalhar em projetos Python, confira a lista de mais de 140 cursos de Python do DataCamp. Todos os nossos cursos são interativos e projetados para ajudá-lo a romper a barreira da codificação e desenvolver suas habilidades em Python. 

Quando estiver pronto para começar a trabalhar em projetos, confira o DataLab e comece a trabalhar e publicar seus projetos no notebook de dados totalmente configurado do DataCamp, diretamente no navegador. 

Projetos Python para iniciantes

Como iniciante, você deve aproveitar os projetos Python para reter o que aprendeu e adquirir novas habilidades. Esse conjunto de projetos gira em torno de tarefas de análise exploratória de dados, além de tarefas simples de modelagem e previsão em conjuntos de dados relevantes do mundo real.

1. Análise de dados de preços de diamantes

Os diamantes são divididos em cinco tipos de impurezas com base na estrutura de seus átomos de carbono. O conjunto de dados de diamantes da Kaggle fornece ainda mais informações - corte, clareza, cor e preço. Desenvolva suas habilidades de visualização de dados com algumas análises exploratórias de dados. 

2. Análise de dados da idade das conchas de abalone

Esse é um conjunto de dados exclusivo da zoologia. As conchas de abalone são milagres da natureza, e você pode determinar sua idade contando os círculos dentro de suas conchas. Você consegue determinar a idade das conchas de Abalone com as habilidades de análise de dados do Python?

3. Análise de dados da Premier League

Um conjunto de dados de futebol em que você pode explorar, analisar e visualizar eventos da temporada 2018-2019 da Premier League inglesa. O conjunto de dados Soccer Data oferece um excelente projeto Python para iniciantes para análise de dados. Com um rico conjunto de recursos que variam de detalhes básicos de jogos a estatísticas complexas, o conjunto de dados oferece amplas oportunidades para exploração de dados, visualização e análise estatística. O projeto é fornecido com um dicionário de dados claro e desafios guiados, tornando-o acessível para iniciantes. Além disso, inclui cenários do mundo real que não apenas tornam o projeto mais envolvente, mas também servem como um exercício abrangente que pode ser incluído em um portfólio. É um projeto completo que equilibra o aprendizado guiado com a exploração aberta, tornando-o ideal para o desenvolvimento de habilidades.

Beginner_Python_Project_Soccer

Dados de um projeto Python para iniciantes que analisa tendências do futebol

4. Previsão de rotatividade de telecomunicações

A rotatividade de clientes é um dos problemas mais fundamentais do aprendizado de máquina. Nesse conjunto de dados de clientes, você poderá prever a rotatividade de um provedor de telecomunicações com base nos dados de uso de seus clientes. O conjunto de dados inclui uma variedade de recursos, como falhas de chamadas, duração da assinatura e valor do cliente, o que o torna um recurso valioso para uma análise aprofundada. O projeto para iniciantes vem com desafios orientados com foco na exploração de dados, visualização e análise estatística, fornecendo um caminho de aprendizado estruturado. O cenário do mundo real acrescenta uma camada extra de complexidade e relevância, solicitando que você preveja a rotatividade de clientes diante de um novo concorrente no mercado.

5. Análise e previsão de preços de ações

Você quer descobrir o motivo do aumento de 100% nas ações da Tesla há dois anos? Em caso afirmativo, o conjunto de dados de ações de tecnologia de 2010 a 2021 será o primeiro ponto de partida.

6. Dados de arremessos da NBA

Em que distância os jogadores de basquete têm maior probabilidade de acertar um arremesso? Nesse conjunto de dados de arremessos da NBA capturado dos playoffs de 2021 da NBA, você poderá responder exatamente a essa pergunta. 

7. Previsão de vendas de comércio eletrônico

Usando esse conjunto de dados de comércio eletrônico de um varejista on-line, aproveite a visualização de dados e as técnicas de previsão para prever vendas futuras. O conjunto de dados é rico, abrangendo pedidos de vários países ao longo de um ano e inclui diversas variáveis, como números de faturas, códigos de estoque, quantidades e preços unitários. Isso permite uma análise multifacetada que pode incluir tendências de séries temporais, segmentação de clientes e categorização de produtos. Os desafios propostos o incentivam a explorar anomalias de dados, como quantidades negativas de pedidos, visualizar lucros em diferentes períodos de tempo e comparar tamanhos de pedidos entre países. Essas tarefas não só o ajudam a praticar as habilidades essenciais da ciência de dados, mas também reproduzem questões comerciais do mundo real. O cenário acrescenta outra camada de complexidade, solicitando que você categorize mais de 4.000 produtos exclusivos com base em várias características, uma tarefa que é altamente relevante no setor de comércio eletrônico. 

