Habilidades e Ferramentas

Linguagens de Programação e Banco de Dados

  • Python com foco em análise de dados.
  • Web Scraping com Python.
  • SQL para extração de dados.
  • Banco de Dados SQLite e MySQL.

Machine Learning

  • Pacotes de Machine Learning: Scikit-learn e Scipy.
  • Algoritmos supervisionados: Regressão, Classificação, Nearest Neighbors.
  • Métricas de Performance (RMSE, MAE, MAPE)
  • Balanceamento de dados e redução de dimensionalidade

Visualização de Dados

  • Matplotlib, Seaborn, Ploty, Plotly Express e Sweetviz.
  • Mapas interativos com Geopandas e Folium.

Software Engineering

  • Git, Github
  • Streamlit, Flask, Python API's
  • Cloud Render

Experiências

Projetos completos em Ciência de Dados

Soluções end-to-end construídas com a metodologia CRISP-DM adaptada para projetos de ciência de dados, com problemas de negócio próximos dos desafios reais das empresas, utilizando dados públicos.
Foram realizados projetos de ciência de dados utilizando algoritmos de regressão, classificação e clusterização. Atualmente desenvolvendo um projeto de concessão de limite de cartão de crédito para clientes.

  • Regressão: o objetivo foi prever vendas futuras para auxiliar na realocação de investimento nas lojas.

  • Classificação: o objetivo foi prever o churn, ou seja, identificar quais clientes estão mais propensos a cancelar o serviço.

  • Clusterização: o objetivo foi segmentar os clientes em grupos com características semelhantes, permitindo a criação de campanhas de marketing mais efetivas e personalizadas.

    • Engenheiro Civil (2017-2022)

    Atuando como analista de produção em obras com ênfase na execução de frentes como Elétrica e Hidráulica, tive oportunidade de gerir equipes e escalar resultados nas obras com métodos construtivos inovadores, onde o ganho de tempo e matéria-prima foram cruciais na redução de custos e agilidade na entrega dos projetos. Com 9 meses pela última empresa em que atuei, tive uma promoção na qual todas as análises prévias e alterações na infra estrutura das obras que viriam a acontecer nas regionais eram direcionadas a mim. Diante disso pude desenvolver habilidades analíticas e de resolução de problemas.

    Competências: pensamento analítico e criativo, resolução de problemas e liderança.

    Intercâmbio de Trabalho (2018-2019)

    Trabalhei em um resort de ski na Carolina do Norte, EUA, no qual ficava responsável em comandar o principal lift e lidar diretamente com o público. A oportunidade de vivenciar diferentes culturas e aprimorar o inglês foi bastante enriquecedora.

    Competências: comunicação, trabalho em equipe.

    Projetos em Ciência de Dados

    Projeto de Previsão de Vendas

    Projeto focado em estimar o faturamento das lojas da rede Rossmann em uma previsão de venda das lojas para as próximas seis semanas, com o objetivo de identificar quais lojas teriam faturamento suficiente para realizar novos investimentos. Foram realizados testes e treinamentos de Regressão com algoritmos de Machine Learning e análise de Performance, trazendo o melhor e pior cenário de receita. Este banco de dados público está disponível no website de competições de Ciência de Dados, o Kaggle.

    As Ferramentas utilizadas foram:

    • Python: Pandas, Numpy, Seaborn, Linear Regression, Random Forest Regressor, XGBoost Regressor, BorutaPy e Pickle.
    • Anaconda, Visual Studio Code e Jupyter Notebook.
    • Visualizações com Seaborn.
    • Cloud Computing com Render via Flask app.
    • Estatística Cross-validation.

    Projetos em Análise de Dados

    Projeto de Análise de Dados: Zomato

    Um marktplace de restaurantes onde o seu core é facilitar o encontro e negociações de clientes e restaurantes. Onde com o cadastro na plataforma, é disponibilizado informações como endereço, tipo de cozinha servida, se tem reservas, se faz entregas e também uma nota de avaliação dos serviços e produtos, entre outras informações. Este banco de dados público está disponível no website de competições de Ciência de Dados, o Kaggle.

    As Ferramentas utilizadas foram:

    • Python para análise de dados
    • Visual Studio Code e Jupyter Notebook
    • Streamlit (dashboard interativo)
    • Mapas interativos com Plotly e Folium
    • Bibliotecas: Pandas, Numpy, Ploty

    Projeto de Análise de Dados: Curry Company

    A Curry Company é uma empresa de tecnologia que criou um aplicativo que conecta restaurantes, entregadores e pessoas; o que resulta em um grande volume de dados. A necessidade da empresa é ter os principais KPIs estratégicos organizados em uma única ferramenta para que o CEO possa consultar e conseguir tomar decisões para o futuro da empresa. Este banco de dados público está disponível no website de competições de Ciência de Dados, o Kaggle.

    As Ferramentas utilizadas foram:

    • Python para análise de dados
    • Visual Studio Code e Jupyter Notebook.
    • Mapas interativos com Plotly e Folium.
    • Streamlit (dashboard interativo)
    • Bibliotecas: Pandas, Numpy, Plotly

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