10 ideias de projetos de visualização de dados para todos os níveis

Projetos de visualização de dados para iniciantes

Os projetos para iniciantes se concentram em desenvolver habilidades básicas e começar a entender os recursos visuais. 

Concentre-se em aprender ferramentas como Excel e Matplotlib básico com gráficos fáceis, como gráficos de dispersão, gráficos de linhas e gráficos de barras. Começar com recursos visuais fáceis de entender que apoiam o que você sabe sobre os dados é uma ótima maneira de desenvolver habilidades básicas em visualização de dados.

Nesse estágio, considere a possibilidade de fazer um curso para iniciantes, como Understanding Data Visualization, e trabalhar em alguns projetos.

Projeto 1: Traçando os custos de voo por dia da semana

Esta ideia de projeto envolve a criação de um ou mais gráficos de dispersão usando o Excel para visualizar os preços das passagens aéreas em diferentes dias da semana. Você pode trabalhar com um conjunto de dados contendo custos de voos para os dias da semana, possivelmente criando vários gráficos para diferentes rotas ou companhias aéreas. Trace os preços usando o recurso de gráfico de dispersão do Excel, com os dias da semana no eixo x e os custos dos ingressos no eixo y. 

Esse projeto é um excelente ponto de partida para iniciantes. Ele apresenta os principais conceitos de visualização de dados usando o software Excel, que é amplamente acessível. Isso permite que os recém-chegados trabalhem com dados do mundo real que são relacionáveis e potencialmente úteis em suas próprias vidas. 

O projeto oferece experiência prática na transformação de dados numéricos brutos em um formato visual que pode revelar padrões nos preços de voos, como, por exemplo, quais dias tendem a ser mais baratos ou mais caros para viajar.

As habilidades e ferramentas aprendidas ou reforçadas com a conclusão deste projeto são:

• Usando o Excel para visualizar dados
• Entrada e organização de dados
• Compreensão dos diferentes tipos de gráficos e seus usos apropriados
• Exploração de dados e reconhecimento de padrões

       Explorando dados sobre preços de companhias aéreas do TripAdvisor. Fonte da imagem: NYCDataScience

Projeto 2: Criar arte de filotaxia com o R

Se você quiser ser guiado, o projeto "Creating Floral Patterns Inspired by Phyllotaxis" (Criando padrões florais inspirados na filotaxia) explora a interseção da matemática, da natureza e da arte por meio da visualização de dados em R. Usando o conceito de filotaxia - a disposição das folhas nos caules das plantas - você criará espirais visualmente impressionantes que imitam os padrões naturais encontrados em flores e plantas. A filotaxia é um excelente exemplo de como os princípios matemáticos, como a sequência de Fibonacci e o ângulo de ouro, podem descrever a beleza natural. 

Ao final do projeto, você terá criado sua arte floral, utilizando técnicas de visualização de dados para mostrar a elegância desses padrões naturais. Este projeto é perfeito para quem deseja misturar criatividade com ciência de dados e, ao mesmo tempo, aprofundar sua compreensão dos modelos matemáticos da natureza.

As habilidades de visualização de dados aprendidas neste projeto são:

• Criar visualizações em R usando ferramentas como ggplot2
• Compreender e implementar a matemática por trás dos padrões naturais
• Aprimorar suas habilidades de codificação em R gerando e manipulando dados para representar belas formas
• Aprender como as transformações, como rotações e escalas, podem ser aplicadas para criar designs complexos

Projeto 3: Visualizando a história dos ganhadores do Prêmio Nobel

O projeto "Visualizing the History of Nobel Prize Winners" (Visualizando a história dos ganhadores do Prêmio Nobel ) explora dados históricos relacionados a um dos prêmios mais prestigiados do mundo. Ele envolve a análise e a visualização de dados sobre os ganhadores do Prêmio Nobel em diferentes categorias, anos e dados demográficos.

Esse projeto é uma excelente opção para iniciantes porque combina a manipulação de dados com tarefas de visualização significativas usando um conjunto de dados interessante e gerenciável. 