Beginner_Python_Project_eCommerce

Outro projeto Python para iniciantes que analisa dados de comércio eletrônico

8. Analisar os anúncios do Airbnb

Esse é um excelente conjunto de dados para entender a dinâmica por trás dos anúncios de aluguel do Airbnb. Com a análise e a visualização de dados exploratórios, você poderá entender quais bairros têm os anúncios mais populares, compreender a relação entre preço e tipo de quarto e muito mais. 

9. Analisar dados do PIB 

O produto interno bruto é um dos indicadores mais fortes da saúde econômica de uma região ou nação. Nesse conjunto de dados, analise como o PIB evolu iu para os países nos últimos 50 anos. 

10. Análise de dados das Olimpíadas 

Quem é o país mais bem-sucedido no judô? Como a altura do atleta afeta o sucesso em um esporte? Com a análise exploratória do conjunto de dados das Olimpíadas, você poderá responder a essas e outras perguntas.   

Beginner_Python_Project_Olympics

Um exemplo das descobertas do projeto das Olimpíadas

Projetos intermediários em Python

Indo além das tarefas e conjuntos de dados para iniciantes, este conjunto de projetos Python o desafiará ao trabalhar com conjuntos de dados não tabulares (por exemplo, imagens, áudio) e testará suas habilidades de aprendizado de máquina em vários problemas.

1. Classificar gêneros musicais a partir de dados de áudio

Você é um verdadeiro amante da música? Em seguida, você poderá prever gêneros musicais com aprendizado de máquina em um conjunto de dados de música neste projeto de reconhecimento de áudio. Este projeto intermediário em Python abrange todo o pipeline de ciência de dados, desde a exploração de dados e engenharia de recursos até a implementação e avaliação de vários algoritmos de aprendizado de máquina. O projeto também aborda tópicos avançados, como lidar com dados desequilibrados e técnicas de avaliação de modelos, como validação cruzada. Esse projeto de várias etapas e com uso intensivo de biblioteca serve como uma excelente experiência de aprendizado e peça de portfólio para aqueles que desejam aprimorar suas habilidades.

2. Analise e visualize as coletas da Uber em Nova York

Conjuntos de dados com geolocalização são sempre divertidos de analisar e visualizar em um mapa. Esse conjunto de dados de mais de 20 milhões de caronas do Uber na cidade de Nova York não é exceção. 

3. Reconhecimento de caracteres manuscritos

O reconhecimento de dígitos do MNIST é um ótimo ponto de partida para a prática da aprendizagem profunda. No entanto, esse conjunto de dados acrescenta outra camada de desafio porque você está prevendo letras manuscritas em inglês.

4. Detecção de fraude de cartão de crédito

A fraude com cartão de crédito é sempre um desafio, principalmente porque haverá um grave desequilíbrio de classe nos dados. Veja se consegue contornar isso neste conjunto de dados de fraude de cartão de crédito. O projeto é adequado para usuários intermediários a avançados de Python interessados em aplicações de ciência de dados e aprendizado de máquina nos setores financeiro e de segurança. O projeto envolve uma análise abrangente das transações com cartão de crédito para identificar atividades fraudulentas. Ele abrange uma ampla gama de habilidades, desde a análise exploratória de dados, incluindo plotagem geoespacial, até a modelagem preditiva. O projeto também apresenta desafios do mundo real, como lidar com classes desequilibradas e as considerações éticas de falsos positivos na detecção de fraudes. Isso o torna uma experiência de aprendizado multifacetada que não apenas aprimora as habilidades técnicas, mas também incentiva o pensamento crítico sobre as implicações dos modelos de aprendizado de máquina em áreas sensíveis, como a segurança financeira.

Projeto Python intermediário sobre fraude de crédito

Um exemplo de plotagem geoespacial deste projeto Python intermediário

5. Previsão de gênero usando som

Neste projeto de dados de áudio, você usará o pacote fuzzy para categorizar o gênero dos nomes com base nos fonemas e em como eles soam.

