28 projetos de análise de dados para todos os níveis em 2026

Por que escolher projetos de análise de dados

Os projetos de análise de dados são super importantes pra quem quer se destacar no mundo atual, que gira em torno dos dados. Eis por que eles são essenciais:

1. Aplicação prática das habilidades: Eles oferecem experiência prática, fazendo a ponte entre o conhecimento teórico e a prática no mundo real.
2. Versatilidade industrial: A análise de dados é super importante em vários setores. Trabalhar em projetos diferentes ajuda a entender melhor as coisas e a se adaptar.
3. Pensamento crítico: Esses projetos ajudam você a melhorar sua capacidade de analisar questões complexas, identificar padrões e criar soluções baseadas em dados.
4. Proficiência técnica: Participar de projetos aprimora suas habilidades em ferramentas e linguagens importantes, tornando você um analista mais competente e versátil.
5. Comunicação eficaz: Eles ensinam você a transformar insights de dados complexos em informações compreensíveis e úteis, uma habilidade supervalorizada em qualquer ambiente profissional.
6. Avanço na carreira: Concluir projetos melhora seu portfólio, mostrando suas habilidades para possíveis empregadores e aumentando suas oportunidades de carreira.

Basicamente, os projetos de análise de dados não só aprimoram suas habilidades técnicas, mas também te preparam para os desafios e exigências do mercado de trabalho atual.

Projetos de análise de dados para quem tá começando 

Como iniciante, você precisa se concentrar em importar, limpar, manipular e visualizar os dados. 

• Importação de dados: aprenda a importar os dados usando SQL, Python, R ou web scraping. 
• Limpeza de dados: usar várias bibliotecas Python e R para limpar e processar os dados. 
• Manipulação de dados: usar várias técnicas para moldar o conjunto de dados para análise e visualização.
• Visualização de dados: mostra os dados usando gráficos e tabelas. 

Projetos de importação e limpeza de dados

1. Explorando o mercado do Airbnb em Nova Iorque 

No projeto Explorando o mercado Airbnb de Nova York, você vai usar suas habilidades de importação e limpeza de dados para analisar o mercado Airbnb em Nova York. Você vai pegar e juntar os dados de vários tipos de arquivos, limpar as sequências de caracteres e formatar as datas para extrair informações precisas.  

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O projeto é ideal para quem está começando e quer ganhar experiência em importação e limpeza de dados. Você pode usar métodos parecidos com esse conjunto de dados de vendas de ingressos online pra ficar ainda melhor no manuseio e processamento dos dados. 

Aprenda mais sobre importação e limpeza de dados fazendo cursos rápidos:

• Introdução à importação de dados em Python
• Limpeza de dados em Python

2. Frequência de palavras em romances clássicos

No projeto Frequência de Palavras em Romances Clássicos, você vai usar requests e BeautifulSoup para extrair um romance do site do Projeto Gutenberg. Depois de coletar e limpar os dados de texto, você vai usar o NLP para encontrar as palavras mais frequentes em Moby Dick. O projeto apresenta o mundo da extração de dados da web com Python e do processamento de linguagem natural.

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Para analistas de dados e cientistas de dados, o web scraping é uma habilidade essencial a ser aprendida. Você pode fazer um curso rápido de Web Scraping com Python para entender as ferramentas e os componentes de uma página da web HTML. 

3. Analisando as notas dos exames das escolas públicas de Nova Iorque

No projeto Explorando as notas dos exames das escolas públicas de Nova York, você vai analisar o desempenho padronizado no SAT em todas as escolas públicas da cidade de Nova York. Você vai limpar e resumir colunas (Matemática, Leitura, Redação), comparar resultados entre bairros, classificar escolas por notas em Matemática e destacar as dez melhores escolas da cidade. Ao longo do caminho, você vai praticar as principais habilidades de um analista: corrigir tipos, lidar com valores ausentes, calcular estatísticas de grupo e transformar dados brutos em nível escolar em insights claros e prontos para a tomada de decisões.

