Portfólio de Python para Funções de Dados: 9 Projetos com Conjuntos de Dados

Atualizado em November 04, 2025 5 Minutos Leia

Um portfólio forte em Python prova que você sabe encontrar dados, limpar, analisar/modelar e explicar o que isso significa para o negócio.
Se você quer entrevistas para cargos de Analyst, Scientist ou Engineer, construa projetos compactos que facilitam decisões.

Este guia traz nove projetos de portfólio com datasets reais, resultados claros e um checklist para seu README.

O que os hiring managers procuram

As equipes examinam impacto, clareza e reprodutibilidade.
Um único projeto bem acabado com testes, demo curta e instalação simples supera um repositório lotado.

Escreva como resolvedor de problemas. Comece pela pergunta, mostre o resultado e feche com a próxima ação.
Mantenha visuais legíveis e conclusões objetivas.

1) Executive KPI Dashboard

Transforme tabelas brutas em decisões. Use dados de varejo ou analytics para acompanhar receita, pedidos, conversão e AOV.
Resuma o que mudou e por quê, depois proponha o próximo passo.

No README, defina cada métrica e liste as perguntas que você respondeu.
Adicione um parágrafo de insights acionáveis para hoje.

2) Análise de Coorte e Funil

Mostre que você entende retenção. Construa coortes por mês de cadastro e grafique retornos ao longo do tempo.
Crie um funil que revele queda e possíveis correções.

Use SQL para tabelas de coorte e um notebook para gráficos.
Feche com nota sobre onboarding ou marketing baseada na tendência.

3) Leitura de Teste de Preço ou A/B

Execute ou simule um experimento e conduza a decisão.
Cheque amostra, meça lift e diga se o efeito é significativo.

Encerre com um memo de decisão.
Diga se o variant deve rodar e qual risco monitorar.

4) Previsão de Demanda

Escolha vendas semanais ou energia e crie um baseline de forecast.
Compare um modelo clássico com um regressor em árvore. Mostre intervalos de previsão e explique escolhas de estoque ou alocação.

Inclua um erro por segmento e um plano para semanas de baixa confiança.
Isso transforma um modelo em ferramenta operacional.

5) Modelo de Churn com Plano de Ação

Treine um classificador simples em dados de churn e explique as features.
Mostre performance por segmento e onde o modelo fracassa.

Escreva uma página sobre uso dos scores.
Sugira nudges para risco médio e contato pessoal para o maior risco.

6) Classificador de Tickets ou Reviews (NLP)

Classifique tickets de suporte, reviews ou manchetes.
Comece com um baseline limpo e acompanhe precisão e revocação por classe. Adicione uma breve análise de erro com exemplos.

Explique como isso reduz tempo de resposta ou melhora o roteamento.
Pequenos ganhos economizam horas reais.

7) ELT Moderno com dbt

Carregue um dataset público em um warehouse e modele com dbt.
Adicione testes de unicidade e nulos, configure freshness de fontes e publique docs.

Mostre schema antes/depois e como seus modelos protegem dashboards downstream.
Confiabilidade se destaca.

8) Pipelines Orquestrados com Airflow

Transforme um job diário em um DAG agendado com retries e alertas.
Adicione uma etapa de qualidade que falha rápido. Explique latência e tratamento de falhas.

Inclua uma nota curta sobre custo.
Trade-offs mostram ownership.

9) Streaming para o Warehouse com Kafka

Simule clickstream ou IoT e faça streaming para seu warehouse.
Acompanhe lag e throughput, e explique quando streaming vence o batch.

Feche com um parágrafo sobre decisões que precisam de dados frescos.
Mantenha o sistema enxuto e a história clara.

Datasets que sempre funcionam

Transações de varejo, bike-sharing, corridas de táxi, uso de energia, tickets de suporte e eventos de app funcionam.
Se sintetizar dados, documente como refletem um caso real. Essa transparência gera confiança.

Como empacotar projetos para conseguir entrevistas

Crie um repositório por projeto com README story-first.
Comece pelo problema, sua abordagem, o resultado e passos de reprodução. Inclua env files e uma amostra pequena de dados.

Grave uma demo de 60s e linke no topo.
Na raiz do GitHub, adicione um índice do portfólio mapeado para Analyst, Scientist e Engineer.

Recrutadores pulam direto para o que precisam.

Plano de 12 semanas que cabe na sua agenda

Semanas um e dois: Python e SQL, depois entregue seu primeiro projeto de analista.
Semanas três e quatro: forecasting ou churn com leitura clara. Cinco e seis: dbt com testes e docs.

Semanas sete e oito: pipeline Airflow com checks de qualidade.
Nove e dez: streaming com diagrama simples. Onze e doze: refine READMEs, grave demos e faça mock interviews.

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O que mostrar no seu CV e LinkedIn

Comece bullets com impacto.
Ex.: “Reduzi o tempo de refresh do dashboard de 3h para 30min ao redesenhar o pipeline e caching.”

Liste uma stack focada: Python, pandas, scikit-learn, SQL, dbt, Airflow e sua ferramenta de BI.
Fixe seus dois melhores projetos e linke as demos. Adicione três linhas sobre como você ajuda times a decidir mais rápido.

Erros comuns a evitar

Evite espalhar projetos. Profundidade vence volume.
Sempre inclua contexto de negócio e o próximo passo. Não dependa de caixas-pretas.

Mostre como entradas influenciam saídas e inclua pequena análise de erro.
Trate cada projeto como produto. Um README claro e uma demo nítida são features.

Aprenda mais rápido com projetos guiados

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Seu próximo hiring manager lembrará um portfólio limpo que responde a perguntas reais.
Comece um projeto hoje, conte uma história clara e siga em frente.