6. Taxas de cancelamento de reservas de hotéis

Se você estiver interessado em imóveis, esse é um excelente conjunto de dados para entender as taxas de cancelamento de reservas de hotéis. Com técnicas simples de aprendizado de máquina, você pode tentar prever a probabilidade de cancelamentos de hotéis com base em dados históricos.

7. Detecção de faces em imagens

Você já se perguntou como o iPhone coloca pequenas caixas em volta do seu rosto? Isso se deve ao fato de ele realizar a detecção de rostos por baixo do capô. Você pode criar uma funcionalidade semelhante usando esse pequeno conjunto de dados de imagens anotadas com rostos.

8. Prever as espécies de abelhas a partir de imagens

Um algoritmo de aprendizado de máquina pode detectar as espécies de abelhas com base em uma imagem? Neste projeto de reconhecimento de imagem, você fará exatamente isso. 

9. Análise e previsão da demanda de compartilhamento de bicicletas

Esse conjunto de dados de compartilhamento de bicicletas contém uma grande quantidade de informações sobre passeios de bicicleta para uma startup de compartilhamento de bicicletas. Esse projeto intermediário envolve o uso do Python para analisar um conjunto de dados que inclui vários fatores, como condições climáticas, hora do dia e feriados públicos, para prever a demanda por aluguel de bicicletas em Seul. Ele oferece uma experiência de aprendizado abrangente, cobrindo habilidades desde a análise exploratória de dados até a modelagem preditiva. Os desafios do projeto incluem a comparação dos padrões de aluguel em diferentes horários do dia e estações, a visualização do impacto da temperatura no aluguel de bicicletas e a identificação das variáveis mais influentes na demanda por bicicletas. Isso o torna um excelente projeto para aqueles que buscam aprimorar suas habilidades em manipulação de dados, visualização e aprendizado de máquina, além de obter insights sobre os desafios operacionais enfrentados por uma startup em expansão.

Intermediate_Python_Project_Bike_Rental

Um exemplo do projeto Python sobre aluguel de bicicletas

10. Criar um classificador de tweets

Personalidades diferentes têm estilos de tuíte distintos. Neste projeto de análise de mídia social, você usará o aprendizado de máquina e o processamento de linguagem natural para classificar se os tweets são de autoria de Donald Trump ou Justin Trudeau.

Projetos avançados em Python

Esses projetos avançados vão além de conjuntos de dados complexos e desafiam você a aplicar soluções criativas a problemas interessantes. Seja na criação de sistemas de recomendação de filmes, na análise de rede entre personagens de livros ou na interpretação de linguagem de sinais com aprendizado de máquina, esses projetos lhe proporcionarão complexidade suficiente para aprender novas habilidades em qualquer lugar.

1. Criar um sistema de recomendação de filmes

As plataformas de streaming fornecem recomendações granulares com base em como você e outras pessoas como você interagem com o conteúdo. Neste projeto de sistema de recomendação, você aprenderá a criar um sistema de recomendação de filmes.

2. Reconhecimento da linguagem de sinais americana

A língua americana de sinais é a principal língua usada por muitos surdos na América do Norte. Neste projeto de reconhecimento de imagem, você usará a aprendizagem profunda para reconhecer letras ASL.

3. Reconhecimento de placas de veículos em tempo real

Um projeto incrível sobre o reconhecimento de números de placas de veículos em tempo real usando aprendizagem profunda em conjuntos de dados de vídeo. Confira o projeto do GitHub que contém o conjunto de dados e o código. 

Advanced_Python_Project_License_Detection

Um projeto Python avançado sobre detecção de placas de veículos - fonte

4. Análise de sentimento em manchetes de notícias sobre ações

O sentimento do investidor é um indicador incrivelmente importante na busca de pistas sobre o desempenho futuro de uma ação. Com o processamento de linguagem natural e o aprendizado de máquina, você pode extrair sentimentos de manchetes de notícias automaticamente neste projeto de processamento de linguagem natural

5. Detecção de spam por SMS

A detecção de spam é um dos pilares da ciência de dados e requer uma combinação de processamento de linguagem natural e técnicas de aprendizado de máquina. Crie uma ferramenta de detecção de spam com esse conjunto de dados de SMS.

