https://gomesfellipe.github.io/tags/dados-abertos/Recent content in Dados Abertos on Fellipe GomesHugo -- gohugo.iopt-BR© 2026 Fellipe GomesFri, 01 Dec 2017 00:00:00 +0000https://gomesfellipe.github.io/resources/public-datasets/Fri, 01 Dec 2017 00:00:00 +0000https://gomesfellipe.github.io/resources/public-datasets/<p>Encontrar dados confiáveis é metade do trabalho em qualquer projeto de análise, visualização ou aprendizado de máquina. A melhor forma de ganhar tempo é começar com fontes bem documentadas, com contexto claro e com exemplos práticos de uso.</p> <blockquote><p><strong>Key Takeaways</strong></p> <ul> <li>Comece por fontes brasileiras e internacionais com boa documentação e metadados claros.</li> <li>Prefira datasets com descrição do schema, licenciamento e contexto de coleta.</li> <li>Para projetos reais, vale separar as bases por tema, facilidade de uso e tipo de análise.</li> </ul> </blockquote> <h2 class="relative group">Onde começar <div id="onde-começar" class="anchor"></div> <span class="absolute top-0 w-6 transition-opacity opacity-0 -start-6 not-prose group-hover:opacity-100 select-none"> <a class="text-primary-300 dark:text-neutral-700 !no-underline" href="#onde-come%c3%a7ar" aria-label="Âncora">#</a> </span> </h2> <p>Se eu estivesse escolhendo hoje, eu começaria por três tipos de fonte: repositórios governamentais, plataformas especializadas em datasets e bases voltadas para áreas específicas como saúde, economia ou visão computacional. Essa divisão costuma ser mais útil do que tentar guardar tudo em uma única lista.</p>