O projeto permite que você pratique várias técnicas de visualização enquanto se envolve com dados do mundo real que têm significado cultural e histórico. Ele também apresenta o importante conceito de usar a visualização de dados para descobrir e comunicar possíveis vieses, ensinando o pensamento crítico juntamente com as habilidades técnicas.

O projeto está disponível em Python e R.

As principais habilidades de visualização de dados aprendidas neste projeto são:

• Criar visualizações de séries temporais para mostrar tendências ao longo de décadas
• Criar gráficos de barras e gráficos de pizza para dados categóricos (por exemplo, categorias de prêmios)
• Desenvolvimento de mapas de calor ou mapas coropléticos para análise geográfica
• Usar cores de forma eficaz para representar diferentes categorias ou destacar disparidades

Projetos intermediários de visualização de dados

Depois de dominar o básico, é hora de aprimorar suas habilidades de visualização de dados com projetos mais desafiadores. Esta seção apresenta ideias de nível intermediário para expandir seu conjunto de ferramentas e aprofundar suas habilidades analíticas.

Projeto 4: Comparação de estatísticas de jogadores de beisebol

O projeto "Compare Baseball Player Statistics" oferece uma oportunidade interessante de aplicar e expandir as habilidades básicas de visualização de dados em Python usando dados esportivos do mundo real. 

Utilizando os dados do Statcast da Major League Baseball, você analisará e comparará os home runs atingidos por dois jogadores de beisebol. Esse projeto permite que você trabalhe com dados multidimensionais, combinando informações espaciais (locais e trajetórias de rebatidas) com dados numéricos (velocidade de saída, ângulo de lançamento). Os tipos de visualização adequados devem ser escolhidos para representar efetivamente esses dados complexos, incluindo gráficos de dispersão, mapas de calor e, possivelmente, até visualizações em 3D.

Além disso, trabalhar com dados esportivos acrescenta um elemento de narrativa, incentivando você a usar visualizações para narrar as semelhanças e diferenças entre os padrões de home run dos jogadores.

As principais habilidades de visualização de dados aprendidas e praticadas ao concluir este projeto incluem:

• Limpeza de dados e preparação de conjuntos de dados esportivos complexos
• Criando narrativas baseadas em dados por meio de histórias visuais
• Trabalhar com dados espaciais e visualizações geográficas
• Compreender os diferentes tipos de gráficos, como mapas de calor e gráficos de dispersão, e seus usos apropriados.

Projeto 5: Análise de atrasos e cancelamentos de voos

O projeto "Analyzing Flight Delays and Cancellations" (Analisando atrasos e cancelamentos de voos) oferece uma excelente oportunidade de explorar dados de aviação do mundo real do noroeste do Pacífico. Este projeto analisa um conjunto abrangente de dados de informações de voo para descobrir padrões e fatores que contribuem para atrasos e cancelamentos. 

Você usará técnicas de manipulação de dados em Python para limpar e preparar os dados. Em seguida, usando o Matplotlib, você aplicará vários métodos de visualização para revelar insights sobre companhias aéreas, aeroportos, condições climáticas e outras variáveis que afetam as interrupções de voos.

Este projeto se baseia no conhecimento básico de visualização de dados, introduzindo uma análise de dados multidimensional mais complexa. Ele exige que você trabalhe simultaneamente com dados de séries temporais, informações geográficas e diversas variáveis inter-relacionadas. 

Se você participar deste projeto guiado, criará visualizações avançadas que comunicam com eficácia as relações entre vários fatores e interrupções de voo, incluindo potencialmente elementos interativos para uma exploração mais profunda dos dados. Este projeto também apresenta o desafio de lidar e visualizar grandes conjuntos de dados, incentivando você a usar técnicas de agregação e resumo de dados de forma eficaz.