6. Análise de rede de Game of Thrones

Embora um pouco ultrapassado neste momento, Game of Thrones capturou a imaginação do mundo, diferente de qualquer outro programa. Com um conjunto tão vasto de personagens e histórias, qual era o mais importante de todos eles? Neste projeto de análise de rede, você responderá exatamente a essa pergunta.

7. Reduzindo a mortalidade no trânsito com o aprendizado de máquina

Neste projeto sobre mortalidade no trânsito, você analisará dados históricos sobre mortalidade no trânsito nos EUA por estado e aplicará o aprendizado de máquina para encontrar semelhanças e diferenças entre os estados e fornecer recomendações granulares de políticas. Você pode conferir nossos outros projetos de aprendizado de máquina em um artigo separado. 

8. Similaridade de filmes em resumos de enredo 

Com tantos filmes disponíveis, é fácil pensar em filmes que são semelhantes entre si. E se você puder usar o processamento de linguagem natural e o aprendizado de máquina para categorizar filmes com base em seus resumos de enredo? Com esse conjunto de dados de similaridade de filmes, você fará exatamente isso. Esse projeto avançado em Python oferece desafios em análise exploratória de dados, mineração de texto e análise de tendências. A tarefa mais avançada envolve a construção de um gráfico de rede para analisar as relações profissionais entre os membros do elenco e os diretores, o que exige habilidades em manipulação de dados complexos e teoria de gráficos. Esse projeto oferece uma plataforma robusta para a aplicação de técnicas avançadas de ciência de dados a dados do mundo real.

Advanced_Python_Project_Movies

Um projeto Python avançado sobre dados de filmes

9. Classificação de gêneros de filmes com saída de vários rótulos

Um filme pode combinar gêneros. Com esse conjunto de dados de filmes da Netflix, você pode aplicar a classificação de vários rótulos para prever os vários gêneros que um filme pode ter com base em sua descrição, classificação e muito mais.

10. Criar e implantar um pipeline de aprendizado de máquina 

Embora esse não seja um projeto específico, a implantação e a manutenção dos outros projetos desta lista é uma habilidade incrivelmente útil para mostrar aos empregadores. Neste tutorial, você aprenderá exatamente como fazer isso. 

Projetos divertidos de Python para desenvolver suas habilidades em Python

Embora não sejam os mais complexos, esses projetos fornecem conjuntos de dados interessantes e envolventes para explorar e começar a acelerar sua jornada de aprendizado com Python. 

1. Identificação de autores assustadores

Classificar as obras de escritores de mistério. Descubra se um trecho pertence a Edgar Allen Poe, HP Lovecraft ou Mary Shelley.

2. Previsão de vendas de videogames

Você está esperando por um jogo da Activision ou da EA? Tente prever o sucesso de vendas usando os dados de mais de 16 mil videogames anteriores. 

3. Previsão do tipo de personalidade Myers-Briggs (MBTI)

Existem 16 tipos de personalidade de acordo com o indicador MBTI. Em vez de pesquisar no Google, tente prever sua personalidade usando este conjunto de dados de tipos de personalidade.

4.Explore os dados de preço do Bitcoin

Os preços das criptomoedas encantaram o mundo com sua extrema volatilidade. Neste projeto, você aplicará técnicas de análise de séries temporais e de visualização de dados aos preços do Bitcoin. 

5. Previsão de popularidade da música

Nesse excelente conjunto de dados de músicas dos anos 50, você pode prever a popularidade de uma música com base em vários atributos.

6. Analisar dados do rastreador de condicionamento físico

Com o aumento dos rastreadores de condicionamento físico, há uma abundância de dados que podem ser analisados. Neste projeto de análise de dados, você analisará e visualizará os dados do rastreador de condicionamento físico Runkeeper.  

7. Desfaça mitos com dados

Um estudo de 1991 descobriu que os canhotos morrem, em média, nove anos mais cedo do que os destros. Isso é realmente verdade? Descubra neste projeto de análise estatística

8. Analisar dados do respirador

Usando dados coletados de bafômetros no estado de Iowa, você poderá visualizar e analisar a embriaguez em Iowa e encontrar padrões que podem levar a melhores decisões políticas. 

