20 projetos de análise de dados para todos os níveis

Por que escolher projetos de análise de dados

Os projetos de análise de dados são etapas fundamentais para quem quer se destacar no mundo atual, centrado em dados. Veja por que eles são essenciais:

1. Aplicação prática de habilidades: Eles oferecem experiência prática, preenchendo a lacuna entre o conhecimento teórico e a prática no mundo real.
2. Versatilidade do setor: A análise de dados é vital em vários setores. Trabalhar em diversos projetos amplia sua compreensão e adaptabilidade.
3. Pensamento crítico: Esses projetos desenvolvem sua capacidade de analisar problemas complexos, identificar padrões e criar soluções baseadas em dados.
4. Proficiência técnica: O envolvimento em projetos aprimora suas habilidades em ferramentas e linguagens importantes, tornando-o um analista mais competente e versátil.
5. Comunicação eficaz: Eles ensinam como traduzir insights de dados complexos em informações compreensíveis e úteis, uma habilidade altamente valorizada em qualquer ambiente profissional.
6. Progressão na carreira: Ter projetos concluídos no seu portfólio demonstra suas habilidades a possíveis empregadores e amplia suas oportunidades de carreira.

Em essência, os projetos de análise de dados não apenas aprimoram suas habilidades técnicas, mas também preparam você para os desafios e as demandas do ambiente de trabalho moderno.

Projetos de análise de dados para iniciantes 

Como iniciante, você precisa se concentrar na importação, limpeza, manipulação e visualização dos dados. 

• Importação de dados: aprenda a importar dados usando SQL, Python, R ou web scraping (raspagem da Web ou extração automatizada de dados da internet). 
• Limpeza de dados: use várias bibliotecas Python e R para limpar e processar os dados. 
• Manipulação de dados: use várias técnicas para moldar o conjunto de dados para análise e visualização de dados.
• Visualização de dados: exiba os dados usando gráficos e diagramas. 

Projetos de importação e limpeza de dados

1. Explorando o mercado do Airbnb em Nova York 

No projeto Explorando o mercado do Airbnb em Nova York , você aplicará habilidades de importação e limpeza de dados para analisar o mercado do Airbnb na cidade de Nova York. Você vai ingerir e combinar dados de vários tipos de arquivos, limpar cadeias de caracteres e formatar datas para extrair informações precisas.  

Imagem cedida pelo autor | Código do projeto

Esse projeto é perfeito para iniciantes que desejam obter experiência em importação e limpeza de dados. Você pode aplicar métodos semelhantes a esse conjunto de dados de Vendas de ingressos on-line para melhorar ainda mais o manuseio e o processamento dos dados. 

Saiba 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 usará os sites requests e BeautifulSoup para extrair um romance do site do Project Gutenberg. Depois de extrair e limpar os dados de texto, você usará o PNL (Processamento de linguagem natural) para encontrar as palavras mais frequentes em Moby Dick. O projeto apresenta a você o mundo da raspagem da Web e do processamento de linguagem natural em Python.

Imagem cedida pelo autor | Código do projeto

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

Projetos de manipulação de dados

3. Explorando o mercado de criptomoedas Bitcoin

No projeto Explorando o mercado de criptomoedas Bitcoin , você vai explorar dados sobre bitcoin e outras criptomoedas. Você vai limpar o conjunto de dados descartando as criptomoedas sem capitalização de mercado, comparando o Bitcoin com outras moedas e preparando os dados para visualização.  

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Você pode aplicar métodos semelhantes aos dados da bolsa de valores e aprender a manipular os dados para análise de dados. Além disso, você pode aprender sobre transformação, agregação, divisão e indexação de dados fazendo o curso de Manipulação de dados com pandas. 

4. Análise de dados de condicionamento físico do Runkeeper

No projeto de Análise de dados de condicionamento físico do Runkeeper, você vai importar, limpar, manipular e analisar os sete anos de dados de treinamento do Runkeeper. É um projeto de amostra perfeito para aprender sobre filtragem, transformação e processamento de dados complexos. Além disso, você vai analisar os dados e apresentar um resumo detalhado. 

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Você pode aplicar métodos semelhantes aos Dados de lances da NBA e ganhar mais experiência em manipulação e análise de dados, ou pode fazer o curso de Manipulação de dados de séries temporais em Python para lidar com conjuntos de dados de séries temporais complexas. 