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Esse projeto é perfeito pra quem tá começando e quer fazer uma análise exploratória de dados (EDA) realista, tipo empresarial, com ranking, benchmarking e divisão geográfica. Você pode usar a mesma metodologia para conjuntos de dados relacionados, como “Fatores que impulsionam o desempenho dos alunos” ou os dados abertos do seu distrito local, para melhorar seu portfólio com análises comparáveis e reproduzíveis.

Projetos de manipulação de dados

4. Analisando as vendas de peças para motocicletas

Na projeto Análise das vendas de peças para motocicletas, você vai consultar um banco de dados de vendas de vários warehouses para descobrir padrões de receita ao longo do tempo, linhas de produtos e locais. Você vai calcular a receita líquida (levando em conta descontos/devoluções, quando aplicável), segmentar por warehouse e data, classificar as categorias de produtos com melhor desempenho e criar fatias comparativas para destacar o crescimento versus o declínio. 

Espere muito SQL prático: junções, truncamento de datas, agregação condicional e funções de janela para transformar transações brutas em relatórios claros e prontos para a diretoria.

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Esse projeto é perfeito pra quem quer experiência em SQL voltada pra negócios que reflita o trabalho real: Definições de KPI, rollups de receita, benchmarking de warehouse e acompanhamento de desempenho baseado no tempo que você pode conectar a um painel ou leitura semanal de operações.

5. Explorando o mercado de criptomoedas Bitcoin

No projeto Explorando o mercado de criptomoedas Bitcoin, você vai dar uma olhada nos dados do bitcoin e de outras criptomoedas. Você vai limpar o conjunto de dados descartando criptomoedas sem capitalização de mercado, comparando Bitcoin com outras moedas e preparando os dados para visualização.  

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Você pode usar métodos parecidos com os dados da bolsa de valores e aprender a mexer nos dados para fazer análises. Além disso, você pode aprender sobre transformação, agregação, divisão e indexação de dados fazendo o curso Manipulação de dados com pandas. 

6. Visualizando a história dos ganhadores do Prêmio Nobel

No projeto Visualizando a História dos Vencedores do Prêmio Nobel, você vai dar uma olhada em mais de um século de história do Prêmio Nobel. Usando Python, você vai analisar e visualizar dados para descobrir padrões e possíveis vieses na forma como prêmios de prestígio são concedidos em categorias como física, química, literatura e paz. 

Você vai usar técnicas de manipulação de dados com o pandas e criar visualizações legais com o Seaborn pra contar uma história com os dados. Esse projeto é perfeito pra melhorar suas habilidades de análise e visualização de dados enquanto você explora um dos prêmios mais famosos do mundo.

Projetos de visualização de dados

7. Explorando as tendências do mercado de ações com o Plotly

No Explorando as tendências do mercado de ações com o Plotly, você vai transformar dados brutos de preços de gigantes do fast-food (por exemplo, McDonald's, Starbucks) em gráficos interativos que mostram o momentum e os padrões do setor. Você vai criar gráficos de velas e linhas, adicionar médias móveis e estatísticas contínuas, comparar vários tickers e anotar eventos importantes, com foco na narrativa visual que destaca a volatilidade, a sazonalidade e o desempenho relativo.

Esse é um projeto que prioriza a visualização, perfeito se você quer um painel limpo e pronto para portfólio que mostre insights de mercado por meio de interatividade (passar o mouse, zoom, controles deslizantes de intervalo) em vez de modelagem pesada.

8. Visualizando a COVID-19

No projeto Visualizando a COVID-19, você vai visualizar os dados da COVID-19 usando a biblioteca R mais popular, ggplot. Você vai analisar os casos confirmados no mundo todo, comparar a China com outros países, aprender a anotar o gráfico e adicionar uma escala logarítmica. O projeto vai te ensinar habilidades que são muito procuradas por programadores R. 

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Você pode usar os métodos do ggplot nos dados sobre sarampo e ganhar mais experiência em visualização e análise de dados. Além disso, você pode fazer o curso Visualização de Dados Intermediária com o ggplot2 para aprender as melhores práticas de visualização de dados. 

