Sou graduando em Ciência de Dados e Machine Learning no UniCEUB e evoluo minha prática através de projetos que cobrem todo o ciclo analítico: coleta, limpeza, modelagem, avaliação e comunicação.
Este é meu portfólio onde compartilho meus projetos pessoais e profissionais na minha jornada no universo dos dados.
| Domínio | Ferramentas e Bibliotecas |
|---|---|
| Programação | Python, Jupyter |
| Análise de Dados | pandas, NumPy, SciPy, Matplotlib, Seaborn |
| Modelagem Preditiva | scikit-learn, statsmodels |
| Big Data / ETL | PySpark, Databricks, Delta Lake |
| Bancos de Dados | SQL, modelagem relacional, integração com ferramentas de visualização |
| Business Intelligence | Power BI (DAX), storytelling visual |
| Versionamento | Git & GitHub – fluxo trunk-based com branches de feature |
| Projeto | Descrição | Tecnologias-chave |
|---|---|---|
| Pipeline de Dados para Varejista Global de Eletrônicos | Ingestão e transformação de dados brutos em arquitetura Medallion no Databricks; preparação para análises de desempenho e previsão de vendas. | PySpark, Delta Lake |
| Previsão de Demanda de Vendas | Previsão de demanda mensal agregada para uma varejista global de eletrônicos; seleção do melhor modelo para séries temporais. | Python, Prophet, statsmodels |
| Análise de Desempenho de Vendas | Dashboard analítico no Power BI para monitoramento financeiro, segmentação estratégica de produtos e análise de sazonalidade e mercados. | Power BI, DAX |
| Impacto da COVID-19 em Eventos Cardiovasculares | Séries temporais DataSUS dessazonalizadas (STL) e testes Mann-Whitney + efeito rank-biserial; evidenciou aumento de internações pós-2020. | Python, pandas, SciPy |
| Análise de Eficiência Logística – Delivery Center | Diagnóstico de gargalos logísticos e financeiros via SQL. Propus recomendações para melhorar o desempenho da operação. | SQL, Power BI |
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