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Consegui meu primeiro estágio em análise de dados em 2020.

Desde então, fiz a transição para uma função de nível sênior em tempo integral, consegui vários trabalhos freelance em análise de dados e prestei consultoria para empresas em diferentes partes do mundo.

Durante esse período, revisei currículos para cargos de analista de dados e até mesmo selecionei candidatos para empregos.

E percebi uma coisa que separava os candidatos mais proeminentes de todos os demais.

Projetos.

Mesmo que você não tenha experiência no setor de dados e nenhum conhecimento técnico, você pode se destacar de todos os demais e ser contratado apenas com base nos projetos exibidos em seu currículo.

Neste artigo, vou mostrar como criar projetos que ajudem você a se destacar da concorrência e conseguir seu primeiro emprego como analista de dados.

Se você está lendo este artigo, provavelmente já sabe que é importante exibir projetos em seu currículo.

Você pode até ter criado alguns projetos próprios depois de fazer um curso on-line ou um treinamento.

No entanto, muitos projetos de análise de dados causam mais danos do que benefícios ao seu portfólio. Na verdade, esses projetos podem diminuir suas chances de conseguir um emprego e devem ser evitados a todo custo.

Por exemplo, se você obteve o popular Certificado de análise de dados do Google no Coursera, provavelmente concluiu o projeto fundamental que vem com esta certificação.

Imagem da Coursera
 

No entanto, mais de 2 milhões de outras pessoas inscreveram-se no mesmo curso e potencialmente concluíram o mesmo projeto final.

Provavelmente, os recrutadores viram esses projetos no currículo de centenas de candidatos e não ficarão impressionados com isso.

Uma lógica semelhante se aplica a qualquer outro projeto que tenha sido criado muitas vezes.

Criando um projeto usando o Titânico, írisou Habitação em Boston o conjunto de dados no Kaggle pode ser uma experiência de aprendizado valiosa, mas não deve ser exibido em seu portfólio. 

Se você deseja uma vantagem competitiva sobre outras pessoas, precisa se destacar.

Veja como.

Um projeto que se destaca deve ser único.

Escolha um projeto que:

• Resolve um problema do mundo real.
• Não pode ser facilmente replicado por outras pessoas.
• É interessante e conta uma história.

Muitos dos conselhos sobre projetos de análise de dados na Internet são imprecisos e inúteis.

Você será instruído a criar projetos genéricos, como uma análise do conjunto de dados do Titanic – projetos que não agregam valor real ao seu currículo.

Infelizmente, as pessoas que lhe dizem para fazer essas coisas nem sequer trabalham na indústria de dados, então você deve ter discernimento ao seguir este conselho.

Neste artigo, mostrarei exemplos de pessoas reais que conseguiram empregos em análise de dados por causa de seus projetos de portfólio.

Você aprenderá sobre os tipos de projetos que realmente contratam pessoas nesta área para que você possa construir algo semelhante.

1. Painel de monitoramento de tendências de trabalho

O primeiro projeto é um painel que exibe tendências de empregos na indústria de dados.

Encontrei esse projeto em um vídeo criado por Luke Barousse, um ex-analista líder de dados que também é especializado em criação de conteúdo.

Aqui está uma captura de tela deste painel:

Imagem de SkillQuery 
 

O painel acima é chamado SkillQuery e exibe as principais tecnologias e habilidades que os empregadores procuram na indústria de dados.

Por exemplo, podemos dizer, olhando para o painel, que a linguagem principal que os empregadores procuram nos cientistas de dados é Python, seguida por SQL e R.

A razão pela qual este projeto é tão valioso é porque ele resolve um problema real.

Todo candidato a emprego deseja conhecer as principais habilidades que os empregadores procuram em sua área, para que possam se preparar adequadamente.

SkillQuery ajuda você a fazer exatamente isso, na forma de um painel interativo com o qual você pode brincar.

O criador deste projeto demonstrou habilidades cruciais de análise de dados, como Python, web scraping e visualização de dados.

Você pode encontrar um link para este projeto Repositório GitHub Aqui.

2. Aprovação de cartão de crédito

Este projeto foi criado para prever se uma pessoa será aprovada para um cartão de crédito ou não. 

Encontrei no mesmo vídeo criado por Luke Barousse, e o criador deste projeto acabou conseguindo uma função de analista de dados em tempo integral.

O modelo de aprovação de cartão de crédito foi implantado como um aplicativo Streamlit:

Imagem da Projeto GitHub de Semasuka
 

Você só precisa responder às perguntas exibidas neste painel e o aplicativo informará se você foi aprovado ou não para um cartão de crédito.

Novamente, este é um projeto criativo que resolve um problema do mundo real com um painel de controle fácil de usar, e é por isso que se destacou para os empregadores.

