16 Projetos de Ciência de Dados Impressionantes para destacar seu Portfólio e atrair recrutadores de grandes empresas

Todo Cientista de Dados deveria ter pelo menos 10 dessas 16 soluções completas em seu portfólio profissional.

Por: Lucas Fernando

Análise Exploratória de Dados (EDA):

Realize uma análise aprofundada de um conjunto de dados relevante, identificando padrões, outliers e insights valiosos.

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Previsão de Vendas com Séries Temporais:

Desenvolva um modelo de previsão de vendas usando técnicas de séries temporais para ajudar as empresas a antecipar demandas futuras.

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Classificação de Texto com NLP:

Implemente um modelo de classificação de texto usando processamento de linguagem natural (NLP) para análise de sentimentos ou categorização de documentos.

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Detecção de Fraudes em Transações Financeiras:

Crie um modelo de detecção de fraudes que identifique padrões suspeitos em transações financeiras, contribuindo para a segurança dos sistemas.

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Recomendação de Produtos:

Desenvolva um sistema de recomendação personalizado baseado no histórico de compras ou preferências do usuário.

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Análise de Retenção de Clientes:

Avalie a taxa de retenção de clientes, identificando fatores que influenciam a lealdade do cliente e propondo estratégias de retenção.

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Segmentação de Mercado:

Utilize técnicas de clusterização para segmentar o mercado-alvo com base em características demográficas, comportamentais e geográficas.

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Prevendo Churn de Clientes:

Crie um modelo preditivo para antecipar a probabilidade de churn (rotatividade) de clientes, permitindo ações preventivas.

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Análise de Sentimento em Mídias Sociais:

Realize uma análise de sentimentos em dados de mídias sociais para compreender a percepção do público em relação a uma marca ou produto.

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Detecção de Doenças em Imagens Médicas:

Desenvolva um modelo para identificar doenças em imagens médicas, contribuindo para diagnósticos mais rápidos e precisos.

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Classificação de Imagens com Redes Neurais:

Implemente um modelo de classificação de imagens utilizando redes neurais convolucionais (CNNs) para reconhecimento de objetos ou padrões.

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Análise de Eficiência Operacional:

Avalie a eficiência dos processos internos de uma empresa, identificando oportunidades de melhoria e otimização.

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Análise de A/B Testing:

Realize análises estatísticas para avaliar a eficácia de diferentes variantes em campanhas de marketing ou em melhorias de produto.

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Previsão de Tendências em Redes Sociais:

Desenvolva um modelo para prever tendências em redes sociais, identificando temas emergentes e oportunidades de engajamento.

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Análise de Dados de Tráfego:

Realize uma análise de dados de tráfego para otimizar rotas, identificar congestionamentos e melhorar a infraestrutura viária.

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Projeto de Recomendação de Conteúdo:

Construa um sistema de recomendação de conteúdo personalizado, aplicável a plataformas de streaming, notícias ou educação online.

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Importante!

Esses projetos não apenas demonstram habilidades técnicas, mas também destacam a capacidade de aplicar técnicas avançadas de Ciência de Dados para resolver problemas do mundo real, algo que certamente chamará a atenção de recrutadores de grandes empresas.

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