Quais projetos de engenharia de dados vocês me recomendam?

Diretamente do chatgpt

Existem vários projetos que um aspirante a engenheiro de dados pode desenvolver para ganhar experiência e aprimorar suas habilidades. Aqui estão algumas ideias:

1. Criação de um pipeline de dados: Crie um pipeline de dados que possa coletar, limpar, transformar e armazenar dados de várias fontes.
2. Análise de dados em tempo real: Crie um sistema que possa analisar dados em tempo real e fornecer insights em tempo real.
3. Criação de um sistema de recomendação: Crie um sistema de recomendação que possa fornecer recomendações personalizadas com base nos dados do usuário.
4. Análise de sentimento: Desenvolva um sistema que possa analisar o sentimento dos usuários com base em seus comentários e opiniões em sites de mídia social ou fóruns.
5. Análise preditiva: Crie um modelo preditivo que possa prever eventos futuros com base em dados históricos.
6. Criação de um dashboard: Crie um dashboard interativo que possa fornecer informações em tempo real sobre o desempenho do negócio.
7. Processamento de linguagem natural: Desenvolva um sistema que possa analisar e processar textos em linguagem natural.
8. Criação de um sistema de armazenamento e recuperação de dados: Crie um sistema que possa armazenar e recuperar dados de forma eficiente.

Esses são apenas alguns exemplos de projetos que podem ser desenvolvidos por um aspirante a engenheiro de dados. A escolha do projeto dependerá dos interesses e objetivos específicos de cada indivíduo.

Salve!

Vou aproveitar o espaço pra retomar um post que eu fiz semana passada e falar da bioinformática. Se vc se interessa em aplicações na área de saúde - ou mesmo explorar as infinitas formas mais belas que evoluíram ao longo da eras, tem váááárias aplicações possíveis.

Alguns pontos específicos pra dar um norte:

• você pode encontrar dados públicos e fazer uma análise estatística para determinar quais parâmetros estão associados, por exemplo, a uma doença - ou até a um tratamento.
• você pode integrar dados similares de diferentes fontes e validar quais resultados são reprodutíveis (ou não).
• você pode procurar dados diferentes sobre o mesmo sistema e integrá-los. Por exemplo, se um grupo publicou dados sobre metabólitos no sangue de pacientes com um tipo de câncer e outro publicou genes que são mais ativos em pacientes com a mesma condição, você pode avaliar as correlações entre estes dois tipos de dados. Fica a dica pra uma ferramenta super poderosa em integração: mixOmics.
• você pode até comparar dados relativos a diferentes espécies, e ver, por exemplo, genes associados a certos processos embrionários que dão origem a cada um de nossos órgãos. Aqui, o céu é o limite, e eu vou colocar em evidência o Zebrahub, uma base de dados com os níveis de ativação dos genes ao longo do desenvolvimento de um peixinho chamado peixe-zebra. Eles também tem dados de microscopia, em que vc pode analisar células em sua conformação 3D.

Para terminar, vou deixar um link pra um resuminho que dá uma cobertura bem interessante das diferentes facetas da ciência de dados.

E, qualquer que seja o caminho que vc queira seguir, compartilha uma coisa ou outra com a gente de vez em quando. É sempre bom ter a perspectiva dos outros e vai ser sensacional formar uma comunidade de ciência de dados no TabNews.