As principais habilidades de visualização de dados que este projeto desenvolverá são:

• Criar visualizações de séries temporais para mostrar padrões de atrasos e cancelamentos ao longo do tempo
• Desenvolvimento de painéis interativos para explorar vários aspectos dos dados de voo
• Integração da análise estatística com visualizações (por exemplo, mapas de calor de correlação)

Projeto 6: Visualização da frequência cardíaca e de doenças cardíacas

O projeto "What is Your Heart Rate Telling You?" (O que sua frequência cardíaca está dizendo a você?) usa o conjunto de dados do Cleveland Heart Disease para explorar a importante questão das doenças cardíacas. Neste projeto, você usará o R para explorar a relação entre a frequência cardíaca máxima durante o exercício e o risco de doenças cardíacas, levando em conta os efeitos das variáveis de confusão. Por meio da aplicação da regressão logística múltipla, você descobrirá informações valiosas sobre essa complexa condição de saúde.

Os alunos devem criar visualizações que não apenas exibam dados brutos, mas também ilustrem relações estatísticas e resultados de modelos. Você precisará criar visualizações que comuniquem conceitos estatísticos complexos de forma eficaz para um público geral, transformando a análise de dados em uma narrativa visual.

O projeto também apresenta o desafio de visualizar os efeitos de variáveis de confusão, estimulando os alunos a desenvolver visualizações mais avançadas e com várias variáveis. Essas visualizações destacarão as relações sutis entre diferentes variáveis e o risco de doenças cardíacas.

Os pré-requisitos incluem o conhecimento do Tidyverse e uma compreensão dos testes de hipóteses em R.

Desenvolvimento das principais habilidades de visualização de dados:

• Visualização de relações entre variáveis para mostrar tendências e padrões.
• Ilustra as relações entre diversas variáveis de uma só vez, fornecendo uma visão geral clara de como elas interagem.
• Exibição dos resultados do modelo para comunicar a força e a direção dos relacionamentos do modelo de regressão logística.

Projeto 7: Expectativa de vida global com ggplot2

Explore o gpplot2 por meio do projeto "Exploring global life expectancy trends" (Explorando tendências globais de expectativa de vida). Compreender o ggplot2 é parte integrante de um cientista de dados, pois ele contém muitos conceitos fundamentais compartilhados em outras ferramentas de visualização, como o Matplotlib. 

Os dados globais de expectativa de vida abrangem uma ampla gama de dados demográficos, países e períodos de tempo. Uma grande quantidade de informações está esperando para ser visualizada em vários diagramas e gráficos de dispersão bonitos.

Use este projeto como uma oportunidade de desenvolver seu conhecimento sobre o ggplot2. Concentre-se na mecânica da criação de gráficos, como a área de plotagem, as faces e a grade. Crie gráficos bonitos e impactantes, ajustando manualmente os gráficos para contar uma história mais completa. 

Devido à natureza técnica aprofundada deste projeto, você deve entender os fundamentos do ggplot2 e ter alguma experiência na limpeza de dados com o R.

Este projeto se concentra nas seguintes habilidades principais:

• Personalizações avançadas do ggplot2
• Criar gráficos reutilizáveis para outros projetos
• Entender a mecânica de como os gráficos são feitos, como facetas e grades
• Contar uma história adicionando mais camadas a gráficos simples

Projetos avançados de visualização de dados

A mudança do nível intermediário para o avançado combina o aumento das habilidades técnicas com ferramentas mais diferenciadas e melhor narração de histórias. Esses projetos avançados se concentram na aplicação de conceitos semelhantes aos mencionados acima a novas tecnologias, como o GeoPandas, combinados com interatividade e narração mais sofisticadas. 

Com mais habilidade, você terá mais liberdade para criar visualizações que melhor se adaptem à sua história. Dessa forma, essas ideias serão menos prescritivas e oferecerão opções mais amplas.

Projeto 8: Diagrama Sankey do PowerBI para rastrear o fluxo de assinaturas

O diagrama de Sankey é uma ferramenta poderosa para mostrar o fluxo de uma população. Esse gráfico é particularmente desafiador para ser feito com métodos de codificação tradicionais, portanto, a utilização de uma ferramenta como o PowerBI simplifica muito o trabalho. Embora seja necessário um esforço significativo de organização dos dados para criar o modelo de dados adequado, o programa gera facilmente o gráfico Sankey.