9. Fique no topo das paradas musicais

Com esse conjunto de dados do Spotify de aproximadamente 600 músicas de 2010 a 2019, você poderá explorar e analisar como os gêneros populares evoluíram na última década, prever o gênero de uma música com base nos principais atributos e muito mais. 

10. Analisar um banco de dados Lego

Embora esse projeto também exija algumas habilidades de SQL, esse banco de dados da Lego permite que você pesquise milhares de vendas de Lego ao longo do ano e entenda quais conjuntos de Lego geram mais vendas. 

Projetos adicionais de Python guiados e não guiados para prática

Ao longo deste artigo, criamos links para muitos projetos e conjuntos de dados do DataCamp. O DataCamp oferece uma série de projetos guiados e não guiados, dependendo do nível de dificuldade que você deseja atingir. Aqui está uma lista de projetos adicionais para praticar

Projeto Python guiado para prática

1. Previsão de aprovações de cartões de crédito

As aprovações automatizadas de cartões de crédito são um grande caso de uso de aprendizado de máquina no setor bancário. Neste projeto sobre aprovações de cartões, você aprenderá a prever se uma solicitação de cartão de crédito será aceita ou rejeitada pelos bancos.

2. Descubra os tópicos de tendência na pesquisa de aprendizado de máquina

Usando esse conjunto de dados de tópicos de tendências, você aplicará o aprendizado de máquina para descobrir o futuro das tendências de pesquisa de aprendizado de máquina analisando os artigos sobre Sistemas de Processamento de Informações Neurais da última década.

3. Classificação de doadores de sangue

As doações de sangue salvam vidas. Neste projeto sobre doadores de sangue, analise os padrões das doações de sangue e preveja se uma pessoa voltará a doar no futuro.

4. Comparação de cosméticos por ingredientes

É difícil escolher um produto cosmético que não prejudique a saúde de sua pele. Neste projeto orientado, você aprenderá a processar os ingredientes dos cosméticos para tomar uma decisão mais informada sobre se um novo cosmético é bom para você.

5. Uma história visual dos ganhadores do Prêmio Nobel

Quase todo mundo em pesquisa sonha em ganhar um Nobel uma vez na vida. Mas será que sua idade, raça e gênero afetam suas chances? Descubra isso analisando os dados sobre os vencedores desde 1901.

6. A história da linguagem Scala no GitHub

Scala está classificada como a 34ª linguagem de programação mais popular de acordo com o índice TIOBE. Saiba como ele se tornou assim analisando o histórico de seu repositório do GitHub neste projeto guiado.

7. Explorando a evolução do Linux

Os sistemas de controle de versão, como o Git, armazenam informações valiosas sobre a evolução de um projeto de software. Neste projeto de evolução do Linux, você analisará e transformará o repositório Git real do kernel do Linux e entenderá como mais de 700 mil confirmações criaram um dos sistemas operacionais mais usados no mundo. 

8. Recriando o mapa fantasma de John Snow

O doutor John Snow (não o personagem de Game of Thrones) mapeou casos de cólera manualmente e deduziu as origens dos surtos em sua área, dando origem à epidemiologia moderna. Neste projeto histórico, você recriará seu trabalho e seu famoso mapa. 

9. Uma nova era de análise de dados no beisebol

O Moneyball deu início à era da análise esportiva. Neste projeto, você analisará os dados do MLB Statcast para comparar diferentes jogadores de beisebol e entender o que impulsiona os home runs.  

10. Geração de palavras-chave para o Google Ads

A geração de palavras-chave para anúncios de pesquisa é um processo incrivelmente meticuloso e complicado. E se você pudesse automatizar essa tarefa com Python? Neste projeto de palavra-chave do Google Ads, você aprenderá a fazer exatamente isso. 

11. Teste A/B de jogos para celular 

Os testes A/B impulsionam o sucesso de muitos produtos e serviços digitais, e os jogos para celular são uma grande prova disso. Neste projeto, você entenderá o impacto de um experimento realizado no popular jogo Cookie Cats sobre a retenção de usuários. 

12. Priorize a cobrança de dívidas com o aprendizado de máquina

A inadimplência é um grande problema para bancos e instituições financeiras. Neste projeto, você usará o aprendizado de máquina e as regressões para entender como priorizar a cobrança de dívidas para um banco. 