9. Analisando a audiência e a publicidade do Super Bowl

No projeto Analisando a audiência e a publicidade do Super Bowl, você vai ver o que rola por trás do Super Bowl — desde os jogos e anúncios até os shows do intervalo. Usando o R, você vai manipular e visualizar dados para descobrir como esses elementos interagem entre si. Ótimo pra você melhorar suas habilidades em análise de dados com ferramentas como ggplot2 e dplyr.

Usar o código para mostrar visualizações interativas de dados é fácil, mas entender e interpretar os dados é complicado. Faça o curso Compreender a Visualização de Dados para entender como a visualização funciona e aprender as melhores técnicas de visualização de dados para comunicar informações complexas.  

Projetos avançados de análise de dados

Para projetos mais avançados de análise de dados, você precisa dominar matemática, probabilidade e estatística. Além disso, você vai fazer análises exploratórias e preditivas dos dados para entender tudo direitinho.

• Probabilidade e Estatística: calcular média, mediana, desvio padrão, algoritmos de distribuição de probabilidade e correlação nos dados. 
• Análise exploratória de dados: dar uma olhada na distribuição dos dados, entender os vários tipos de colunas e perceber as tendências e padrões. 
• Análise preditiva: faça regressão, classificação, agrupamento e previsão usando algoritmos de machine learning.   

Projetos de Probabilidade e Estatística

10. Modelando os resultados de sinistros de seguros automóveis

No projeto Modelagem de resultados de sinistros de seguros de automóveis, você vai usar Python e regressão logística para prever sinistros de seguros. Trabalhando com dados da seguradora de automóveis On the Road, você vai identificar os principais recursos que levam às previsões mais precisas. Esse projeto vai te ajudar a aplicar técnicas de machine learning a problemas reais do mundo dos negócios no setor de seguros.

11. Teste de hipóteses com jogos de futebol masculino e feminino

No projeto Teste de Hipóteses com Partidas de Futebol Masculino e Feminino, você vai analisar dados históricos do futebol para testar se as partidas internacionais femininas resultam em mais gols do que as masculinas. Com o Python, você vai aprimorar suas habilidades em testes estatísticos e descobrir padrões nas tendências globais do futebol.

Se você quer saber mais sobre as técnicas estatísticas mais comuns, probabilidade, distribuição de dados, correlação e planejamento experimental, faça o curso Introdução à Estatística em Python.

Projetos de Análise Exploratória de Dados (EDA)

12. Analisar as estatísticas da dívida internacional

No projeto Analisar Estatísticas da Dívida Internacional, você vai escrever consultas SQL para explorar e analisar a dívida internacional usando o conjunto de dados do Banco Mundial. O SQL é a ferramenta mais popular e essencial para fazer análises de dados em qualquer lugar. 

No projeto, você vai encontrar o seguinte:

1. Países diferentes
2. Indicadores de dívida distintos
3. Valor total da dívida dos países
4. País com a maior dívida
5. Valor médio da dívida entre os indicadores
6. O maior valor de pagamentos do principal
7. O indicador de dívida mais comum

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Você vai conectar o conjunto de dados World Nations MariaDB e aplicar consultas parecidas para ganhar mais experiência no manuseio e análise de bancos de dados SQL. Além disso, você pode fazer o curso de Análise Exploratória de Dados em SQL para melhorar suas técnicas e consultas ao lidar com vários bancos de dados SQL. 

13. Analisando o crime em Los Angeles

No projeto Analisando o Crime em Los Angeles, você vai atuar como um detetive de dados para a LAPD, limpando e segmentando dados de incidentes para descobrir quando e onde os crimes são mais prováveis de ocorrer e quais tipos de infrações predominam. Você vai dividir por hora do dia, dia da semana, bairro e categoria; calcular resumos dos pontos mais importantes; e criar comparações que se traduzem diretamente em insights sobre a alocação de recursos.

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Você vai praticar: limpeza de dados, agrupamento e agregação, segmentação baseada no tempo, normalização de taxas (per capita ou por janela de tempo), classificação dos principais bairros/infrações e criação de tabelas/gráficos interpretáveis para a tomada de decisões.