Projetos de visualização de dados

5. Visualização da COVID-19

No projeto Visualização da COVID-19, você visualizará os dados da COVID-19 usando a biblioteca R mais popular ggplot. Você vai analisar casos confirmados em todo o mundo, comparar a China com outros países, aprender a fazer anotações no gráfico e adicionar uma escala logarítmica. Você vai aprender habilidades em alta demanda para programadores de R. 

Imagem do projeto

Você pode aplicar os métodos ggplot aos dados de Sarampo e ganhar mais experiência em visualização e análise de dados. Além disso, você pode fazer o curso Visualização de dados intermediária com ggplot2 para aprender as melhores práticas de visualização de dados. 

6. O mercado de aplicativos para Android no Google Play 

No projeto Mercado de aplicativos para Android no Google Play, você vai importar, limpar e visualizar os dados do Google Play para entender o mercado de aplicativos Android. 

Você vai:

1. Limpar os dados.
2. Corrigir os tipos de dados.
3. Explorar categorias de aplicativos.
4. Entender a distribuição de avaliações, tamanho, popularidade e preço dos aplicativos. 
5. Realizar análise de sentimento nas avaliações dos usuários. 

Imagem do projeto

Você pode aplicar as lições aprendidas com o projeto em um conjunto de dados semelhante: Aplicativos da Google Play Store para ganhar mais experiência na visualização e exploração dos dados. 

Usar o código para exibir a visualização interativa de dados é fácil, mas entender e interpretar os dados é difícil. Faça o curso Entendendo a visualização de dados para explicar a distribuição da visualização e aprender as melhores técnicas de visualização de dados para comunicar dados complexos.  

Projetos avançados de análise de dados

Para projetos de análise de dados mais avançados, você precisa dominar a matemática, a probabilidade e a estatística. Além disso, você executará análises exploratórias de dados e análises preditivas para entender os dados em detalhes.

• Probabilidade e estatística: execute operações de média, mediana, desvio padrão, algoritmos de distribuição de probabilidade e correlação com os dados. 
• Análise exploratória de dados: explore a distribuição dos dados, entenda os vários tipos de coluna, as tendências e os padrões. 
• Análise preditiva: execute regressão, classificação, agrupamento e previsão usando algoritmos de aprendizado de máquina.  

Projetos de probabilidade e estatística

7. Insights em tempo real a partir de dados de mídias sociais

No projeto de Insights em tempo real a partir de dados mídias sociais, você usará várias ferramentas estatísticas para se aprofundar nas principais tendências do Twitter. Você vai entender os padrões locais e globais e as tendências populares e realizar análises de frequência e de idioma. 

Imagem cedida pelo autor | Código do projeto

Você pode aplicar métodos semelhantes aos usados no projeto em um novo conjunto de dados: Notícias da Internet e engajamento do consumidor e saiba mais sobre a análise de tendências de notícias e comportamento do consumidor. 

8. Encontrar filmes semelhantes a partir de resumos de enredo

No projeto Encontrar filmes semelhantes a partir de resumos de enredo, você usará PLN e clustering para encontrar semelhanças entre os enredos dos filmes. É o projeto perfeito se você quiser aplicar técnicas estatísticas a dados de texto. 

Você vai importar dois conjuntos de dados, combiná-los, executar tokenização e stemização, converter palavras em vetores e usar o KMeans para realizar o clustering. Além disso, você vai calcular a distância de similaridade e visualizar os resultados usando Matplotlib, Linkage e Dendrogramas.

Imagem do projeto

Use as lições aprendidas no projeto e aplique-as a um novo conjunto de dados: Dados de filmes da Netflix, para ganhar experiência com a aplicação de estatísticas a dados de texto.

Se quiser aprender sobre as técnicas mais comuns de estatística, probabilidade, distribuição de dados, correlação e desenho de experimentos, faça o curso de Introdução à Estatística em Python.

Projetos de análise exploratória de dados (AED)

9. Análise das estatísticas da dívida internacional

No projeto Análise das estatísticas da dívida internacional você escreverá 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 realizar a análise de dados em qualquer lugar. 

No projeto, você vai encontrar:

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

Imagem cedida pelo autor | Código do projeto

Você vai conectar o conjunto de dados World Nations do MariaDB e aplicar consultas semelhantes para obter mais experiência no manuseio e na análise de bancos de dados SQL. Além disso, você pode fazer o curso de Análise Exploratória de Dados em SQL para aprender técnicas e consultas avançadas no manuseio de vários bancos de dados SQL. 