13. Sistema de recomendação de livros de Charles Darwin

Charles Darwin era um leitor ávido e tinha uma extensa bibliografia. Neste projeto, você usará os livros favoritos de Charles Darwin para criar um sistema de recomendação que forneça recomendações de livros com base nos gostos dele. 

Projetos Python não orientados para a prática

1. Investigando filmes da Netflix e estrelas convidadas no escritório

Neste projeto sobre The Office, você manipulará e visualizará o desempenho dos filmes da Netflix e das estrelas convidadas na série de fenômeno cultural "The Office".

2. Explorando a história da Lego

Cerca de 1140 peças de Lego são produzidas a cada segundo. Descubra como a marca de brinquedos mais popular do mundo se tornou tão dominante, analisando seus dados históricos de vendas. 

3. A descoberta da lavagem das mãos

Lavar as mãos é uma segunda natureza para todos nós, mas nem sempre foi assim no passado. De fato, o médico húngaro Ignaz Semmelweis descobriu os benefícios da lavagem das mãos ao analisar os dados de mortalidade de pacientes em hospitais. Recrie sua análise de dados usando esse conjunto de dados.

4. O Android App Market no Google Play

O mercado de aplicativos Android é vasto e competitivo. Analise e visualize esse conjunto de dados extraído da Google Play Store para descobrir o que torna um aplicativo excelente.

5. Frequência de palavras em romances clássicos

Neste projeto, você extrairá um romance do site do Projeto Gutenberg e, em seguida, analisará a distribuição de palavras em um grande corpus de livros. 

6. Senhas ruins e as diretrizes do NIST

Quase todos os sites exigem uma senha, então como saber se você está usando a melhor? Neste projeto, você criará um sistema que verifica automaticamente se sua senha está em conformidade com o National Institute of Standards and Technology.

O Google expõe sua API de tendências em Python para que os usuários possam descobrir o interesse de pesquisa de qualquer palavra-chave. É uma excelente fonte de dados de séries temporais com registros que remontam a 2004. Neste projeto, você explorará o interesse de pesquisa mundial em cinco dos principais navegadores de Internet.

8. Explorando o mercado do Airbnb em Nova York

Aproveitar a limpeza e a manipulação de dados para descobrir insights sobre o mercado do Airbnb na cidade de Nova York.

Como escolher quais projetos Python devem ser adicionados ao seu currículo

Com essa longa lista de projetos em Python, como escolher um para adicionar ao seu currículo? De acordo com Nick Singh, autor do livro best-seller "Ace the Data Science Interview", aqui estão quatro princípios fundamentais que devem ser levados em conta quando você estiver desenvolvendo projetos em Python.

1. Os projetos devem surgir de um interesse genuíno

Fazer um projeto sobre um tópico de seu interesse tornará todo o processo mais interessante para você e aumentará suas chances de conclusão. Além disso, esse entusiasmo será transmitido ao falar com um gerente de contratação sobre seu projeto. 

2. A simplicidade supera a complexidade

Atualmente, é fácil se distrair com ferramentas sofisticadas e técnicas de ponta. No entanto, a ciência de dados no mundo real exige uma abordagem simplista e pragmática para a criação de soluções. Um dos objetivos de um projeto é demonstrar sua capacidade de desenvolver soluções úteis de ciência de dados com técnicas relativamente simples. 

3. Sempre conclua seu projeto

É fácil cair no desvio de escopo ao realizar um projeto. Como regra geral, sempre defina o escopo de um projeto que você sabe que pode concluir de A a Z, mesmo que isso signifique apenas um simples exercício de análise de dados. 

4. O projeto deve ter um impacto quantificável

Após a conclusão de um projeto, certifique-se de compartilhar seu trabalho e obter feedback da comunidade de forma quantificável. Seja por meio de estrelas no GitHub, compartilhamentos no LinkedIn ou menções no Reddit, compartilhar seu trabalho é a melhor maneira de mostrar o impacto quantificável do seu projeto para possíveis gerentes de contratação.

Leve seu aprendizado de Python para o próximo nível

Esperamos que você tenha gostado desta lista de projetos Python e que eles possam acelerar sua jornada de aprendizado de Python. Se você quiser começar e precisar de uma atualização em Python, não deixe de conferir o currículo de Python do DataCamp e os recursos adicionais abaixo.

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