As habilidades exibidas neste projeto incluem Python, visualização de dados e armazenamento em nuvem.

3. Análise de sentimento de mídia social

Este projeto, que criei há alguns anos, envolve a realização de análises de sentimento em conteúdos do YouTube e Twitter.

Sempre gostei de assistir vídeos no YouTube e fiquei particularmente fascinada pelos canais que criavam tutoriais de maquiagem na plataforma.

Naquela época, surgiu um grande escândalo no YouTube envolvendo dois dos meus influenciadores de beleza favoritos – James Charles e Tati Westbrook.

Decidi analisar esse escândalo coletando dados do YouTube e do Twitter.

Construí um modelo de análise de sentimento para avaliar o sentimento público sobre a rivalidade e até criei visualizações para entender o que as pessoas estavam dizendo sobre esses influenciadores.

Embora este projeto não tivesse aplicação comercial direta, foi interessante porque analisei um tema que me apaixonava.

Também escrevi uma postagem no blog descrevendo minhas descobertas, que você pode encontrar SUA PARTICIPAÇÃO FAZ A DIFERENÇA.

As habilidades demonstradas neste projeto incluem web scraping, uso de API, Python, visualização de dados e aprendizado de máquina.

4. Segmentação de clientes com Python

Este é mais um projeto que foi criado por mim. 

Neste projeto, construí um modelo de cluster K-Means com Python usando um conjunto de dados no Kaggle.

Usei variáveis ​​como sexo, idade e renda para criar diversos segmentos de clientes do shopping:

Imagem da Kaggle
 

Como o conjunto de dados usado para este projeto é popular, tentei diferenciar minha análise das demais. 

Depois de desenvolver o modelo de segmentação, dei um passo adiante ao criar perfis de consumidores para cada segmento e traçar estratégias de marketing direcionadas.

Por causa dessas etapas adicionais que tomei, meu projeto foi adaptado ao domínio de marketing e análise de clientes, aumentando minhas chances de ser contratado na área.

Também criei um tutorial sobre este projeto, fornecendo uma passo-a-passo para construir seu próprio modelo de segmentação de clientes em Python.

As habilidades demonstradas neste projeto incluem Python, aprendizado de máquina não supervisionado e análise de dados.

5. Painel de análise de dados do curso Udemy

O projeto final desta lista é um painel que exibe insights sobre os cursos da Udemy:

Imagem da Médio
 

Encontrei este projeto em um artigo do Medium escrito por Zach Quinn, que atualmente é engenheiro de dados sênior na Forbes.

Quando ele estava apenas começando, Zach diz que esse painel lhe rendeu uma oferta de emprego de analista de dados de uma empresa respeitável.

E é fácil perceber por quê.

Zach foi além de simplesmente usar SQL e Python para processar e analisar dados. 

Ele incorporou as melhores práticas de comunicação de dados neste painel, tornando-o envolvente e visualmente atraente. 

Apenas olhando o painel, você pode obter informações importantes sobre os cursos da Udemy, os interesses dos alunos e seus concorrentes.

O painel também demonstra métricas vitais para os negócios, como envolvimento do cliente e tendências de mercado.

Dentre todos os projetos listados neste artigo, este é o que mais gosto, pois vai além das habilidades técnicas e mostra a habilidade do analista em contar histórias e apresentar dados.

Aqui é um link para o artigo de Zach onde ele fornece o código e as etapas executadas para criar este projeto.

Espero que os projetos descritos neste artigo tenham inspirado você a criar o seu próprio.

Se você não tem nenhuma ideia de projeto ou enfrenta obstáculos ao desenvolver o seu próprio, recomendo a utilização de modelos generativos de IA para obter assistência.

O ChatGPT, por exemplo, pode fornecer uma grande variedade de ideias de projetos e até gerar conjuntos de dados falsos, permitindo que você aprimore suas habilidades analíticas.

Envolver-se com ChatGPT para análise de dados permitirá que você aprenda novas tecnologias com mais rapidez e se torne mais eficiente, ajudando você a se destacar da concorrência.

Se quiser saber mais sobre como usar ChatGPT e IA generativa para análise de dados, você pode assistir meu tutorial em vídeo sobre o tema.  
 
 

Natasha Selvaraj é um cientista de dados autodidata com paixão por escrever. Natasha escreve sobre tudo relacionado à ciência de dados, uma verdadeira mestre em todos os tópicos de dados. Você pode se conectar com ela em LinkedIn ou dê uma olhada nela Canal no YouTube.

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• Fonte: https://www.kdnuggets.com/5-data-analyst-projects-to-land-a-job-in-2024?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=5-data-analyst-projects-to-land-a-job-in-2024