Semana 05 - MiniLabs e Estatística Aplicada

A semana começou com incertezas sobre como avançar no projeto principal, o Code Against Fraud. A etapa teórica de estatística havia sido retomada na semana anterior, mas ainda havia dúvidas sobre como transformar esse conhecimento em algo aplicável. Foi nesse cenário que nasceu o conceito dos MiniLabs: pequenos experimentos que servem como espaço seguro para testar ideias, ferramentas e técnicas antes de aplicá-las nos projetos principais do SDL

A proposta ganhou forma rapidamente. Desenvolvi dois MiniLabs voltados para a aplicação prática da estatística:
→ Um focado no uso da biblioteca statsmodels, para revisitar regressão e testes estatísticos;
→ Outro com análise descritiva e inferencial aplicada a um dataset de churn.

Ambos serviram como ponte entre a teoria e a prática, ajudando a sedimentar os fundamentos que seriam necessários para avançar com segurança no projeto principal. E mais: os MiniLabs começaram a se consolidar como um componente metodológico do SDL — uma camada de experimentação que precede a produção.

Em paralelo, o Job Data Insight também passou por um movimento importante. Seguindo os esboços desenhados na semana anterior, iniciei a reformulação do projeto. A proposta da V2 é torná-lo mais estruturado, com integração de múltiplos agentes e uso de ferramentas como N8n e LangFlow para orquestrar a lógica de extração e análise de vagas. Essa nova abordagem busca modularizar o pipeline, oferecendo mais flexibilidade e resiliência: se um agente falhar, os demais continuam operando, garantindo maior estabilidade e facilidade de manutenção.

Ao final da semana, os MiniLabs 01 e 02 estavam finalizados e documentados, prontos para dar suporte aos próximos passos do SDL. A expectativa era iniciar, já na semana 6, a aplicação desses aprendizados no notebook 01 do Code Against Fraud, com foco em análise exploratória e uso aplicado da estatística.

A quinta semana ajudou a consolidar um novo ritmo: ciclos curtos de estudo, prática orientada e validação incremental — um modelo que deve se manter nas próximas etapas

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