Projetos práticos para aprender Data Science
Quatro atividades técnicas para construir competências sólidas em análise de dados, limpeza, visualização e inferência estatística — sem depender de soluções prontas.
Projeto 1: Preparação de dados e inspeção exploratória
Este projeto foca na aquisição, validação e primeira limpeza de um conjunto de dados público. O objetivo é tornar o dataset confiável para análises posteriores, exercitando técnicas de inspeção, estatísticas descritivas e verificação de consistência entre colunas.
- Carregar dados, checar tipos e missing values
- Resumo estatístico (count, mean, std, min/max)
- Validação de consistência entre colunas relacionadas
- Detecção de outliers simples e planejamento de tratamento
Projeto 2: Transformação de dados e engenharia de atributos
Após a limpeza inicial, avançamos para transformar o conjunto de dados, consolidando formatos de data, convertendo tipos numéricos e construindo atributos úteis para análises. A ênfase está na repetibilidade e na rastreabilidade das transformações.
- Padronização de datas e fusão de colunas temporais
- Conversão de tipos e normalização básica
- Criação de atributos derivados (períodos, agregações simples)
- Validação de integridade após transformações
import pandas as pd
# Carregamento
df = pd.read_csv('vendas.csv')
# Limpeza básica
df = df.dropna(subset=['valor', 'data'])
df['data'] = pd.to_datetime(df['data'])
df['valor'] = df['valor'].astype(float)
# Transformação: criar atributo derivado
df['ano'] = df['data'].dt.year
df['mes'] = df['data'].dt.to_period('M')
# Validação rápida
print(df.info())
print(df.groupby('ano').agg({'valor':['sum','mean']}).head())Projeto 3: Visualização e narrativa com dados
A visualização é o elo entre dados e decisão. Aprenda a selecionar o gráfico adequado, evitar armadilhas visuais e construir uma narrativa que destaque insights acionáveis. O foco está em clareza, ritmo e precisão estatística simples.
- Escolha de gráficos para diferentes perguntas (distribuição, comparação, tendência)
- Conjunto de cores e acessibilidade para leitura rápida
- Resumo visual com anotações para facilitar a tomada de decisão
- Validação da leitura com métricas objetivas (p. ex., intervalo de confiança simples)
Projeto 4: Inferência estatística e tomada de decisão com dados
Com dados limpos e transformados, aplicamos técnicas estatísticas para testar hipóteses simples e estimar incertezas. Este espaço é dedicado à interpretação responsável de resultados, evitando inferências não suportadas por dados.
- Testes de hipóteses simples (t-student, qui-quadrado) com pressupostos verificados
- Intervalos de confiança para estimativas de interesse
- Comparação entre grupos e avaliação de significância prática
- Princípio da reprodução: documentar passos para reanálise
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