14. Investigando os filmes da Netflix e as estrelas convidadas em The Office

No projeto Investigando filmes da Netflix e estrelas convidadas em The Office, você vai usar manipulação e visualização de dados para resolver um problema real de ciência de dados. Você vai fazer uma análise exploratória detalhada dos dados e tirar conclusões a partir de gráficos detalhados. 

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Você pode trabalhar em um projeto de portfólio aplicando habilidades parecidas a um novo conjunto de dados: Netflix Movie Data. Além disso, você pode fazer o curso Análise Exploratória de Dados em Python para aprender mais sobre limpeza e validação de dados, entender a relação e a distribuição e explorar relações multivariadas.

Projetos de análise preditiva

15. Prever as vendas futuras de itens do cardápio de fast-food

No projeto “Prever vendas futuras de itens do menu de fast-food”, você vai ajudar uma rede de fast-food a reduzir gastos excessivos e pedidos apressados, criando um modelo de previsão de vendas para os principais itens do cardápio. Você vai definir o problema do negócio, criar recursos de calendário/promocionais, fazer divisões com base no tempo, ajustar e comparar modelos de regressão em R e quantificar o impacto com RMSE/MAE, transformando dados históricos de PDV em planos de pedidos mais precisos e econômicos.

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Você vai praticar engenharia de recursos, incluindo dias da semana, feriados e promoções; divisões de treinamento/teste à prova de vazamentos; modelos de linha de base versus modelos ajustados; validação cruzada; relatórios RMSE/MAE; backtesting simples; e conversão de resultados de modelos em recomendações de pedidos.

16. Esse cliente vai comprar o seu produto?

No projeto “Este cliente vai comprar o seu produto? ”, você vai analisar o comportamento de compra dos clientes usando estatística e técnicas de probabilidade. Com o Python, você vai descobrir insights sobre as diferenças entre clientes novos e antigos, ajudando as equipes de marketing a entender melhor o engajamento nas plataformas de comércio eletrônico.

17. Prevendo aprovações de cartão de crédito

No projeto Previsão de aprovações de cartão de crédito, você vai criar o modelo de machine learning com melhor desempenho para prever aprovações de pedidos de cartão de crédito. 

Primeiro, você vai entender os dados e preencher os valores que estão faltando. Depois disso, você vai pré-processar os dados e treinar um modelo de regressão logística no conjunto de treinamento. No final, você vai avaliar os resultados e melhorar o desempenho do modelo usando a pesquisa em grade.

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Usar algoritmos simples de machine learning é uma parte essencial do dia a dia de um analista de dados. Você pode ganhar mais experiência aplicando métodos parecidos a um novo conjunto de dados: Bank Marketing. 

Aprenda mais sobre classificação, regressão, ajuste fino e pré-processamento fazendo um curso rápido de Aprendizado supervisionado com o scikit-learn.

Projetos de análise de dados para alunos do último ano

Os projetos dos alunos do último ano geralmente são baseados em pesquisa e levam pelo menos 2 a 3 meses para serem concluídos. Você vai trabalhar em um tema específico e tentar melhorar os resultados usando várias técnicas estatísticas e probabilísticas.  

Observação: Tem uma tendência crescente de projetos de machine learning para projetos de análise de dados do último ano.  

18. Conhecendo a rede de transportes de Londres

Na projeto Explorando a Rede de Transportes de Londres, você vai consultar um warehouse (Snowflake/Redshift/BigQuery/Databricks) com 12 anos de viagens da TfL (2010–2022) para entender como os londrinos se deslocam. Você vai classificar os meios de transporte mais populares, identificar os períodos em que o teleférico de Londres estava mais movimentado do que o normal e descobrir os raros momentos em que o metrô estava mais tranquilo do que o habitual, transformando as viagens em insights operacionais para o planejamento de horários e capacidade.

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Você vai praticar o agrupamento de tempo (mês/ano), funções de janela e agregação, agregação condicional por modo/linha, identificação de anomalias (períodos excepcionalmente movimentados ou calmos), verificação de sazonalidade (eventos/feriados) e criação de tabelas de KPI organizadas para operações de transporte.

