Descubra como os mini projetos podem impulsionar sua carreira em Data Science, desenvolvendo habilidades analíticas e construindo um portfólio sólido.
A Importância dos Mini Projetos e do Portfólio
Os mini projetos são essenciais para o desenvolvimento de habilidades analíticas, tomada de decisão baseada em dados e compõem o portfólio, que é um diferencial para promover a carreira e se destacar em processos seletivos.
- Desenvolvimento de habilidades analíticas
- Tomada de decisão baseada em dados
- Diferencial para promover a carreira
- Destaque em processos seletivos
Os Cinco Pilares dos Mini Projetos
Os mini projetos ocorrem nos slots 3 e 4 do curso e possuem cinco pilares fundamentais: Questão de Negócio, Entendimento do Negócio, Coleta de Dados, Limpeza de Dados e Exploração de Dados.
- Slots 3 e 4 do curso
- Questão de Negócio
- Entendimento do Negócio
- Coleta de Dados
- Limpeza de Dados
- Exploração de Dados
Questão de Negócio
A questão de negócio representa o problema ou oportunidade identificada na empresa alvo e é crucial para direcionar todas as próximas etapas.
- Definição clara do objetivo do projeto
- Análise de dados para alcançar o objetivo
- Contextualização do problema no setor, mercado e operações da empresa
Entendimento do Negócio
Demonstrar o entendimento sobre o contexto e operações da empresa em questão é essencial após estabelecer a meta e objetivo.
- Modelo de negócio e fontes de receita
- Principais métricas e indicadores chave de desempenho
- Setores, mercados e países de atuação
- Processos operacionais críticos
- Estrutura organizacional e principais cargos
Coleta de Dados
A coleta de dados é um dos pilares fundamentais dos mini projetos e é o primeiro passo para a análise de dados e geração de insights.
- Identificação e obtenção de dados relevantes
- Garantia da qualidade e confiabilidade dos dados
- Armazenamento adequado dos dados para futuras análises
Coleta de Dados
A coleta de dados é um passo fundamental em qualquer processo de análise, envolvendo a identificação, obtenção e seleção dos dados mais relevantes para atingir o objetivo definido inicialmente.
- Mapear e listar possíveis fontes de dados na empresa
- Verificar a disponibilidade e facilidade de extração dos dados
- Checar a cobertura histórica e granularidade dos dados
- Validar a qualidade e confiabilidade dos dados
- Selecionar somente dados realmente relevantes para o problema
Limpeza de Dados
Com os dados coletados, chega a etapa de prepará-los para análise. Isso envolve a remoção de outliers e ruídos, tratamento de valores ausentes, correção de inconsistências e erros de preenchimento, padronização de nomes e códigos, conversão de tipos de dados, versionamento e documentação das transformações.
- Remoção de outliers e ruídos
- Tratamento de valores ausentes (missing values)
- Correção de inconsistências e erros de preenchimento
- Padronização de nomes e códigos
- Conversão de tipos de dados (data, categórico, numérico etc)
- Versionamento e documentação das transformações
Exploração de Dados
Com os dados limpos, é possível explorá-los para extrair insights e embasar a tomada de decisão. Algumas técnicas comuns de exploração de dados incluem análise de distribuição e estatística descritiva, agrupamentos e correlações, data visualization e técnicas de machine learning para clusterização, classificação e predição.
- Análise de distribuição e estatística descritiva
- Agrupamentos e correlações
- Data visualization (gráficos, dashboards e relatórios)
- Técnicas de machine learning para clusterização, classificação e predição
Importância do Portfólio
O portfólio desempenha um papel crucial para impulsionar a carreira e se destacar em processos seletivos de emprego. Ele deve conter projetos desenvolvidos, principais habilidades técnicas e comportamentais, formação, cursos e certificações, e experiência profissional relevante.
- Projetos desenvolvidos (como os mini projetos)
- Principais habilidades técnicas e comportamentais
- Formação, cursos e certificações
- Experiência profissional relevante
A importância da documentação em mini projetos
É altamente recomendado documentar bem todo o passo a passo dos mini projetos, desde a questão de negócio até a decisão final baseada nos insights analíticos. Isso mostrará na prática a capacidade de entendimento do contexto, coleta assertiva de dados, preparação, análise e comunicação efetiva dos resultados.
- Documentar os mini projetos é fundamental para demonstrar a compreensão do contexto e a habilidade de coletar e analisar dados de forma assertiva
- A documentação abrange desde a questão de negócio até a decisão final baseada nos insights analíticos
- Uma documentação bem estruturada evidencia a capacidade de comunicação efetiva dos resultados
Estrutura do Entregável
O relatório a ser entregue sobre os mini projetos deve seguir uma estrutura bem definida, baseada nos 5 pilares. Cada pilar deve conter tópicos principais numerados, seguidos por subtópicos que detalham os aspectos relevantes do projeto.
- O relatório dos mini projetos deve seguir uma estrutura baseada nos 5 pilares
- Cada pilar deve conter tópicos principais numerados, seguidos por subtópicos detalhados
- A estrutura do entregável deve seguir uma narrativa lógica e coesa de todo o fluxo de resolução da questão de negócio utilizando dados
Importância dos mini projetos para o desenvolvimento de habilidades
Os mini projetos são uma excelente oportunidade para desenvolver as habilidades mais demandadas do cientista de dados, além de compor um portfólio sólido para acelerar a carreira.
- Os mini projetos oferecem uma oportunidade para desenvolver habilidades essenciais para cientistas de dados
- Contribuem para a construção de um portfólio sólido, o que pode impulsionar a carreira
- São uma forma prática de aplicar conhecimentos e habilidades, agregando valor ao aprendizado
Conclusão
Os mini projetos são uma oportunidade valiosa para desenvolver habilidades essenciais e construir um portfólio diferenciado, acelerando sua carreira em Data Science.
