Período Metas principais
Semana 1-2 (Mês 1) Aprender/recapitular Python focado em manipulação de dados; Revisar estatística descritiva e probabilidade
Semana 3-4 (Mês 1) Praticar EDA em datasets públicos; Introdução a ML: treino/teste, overfitting, métricas
Semana 5-6 (Mês 2) Implementar modelos supervisionados simples com scikit-learn; Aprender pipelines e pré-processamento
Semana 7-8 (Mês 2) Validação avançada (cross‑validation, grid search); Introdução à interpretação de modelos (SHAP básico)
Semana 9-10 (Mês 3) Desenvolver projeto de portfólio completo (EDA + modelagem + interpretação)
Semana 11-12 (Mês 3) Preparar repositório GitHub e versão executável; Simular entrevistas e candidatar-se a vagas
Projeto de portfólio
Campo Conteúdo
PROJETO Previsão de Churn e Dashboard de Insights
O QUE FAZER Ingestão e limpeza de dados; EDA; feature engineering; modelagem de classificação; interpretação; dashboard com insights
ENTREGÁVEIS Notebook Jupyter/Colab com EDA e modelo; Repositório GitHub com README; Dashboard (Power BI/Tableau/Streamlit)
CRITÉRIOS DE ACEITAÇÃO Código reprodutível; Métricas relevantes avaliadas (ex.: ROC‑AUC); Dashboard com ≥3 insights acionáveis
DICA Comite frequentemente; escreva README que conte a história do projeto; disponibilize Colab/Binder para execução
Roteiro de entrevistas
Pergunta comum júnior Como responder (estrutura)
Fale sobre um projeto de dados que você fez Contexto → objetivo → sua contribuição técnica → resultado/impacto → aprendizado
Como você lida com dados faltantes ou inconsistentes? Identificar padrão de missingness → avaliar impacto → escolher estratégia (remoção/imputação) → validar impacto
O que é overfitting e como você evita? Definição breve → sinais (diferença treino/teste) → técnicas: cross‑validation, regularização, mais dados
Como você explicaria um modelo para um stakeholder não técnico? Use analogia simples → destaque previsão e impacto → mostre 2–3 features importantes com exemplos → proponha ações
Por que você quer trabalhar como cientista de dados? Conectar motivação pessoal com objetivos; mencionar bootcamp e projetos como prova de comprometimento
Trilha DIO recomendada
Trilha Por que essa trilha Próximos passos
Formação Cientista de Dados / Trilha Machine Learning Cobre Python, manipulação de dados, estatística e ML com projetos práticos alinhados ao portfólio Acesse dio.me; busque "Formação Cientista de Dados" ou "Trilha Machine Learning"; inscreva-se; siga o cronograma junto com este roadmap
Período Metas principais
Semana 1-2 (Mês 1) Aprender/recapitular Python focado em manipulação de dados; Revisar estatística descritiva e probabilidade
Semana 3-4 (Mês 1) Praticar EDA em datasets públicos; Introdução a ML: treino/teste, overfitting, métricas
Semana 5-6 (Mês 2) Implementar modelos supervisionados simples com scikit-learn; Aprender pipelines e pré-processamento
Semana 7-8 (Mês 2) Validação avançada (cross‑validation, grid search); Introdução à interpretação de modelos (SHAP básico)
Semana 9-10 (Mês 3) Desenvolver projeto de portfólio completo (EDA + modelagem + interpretação)
Semana 11-12 (Mês 3) Preparar repositório GitHub e versão executável; Simular entrevistas e candidatar-se a vagas
Projeto de portfólio
Campo Conteúdo
PROJETO Previsão de Churn e Dashboard de Insights
O QUE FAZER Ingestão e limpeza de dados; EDA; feature engineering; modelagem de classificação; interpretação; dashboard com insights
ENTREGÁVEIS Notebook Jupyter/Colab com EDA e modelo; Repositório GitHub com README; Dashboard (Power BI/Tableau/Streamlit)
CRITÉRIOS DE ACEITAÇÃO Código reprodutível; Métricas relevantes avaliadas (ex.: ROC‑AUC); Dashboard com ≥3 insights acionáveis
DICA Comite frequentemente; escreva README que conte a história do projeto; disponibilize Colab/Binder para execução
Roteiro de entrevistas
Pergunta comum júnior Como responder (estrutura)
Fale sobre um projeto de dados que você fez Contexto → objetivo → sua contribuição técnica → resultado/impacto → aprendizado
Como você lida com dados faltantes ou inconsistentes? Identificar padrão de missingness → avaliar impacto → escolher estratégia (remoção/imputação) → validar impacto
O que é overfitting e como você evita? Definição breve → sinais (diferença treino/teste) → técnicas: cross‑validation, regularização, mais dados
Como você explicaria um modelo para um stakeholder não técnico? Use analogia simples → destaque previsão e impacto → mostre 2–3 features importantes com exemplos → proponha ações
Por que você quer trabalhar como cientista de dados? Conectar motivação pessoal com objetivos; mencionar bootcamp e projetos como prova de comprometimento
Trilha DIO recomendada
Trilha Por que essa trilha Próximos passos
Formação Cientista de Dados / Trilha Machine Learning Cobre Python, manipulação de dados, estatística e ML com projetos práticos alinhados ao portfólio Acesse dio.me; busque "Formação Cientista de Dados" ou "Trilha Machine Learning"; inscreva-se; siga o cronograma junto com este roadmap