10. Investigação de filmes da Netflix e convidados no The Office

No projeto de Investigação de filmes da Netflix e convidados no The Office, você usará a manipulação e a visualização de dados para resolver um problema de ciência de dados do mundo real. Você vai realizar uma análise exploratória profunda dos dados e tirar conclusões a partir de gráficos detalhados. 

Imagem do projeto

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

Projetos de análise preditiva

11. Funções para previsão de preços de alimentos

No projeto de Funções para previsão de preços de alimentos, você vai realizar uma análise preditiva dos preços dos alimentos em Ruanda. Você vai importar, transformar, manipular e fará previsões com dados usando pacotes R. Ele é perfeito para iniciantes e profissionais que estão começando a usar a linguagem R e a análise preditiva. 

Imagem do projeto

Você pode criar uma função R de previsão de série temporal para dados de empréstimo e se aprimorar na execução de análises preditivas usando pacotes R. Além disso, você pode fazer o curso de Previsão de demanda de produtos em R para saber mais sobre previsão de demanda com séries temporais, regressão combinada e previsão hierárquica.

12. Previsão de aprovações de cartões de crédito

No projeto Previsão de aprovações de cartões de crédito , você vai criar o modelo de aprendizado de máquina com melhor desempenho para prever aprovações de solicitações de cartões de crédito. 

Primeiro, você vai entender os dados e imputar os valores faltantes. 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.

Imagem cedida pelo autor | Código do projeto

A aplicação de algoritmos simples de aprendizado de máquina é uma parte essencial da vida de um analista de dados. Você pode ganhar mais experiência aplicando métodos semelhantes a um novo conjunto de dados: Marketing bancário. 

Saiba mais sobre classificação, regressão, ajuste fino e pré-processamento fazendo um breve curso 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 exigem pelo menos 2 a 3 meses para serem concluídos. Você trabalhará em um tópico específico e tentará melhorar os resultados usando várias técnicas estatísticas e de probabilidade.  

Observação: há uma tendência crescente de projetos de aprendizado de máquina para projetos do último ano de análise de dados.  

13. Redução da mortalidade no trânsito nos EUA

No projeto de Redução da mortalidade no trânsito nos EUA, você encontrará uma boa estratégia para reduzir as mortes relacionadas ao trânsito nos EUA. Você vai importar, limpar, manipular e visualizar dados. Além disso, você vai trabalhar com engenharia de recursos e aplicar vários modelos de aprendizado de máquina (regressão linear multivariada, agrupamento KMeans) para criar e comunicar os resultados. 

Imagem do projeto

Se você quiser saber mais sobre aprendizado não supervisionado, confira o curso de Análise de Clusters com Python. 

14. Classificação de gêneros musicais a partir de dados de áudio

No projeto Classificação de gêneros musicais a partir de dados de áudio, você vai aplicar algoritmos de aprendizado de máquina para classificar as músicas em gêneros musicais.

Você vai:

1. Preparar o conjunto de dados
2. Dividi-los em conjuntos de treinamento e teste
3. Normalizar os dados
4. Aplicar PCA em dados escalonados
5. Treinar árvore de decisão e regressão logística e comparar o desempenho
6. Balancear os dados para obter um melhor desempenho
7. Entender a tendência do modelo
8. Aplicar a validação cruzada para avaliar nossos modelos

Imagem cedida pelo autor | Resultado do projeto

Saiba mais sobre regressão logística e SVM no curso de Classificadores Lineares com Python.

15. Análise da população mundial 

O projeto de Análise da População Mundial é o melhor exemplo de uma análise exploratória profunda. Você vai explorar várias colunas, visualizando os países mais e menos populosos e explorando a densidade populacional e a taxa de crescimento. Além disso, você vai exibir a distribuição por país e o mapa de correlação. 

Imagem do projeto

Aprenda maneiras fáceis de plotar a visualização de dados em Python concluindo o curso Visualização de Dados Intermediária com Seaborn. 

16. Panorama da Ciência de Dados e de MLOps no Setor

O projeto Panorama da Ciência de Dados e de MLOps no Setor é um sonho de consumo para todas as manipulações de dados, visualizações, análises exploratórias e geoespaciais Você aprenderá a usar com eficácia 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 gelo e mapas. Além disso, você vai aprender a interpretar vários tipos de gráficos. 

