🧠 Um ecossistema de dados. Um espaço de experimentação.
💡 Projetos, análises e storytelling que desenvolvem competências e constroem inteligência aplicada com dados.
O Small Data Lab (SDL) é um laboratório pessoal de dados — um ecossistema de prática, análise e desenvolvimento técnico.
Criado como parte da minha transição da engenharia para a ciência de dados, ele conecta teoria, prática e projetos reais.
É onde estudo vira solução, solução vira projeto e projeto gera desenvolvimento profissional.
Aqui você encontra:
- 📈 Projetos aplicados de ciência de dados e machine learning
- 🔍 Análises investigativas sobre o mercado de trabalho em dados
- 🧠 Desenvolvimento de competências técnicas, analíticas e estratégicas
- 💬 Storytelling técnico e inteligência aplicada com dados
Mais do que um portfólio, o SDL é um espaço vivo de aprendizado público, construído com propósito e critério.
Sou Jhonathan Domingues — formado em Análise e Desenvolvimento de Sistemas e pós-graduado em Big Data & Ciência de Dados (PUC Minas).
Trabalhei por 15 anos no setor industrial, na interseção entre tecnologia, operação e análise técnica.
Hoje, estou em transição para a área de dados, integrando minha vivência prática à construção de soluções baseadas em dados.
O Small Data Lab é onde documento essa jornada de forma transparente, prática e orientada a projetos.
Pipeline completo de detecção de fraudes bancárias.
Foco em EDA, engenharia de atributos, modelagem supervisionada e boas práticas de MLOps.
Um projeto-vitrine que combina robustez técnica, visão de negócio e clareza na comunicação.
Ferramenta de análise crítica sobre o mercado de trabalho em dados.
Coleta, estrutura e analisa descrições de vagas para orientar decisões de carreira e mapear padrões recorrentes.
Hoje atua como ferramenta de uso interno do SDL — os relatórios só são publicados quando há insights realmente relevantes.
🔗 Site do Projeto
🔗 Relatórios publicados
📁 Notebooks no GitHub
Todos os projetos têm caráter educacional e demonstrativo.
Os dados utilizados são públicos, sintéticos ou anonimizados e não representam instituições específicas.
Não há vínculo com empresas ou uso comercial envolvido.
Este repositório está licenciado sob a MIT License — veja o arquivo LICENSE para mais detalhes.