Resposta rápida: Resposta rápida: escolha um ou dois projetos, explique pergunta de negócio, SQL ou dashboard e achado, e peça à IA para conectar à vaga sem inventar impacto em produção nem deploy de ML.
Perfis júnior de data analyst, BI, product analytics ou cientista de dados com cursos, portfolio, SQL, dashboards, pesquisa ou notebooks como prova.
Evite transformar curso em experiência paga, inventar métricas, apresentar dashboards como produção ou sugerir deploy de ML que você não consegue defender.
Escreva a cadeia pergunta-dados-método-achado-recomendação de um projeto e audite claims sem prova antes do envio.
Escolha projetos com uma pergunta real
Use projetos que começam por uma decisão, não só por um gráfico. Bons exemplos: churn, coortes, funil de vendas, limpeza de dashboard, pesquisa ou case SQL com usuário claro. Para frases prontas, use a página de exemplos; para transformar projetos em prova defensável, use este guia.
Separe prova analítica e prova de ciência de dados
Para vagas de cientista de dados, diga o que é análise, o que é modelagem e o que é portfolio. Notebook ou classificador só ajuda quando sustenta um problema de decisão.
Conecte projeto à vaga
Mapeie um projeto a um sinal da vaga: joins SQL, narrativa em dashboard, experimento, qualidade de dados, comunicação ou avaliação cuidadosa de modelo. Não liste todas as ferramentas.
Prompt
FAQ
Posso usar projeto de portfolio na carta?
Sim, se você rotular com honestidade e explicar qual julgamento analítico ele demonstra.
Como mencionar projetos de ciência de dados?
Conecte cada modelo ou notebook a uma pergunta de negócio, escolha de avaliação e limitação. Não invente ML em produção.