19. Reduzindo a mortalidade no trânsito nos EUA

No projeto Reduzindo a Mortalidade no Trânsito nos EUA, você vai encontrar uma boa estratégia para diminuir as mortes relacionadas ao trânsito nos Estados Unidos. Você vai importar, limpar, manipular e visualizar os dados. Além disso, você vai fazer engenharia de recursos e aplicar vários modelos de machine learning (regressão linear multivariada, agrupamento KMeans) para chegar a resultados e comunicar os resultados. 

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Se você quiser saber mais sobre aprendizado não supervisionado, dá uma olhada no curso Análise de Clusters em Python.

20. Avaliando a eficácia dos tratamentos médicos

No projeto Avaliação da Eficácia dos Tratamentos Médicos, você vai explorar o caso interessante do Paradoxo de Simpson em um estudo sobre o tratamento de cálculos renais. Usando o R, você vai aplicar a análise de regressão para descobrir insights ocultos e entender melhor como os resultados variam entre os grupos de pacientes.

21. Criando um modelo de previsão de demanda

No projeto Construindo um Modelo de Previsão de Demanda, você vai prever a demanda de produtos de comércio eletrônico com o PySpark, respondendo a perguntas reais da cadeia de suprimentos, como planejamento de estoque e frequência de reposição. Você vai criar recursos temporais (dia da semana, sazonalidade, feriados), fazer divisões de validação com base no tempo, treinar e comparar linhas de base de previsão com... Modelos de ML em escala e execução de backtests contínuos para quantificar a estabilidade, transformando o histórico de pedidos em planos de compra acionáveis.

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Você vai praticar engenharia de recursos em grande escala, operações de junção/janela do Spark, validação à prova de vazamentos, modelos de linha de base versus modelos ajustados, análise de erros RMSE/MAE, backtests contínuos/bloqueados e análise de cenários, incluindo promoções e sazonalidade.

22. Redes sociais: Uma análise da rede do Twitter

Nas redes sociais: Um projeto de análise de rede do Twitter, você vai analisar dados de seguidores com pandas e NetworkX para descobrir influenciadores, pontes e estruturas comunitárias. Você vai criar funções reutilizáveis para carregar/limpar listas de arestas, construir gráficos, calcular métricas de centralidade (grau, intermediação, vetor próprio), detectar comunidades, inspecionar redes ego e visualizar a topologia da rede, transformando conexões brutas em insights claros e acionáveis.

Você vai praticar a construção de gráficos a partir de dados de seguidores, limpeza de dados com Pandas, centralidade e detecção de comunidades, classificação de contas influentes, exploração de redes ego e criação de visualizações de rede legíveis com conclusões claras.

23. Análise da População Mundial 

O projeto Análise da População Mundial é o melhor exemplo de como fazer uma análise exploratória bem detalhada. Você vai dar uma olhada em várias colunas, ver os países menos e mais populosos e entender a densidade populacional e a taxa de crescimento. Além disso, você vai ver a distribuição da classificação dos países e o mapa de correlação. 

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Aprenda maneiras fáceis de criar visualizações de dados em Python fazendo o curso Visualização de dados intermediária com Seaborn. 

24. Cenário da ciência de dados e MLOps na indústria

O projeto Data Science and MLOps Landscape in Industry é o Santo Graal para toda a manipulação de dados, visualizações e análises exploratórias e geoespaciais. Você vai aprender a usar de forma eficaz gráficos de caixa, gráficos de rosca, gráficos de barras, mapas de calor, gráficos categóricos paralelos, gráficos de bolhas, gráficos de funil, gráficos de radar, gráficos de pingente de gelo e mapas. Além disso, você vai aprender a entender vários tipos de gráficos. 

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Faça o curso Introdução à Visualização de Dados com Plotly em Python para aprender sobre os recursos avançados e a personalização do Plotly. 

Projetos completos de análise de dados

Os projetos completos são ótimos para o seu currículo e para entender o ciclo de vida de um projeto de análise de dados. 