Imagem do projeto

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

Projetos de análise de dados de ponta a ponta

Trabalhar em projetos de ponta a ponta é ótimo para o seu currículo e para compreender o ciclo de vida do projeto de análise de dados. 

Em geral, você vai:

1. Lidar com vários conjuntos de dados
2. Compreender a distribuição de dados
3. Limpar e manipular dados
4. Aplicar técnicas de probabilidade e estatística
5. Executar análise e visualização de dados
6. Usar modelos de aprendizado de máquina para análise preditiva
7. Criar o relatório ou painel

17. Previsão de tarifas de táxi com florestas aleatórias

No projeto de Previsão de tarifas de táxi com florestas aleatórias, você vai analisar dados de corridas de táxi em Nova York e usar modelos baseados em árvore para prever o valor das tarifas e gorjetas com base no local, data e hora. Além disso, você conhecerá os pacotes populares dplyr, ggplot2 do R e randomForests . 

Você vai limpar os dados e visualizá-los no mapa para entender os locais de alta demanda, prever as tarifas de táxi usando modelos de árvores e florestas aleatórias, exibir a previsão no mapa e analisar os resultados. 

Imagem do projeto

Se você não tem experiência com modelos baseados em árvores em R, faça o curso Aprendizado de máquina com modelos baseados em árvores com R e torne-se um especialista. 

18. Teste A/B de jogos para celular com Cookie Cats

O teste A/B de novos recursos e produtos é uma parte essencial do trabalho de um analista de dados. No projeto Teste A/B de jogos para celular com Cookie Cats, você analisará o resultado do teste A/B, no qual o primeiro portão do Cookie Cats foi movido do nível 30 para o nível 40.

Em detalhes, você precisará aplicar manipulação de dados, estatísticas, visualização de dados e pensamento crítico para decidir qual é a melhor versão. 

Imagem do projeto

Se você não tem experiência com testes A/B, faça o curso Análise de clientes e testes A/B em Python para entender o que são KPIs, explorar e visualizar o comportamento do cliente e as aplicações e analisar os resultados dos testes A/B. 

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

No projeto Análise e previsão de séries temporais, você vai se aprofundar na análise das tendências, aplicar o modelo ARIMA para previsão, comparar os resultados e visualizar os resultados para entender as vendas de móveis e materiais de escritório.

Os projetos de análise e previsão de séries temporais têm alta demanda nos setores financeiros e ajudarão você a conseguir um emprego bem remunerado. A única coisa que você precisa fazer é interpretar várias tendências e prever os números com precisão. 

Observação: a análise e previsão financeira é um trabalho bem remunerado, mas também é o mais difícil. 

Imagem do projeto

Se estiver com dificuldades em análise e previsão, faça o curso de Modelos ARIMA em Python para aprender sobre esses modelos, fazer previsões, selecionar os melhores modelos e treinar modelos ARIMA sazonais.

20. Criação de um sistema de recomendação com vários objetivos

O objetivo do projeto de Criação de um sistema de recomendação com vários objetivos é prever cliques, adições ao carrinho e pedidos em sites de comércio eletrônico. Em resumo, você criará um sistema de recomendação com vários objetivos com base em eventos anteriores em uma sessão de usuário.

Ao concluir o projeto, você terá dominado os seguintes tópicos:

1. Manipulação e análise de dados
2. Sessões e eventos
3. Visualização de dados e geração de relatórios
4. Manuseio de dados de séries temporais
5. Análise de dados de séries temporais para explorar o comportamento do usuário
6. Previsão dos principais cliques, carrinhos e pedidos

Imagem do projeto

Conclusão

Depois de aprender as habilidades essenciais, você precisa criar um portfólio sólido para demonstrar seu conhecimento. Além disso, você aprenderá novas ferramentas, recursos e conceitos que serão muito úteis na sua vida profissional. 

Neste artigo, aprendemos sobre projetos para iniciantes, projetos avançados, projetos para alunos do último ano e projetos completos de análise de dados Além disso, abordamos projetos sobre ingestão e limpeza de dados, probabilidade e estatística, manipulação e visualização de dados e análise exploratória de dados e análise preditiva. 

Então, qual o próximo passo? Depois de concluir pelo menos 12 projetos, tente obter aCertificação de Analista de Dados Profissional. Isso aumentará suas chances de contratação Você também pode conferir nosso artigo sobre como se tornar um analista de dados para obter mais dicas de carreira.