Este exemplo mostrará como os contatos iniciais podem se tornar assinantes sem usar um período de teste. O foco aqui é desenvolver nossas habilidades em DAX do PowerBI. Isso requer a desvinculação de dados, a criação de modelos de dados dinâmicos e a formatação de dados para gerar o gráfico desejado.

Exemplo de gráfico de Sankey. Fonte da imagem sqlbi

As habilidades enfocadas aqui são:

• Organização de dados
• Funções DAX do PowerBI
• Modelagem de dados do PowerBI
• Geração de gráficos Sankey 

Projeto 9: Painel do Tableau do Spotify

Um painel do Tableau do Spotify é uma ótima maneira de você desenvolver habilidades avançadas no Tableau devido à riqueza dos dados de música do Spotify. Esse projeto se baseia no conhecimento obtido no projeto intermediário, no qual classificamos a música. 

Um projeto como esse se concentra na criação de uma história interessante usando os metadados de música do Spotify. Essa é uma boa oportunidade para você praticar a coleta de dados por meio da API do Spotify, organizá-los e criar um painel divertido. Ele deve conter seletores para filtrar por gênero, artista, ano e timbre. Adicione uma página na história do Tableau com foco em uma música específica e gere um gráfico de radar. Pratique muitas habilidades diferentes do Tableau para criar um painel completo que possa interessar aos amantes da música.

As principais habilidades praticadas são as seguintes:

• Mecanismos avançados do Tableau, como gráficos de radar e ações
• Criar histórias do Tableau
• Coleta de dados por meio de uma API
• Narração de histórias por meio de dados

Projeto 10: Visualização do número de passageiros com o GeoPandas

Uma técnica avançada de visualização é a utilização de dados espaciais. Muitos dados são inerentemente espaciais, desde códigos postais de clientes até dados de rastreamento por GPS. Aprender um pacote especializado como o GeoPandas em Python pode dar a você um conjunto de habilidades exclusivas. 

Experimente um projeto usando o GeoPandas para criar mapas, visualizações e análises espaciais. Por exemplo, o uso de um conjunto de dados como o CitiBike Data pode ser uma ótima oportunidade para você entender como criar mapas, os diferentes tipos de projeções de mapas existentes e como analisar os dados de uma perspectiva diferente.

Como essa é uma habilidade mais especializada, concentre-se primeiro na análise de dados geoespaciais em Python para entender como os dados geoespaciais são geralmente estruturados. 

Comece fazendo mapas simples e plotando os locais das estações usando a projeção geográfica apropriada. Em seguida, adicione a esses mapas dados como informações sobre o número de passageiros e horários de pico. Assim como em nossos outros gráficos, você deve começar com a base e ir adicionando mais camadas. Você pode até mesmo criar mapas de calor que mostrem os pontos de acesso de passageiros.

As habilidades que estão sendo aprimoradas por esse projeto são:

• Habilidades de análise geoespacial
• Conhecimento de GeoPandas em Python
• Criar mapas e entender como os mapas são gerados em Python

Tabela de resumo dos projetos de visualização de dados

Aqui está um breve resumo de cada projeto e das habilidades desenvolvidas.

Conclusão

Criar um portfólio de visualização de dados é importante para que você desenvolva suas habilidades técnicas e narrativas. Os empregadores estão procurando profissionais de dados com potencial para gerar análises complexas e comunicá-las com eficácia às partes interessadas! 

Mantenha essas habilidades atualizadas, experimentando os projetos mencionados acima e aprimorando suas habilidades com vários recursos do DataCamp:

• Entendendo a visualização de dados
• Visualização de dados com Python
• Data Visualization PowerBI
• Introdução ao Matplotlib
• Visualização de dados do Excel
• Painéis no Tableau