Em geral, você vai:

1. Lidando com vários conjuntos de dados
2. Entendendo a distribuição dos dados
3. Fazendo limpeza e manipulação de dados
4. Usando técnicas de probabilidade e estatística
5. Fazendo análise e visualização de dados
6. Usando o modelo de machine learning para análise preditiva
7. Criando o relatório ou painel

25. Analisando as empresas unicórnio

No projeto Analisando Empresas Unicórnio, você vai usar SQL para explorar empresas unicórnio avaliadas em mais de US$ 1 bilhão. Você vai analisar quais setores têm as avaliações mais altas e identificar tendências que estão surgindo, como o crescimento anual de novas empresas unicórnio entre 2019 e 2021.

26. Monitorando um modelo de detecção de fraudes financeiras

No projeto Monitoramento de um modelo de detecção de fraudes financeiras, você vai assumir o papel de cientista de dados pós-implantação para um grande banco do Reino Unido. Usando Python, você vai monitorar o desempenho de um modelo de detecção de fraudes e investigar por que ele pode não estar funcionando como esperado, garantindo a segurança das finanças dos clientes.

27. Um projeto completo sobre análise e previsão de séries temporais com Python

No projeto Análise e Previsão de Séries Temporais, você vai mergulhar fundo na análise das tendências, aplicar o modelo ARIMA para previsão, comparar os resultados e visualizá-los para entender as vendas de móveis e materiais de escritório.

Os projetos de análise e previsão de séries temporais estão em alta nos setores financeiros e vão te ajudar a conseguir um emprego bem remunerado. A única coisa que você precisa fazer é entender as várias tendências e prever os números com precisão. 

Imagem do projeto

Se você está com dificuldades para analisar e fazer previsões, tente fazer o curso Modelos ARIMA em Python para aprender sobre modelos ARMA, ajustar o futuro, escolher os melhores modelos e treinar modelos ARIMA sazonais.

28. Crie um sistema de recomendação com vários objetivos

O objetivo do projeto Construir um sistema de recomendação com vários objetivos é prever cliques, adições ao carrinho e pedidos no comércio eletrônico. Resumindo, você vai criar um sistema de recomendação com vários objetivos com base nos eventos anteriores de uma sessão do usuário.

Ao concluir o projeto, você vai dominar:

1. Manipulação e análise de dados
2. Entenda as sessões e os eventos
3. Visualização de dados e relatórios
4. Trabalhando com dados de séries temporais
5. Analise dados de séries temporais para ver como os usuários se comportam.
6. Preveja os principais cliques, carrinhos e pedidos

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Apoiando o crescimento da sua equipe com o DataCamp for Business

Embora projetos individuais sejam essenciais para o desenvolvimento de habilidades pessoais, as organizações também precisam garantir que suas equipes estejam bem preparadas para lidar com as complexidades da análise de dados. O DataCamp for Business oferece soluções personalizadas que ajudam as empresas a aprimorar as habilidades de seus funcionários em ciência de dados, análise e machine learning. Com acesso a uma biblioteca enorme de cursos interativos, programas de aprendizagem personalizados e projetos reais, as equipes podem melhorar suas habilidades em ingestão, limpeza, manipulação, visualização e análise preditiva de dados — todas áreas importantes que falamos neste blog.

Seja você uma pequena startup ou uma grande empresa, o DataCamp for Business oferece as ferramentas para aprimorar habilidades, requalificar e criar uma cultura orientada por dados para se manter competitivo no mercado atual . Você pode pedir uma demonstração hoje mesmo pra saber mais. 

Conclusão

Depois de aprender as habilidades essenciais, você precisa criar um portfólio robusto para mostrar o seu conhecimento. Além disso, você vai aprender novas ferramentas, recursos e conceitos que são úteis para a sua vida profissional. 

Neste post, a gente aprendeu sobre projetos para iniciantes, projetos avançados, projetos de alunos do último ano e projetos completos de análise de dados. Além disso, falamos sobre projetos de ingestão e limpeza de dados, probabilidade e estatística, manipulação e visualização de dados, além de análise exploratória e preditiva de dados. 

Então, o que vem a seguir? Depois de concluir pelo menos 12 projetos, tente obter a certificação como Analista de Dados Profissional. Isso vai aumentar suas chances de ser contratado. Você também pode conferir nossa publicação sobre como se tornar um analista de dados para obter mais dicas de carreira.