Quais são exemplos práticos de projetos de Ciência de Dados que um aluno pode construir no 1º ano (com dados públicos brasileiros), e quais habilidades específicas (estatística, Python, SQL, visualização, storytelling) cada projeto desenvolve?

Boa tarde! 1. Análise de Casos de Dengue no Brasil Dados: DATASUS / SINAN, ou portal de dados abertos do Ministério da Saúde. O que fazer: Baixar registros de casos confirmados por município/ano. Analisar sazonalidade (meses de pico). Comparar incidência entre estados. Habilidades desenvolvidas: Estatística: medidas de tendência central, sazonalidade, taxa por 100 mil hab. Python: pandas para limpeza, matplotlib/seaborn para gráficos. SQL: filtrar por ano/UF/município. Visualização: gráficos de linha e mapas de calor. Storytelling: “Qual época do ano mais exige atenção das secretarias de saúde?” 2. Evolução do Preço de Alimentos da Cesta Básica Dados: IPEA, IBGE SIDRA. O que fazer: Coletar preços médios de itens (arroz, feijão, leite etc.). Calcular variação mensal e anual. Comparar cidades ou regiões. Habilidades desenvolvidas: Estatística: inflação acumulada, variação percentual. Python: requests ou pandas para importar dados da API do IBGE. SQL: consultas agregadas por ano/mês. Visualização: gráficos de linha e área. Storytelling: “Como o preço do feijão subiu em comparação a outros alimentos?” 3. Análise de Acidentes de Trânsito Dados: DataSUS, DATATran — DENATRAN. O que fazer: Filtrar por estado ou BR específica. Identificar horários e locais mais perigosos. Habilidades desenvolvidas: Estatística: distribuição de frequência, histograma. Python: limpeza de dados com pandas. SQL: JOIN de tabelas (ex: acidentes + tipo de pista). Visualização: mapas com folium ou geopandas. Storytelling: “Quais trechos concentram mais acidentes fatais?” 4. Perfil de Acesso à Internet no Brasil Dados: PNAD Contínua TIC — IBGE. O que fazer: Comparar acesso à internet entre áreas urbanas e rurais. Identificar desigualdade por faixa etária e escolaridade. Habilidades desenvolvidas: Estatística: cruzamento de variáveis categóricas. Python: tratamento de CSV grandes. SQL: GROUP BY para resumo de dados. Visualização: gráficos de barras empilhadas. Storytelling: “Como a conectividade varia entre grupos sociais no Brasil?” 5. Análise de Desempenho no ENEM Dados: Microdados ENEM — INEP. O que fazer: Analisar nota média por estado ou tipo de escola (pública/privada). Relacionar desempenho com renda declarada. Habilidades desenvolvidas: Estatística: média, mediana, boxplots. Python: manipulação de grandes datasets (parquet ou chunksize). SQL: filtros e agregações complexas. Visualização: boxplot, scatter plot. Storytelling: “O impacto da renda no desempenho do ENEM.” 6. Evolução da Emissão de Gases de Efeito Estufa Dados: SEEG — Sistema de Estimativa de Emissões. O que fazer: Avaliar emissões por setor (agro, energia, transporte). Comparar tendências por estado. Habilidades desenvolvidas: Estatística: séries temporais e taxas de crescimento. Python: merge de múltiplos datasets. SQL: agregação por setor. Visualização: gráficos de área empilhada. Storytelling: “Quais setores mais contribuem para o aquecimento global no Brasil?” 💡 Dica de progresso: No 1º ano, você pode começar sem machine learning, focando em coleta, limpeza, análise exploratória e comunicação visual. Esses projetos são realistas para poucos meses de estudo, mas já constroem um portfólio sólido. Se quiser, posso montar uma tabela resumindo todos os projetos e as habilidades principais para ficar bem visual. Quer que eu organize assim? Estudando com o ChatGPT? Receba ajuda passo a passo com novas ferramentas de aprendizagem. Experimentar O ChatGPT pode cometer erros. Considere verificar informações importantes.