- E-MAIL: folignocaroline@gmail.com
- PORTIFÓLIO: carolfoligno.github.io/portifolio_DS/
- MEDIUM: medium.com/@folignocaroline
Eu me chamo Caroline Costa, sou formada em Ciências Biológicas. E para desenvolver as habilidades necessárias para exercer a profissão de Analista de Dados, no momento estou na jornada de estudo (roadmap) traçada pela Comunidade DS.
Atualmente, estou em busca de uma oportunidade de trabalhar profissionalmente como Analista de Dados para melhorar a tomada de decisão da empresa utilizando conceitos e habilidades da Ciência de Dados para a construção de soluções com os dados.
Linguagens de programação e bancos de dados
- Python como foco em análise dados, pacotes como Pandas.
- Web scraping com Python.
- SQL para extração de dados.
- Bancos de dados PostgreSQL, SQLite e MongoDB.
Estatística e aprendizado de máquina
- Pacotes de Machine Learning (Sklearn e Scipy).
- Pacotes de análise de dados (Pandas).
- Estatísticas descritivas.
- Técnicas de Seleção, Validação e Otimização de Hiperparâmetros.
Engenharia de software
- Git, GitHub e Ambiente Virtual.
- Streamlit, Flask, Python API's e Telegram Bot..
- Streamlit Cloud, Render e Heroku.
Visualização de dados
- Matplotlib, Seaborn e Plotly.
- Power BI e Tableau
Nesse repositório está os projetos desenvolvidos na Ferramenta PowerBI, como Análise de dados Comerciais e de Campanhas de Marketng, entre outros problemas de negócio.
Nesse projeto, teve como fim a previsão de vendas das redes de lojas da Rossmann dentro de 6 semanas. E para isso utilizei algoritmo de regressão Times Series, XGBoots, entre outros para buscar uma melhor acurácia. Como solução final, os resultados da previsão ficaram disponiveis no Telegram Bot, sendo acessiveis em qualquer lugar.
Através da linguagem de programação Python e noções de estatística foi possível responder os questionamentos e hipóteses do CEO de uma empresa fictícia. Entregando Insights sobre os dados da empresa, possibilitando melhores tomada de decisão. Como resultado dessa análise foi possível afirmar qual é a melhor época de compra e de venda de imóvel.
Para solucionar o problema de negócio de uma nova empresa que planeja entrar no mercado de moda dos USA como um modelo de negócio do tipo E-commerce, foi feita a coleta de dados do website das suas principais concorrentes americanas. O intuito da coleta é responder os seguintes problemas de negócio: Qual o melhor preço de venda para as calças? Quantos tipos de calças e suas cores para o produto inicial? Quais as matérias-prima necessárias para confeccionar as calças?