Analista de Dados | SQL • Python • Power BI
Especializada em análise de dados aplicada a negócio, com foco em organização, validação e geração de insights. Experiência em automação de processos e desenvolvimento de agentes de IA para conversão de linguagem natural em SQL.
Atuo com análise de dados aplicada a negócio, desenvolvendo projetos completos que vão desde a modelagem de bancos de dados até a criação de dashboards executivos em Power BI.
Possuo experiência em Python para análise de dados, utilizando bibliotecas como Pandas para limpeza, padronização e validação de dados inconsistentes. Também desenvolvo soluções de automação de processos com integração de APIs e agentes de IA generativa.
Meu diferencial está na combinação de habilidades técnicas (SQL, Python, Power BI) com visão de negócio, permitindo gerar insights acionáveis que apoiam decisões estratégicas.
Projetos reais de análise de dados, automação e inteligência artificial aplicados a casos de negócio.
Projeto de caso real envolvendo limpeza e análise de dados de mercado para estruturar bases inconsistentes. Problema resolvido: Falta de confiabilidade em dados brutos fragmentados. Impacto: Transformação de dados ruidosos em uma base estruturada, permitindo a identificação clara de padrões de comportamento de usuários por região e acelerando a tomada de decisão estratégica.
Ver no GitHub →Pipeline completo de dados com modelagem PostgreSQL, ETL em Python e dashboard Power BI. Problema resolvido: Falta de visibilidade sobre o desempenho logístico e comportamento de compra. Impacto: Análise de mais de R$ 3,6M em vendas, identificação de gargalos e implementação de Segmentação Avançada de Clientes (RFM), permitindo ações de marketing direcionadas para reter clientes em risco de churn.
Ver no GitHub →Assistente inteligente que utiliza IA Generativa (Gemini API) para converter perguntas em linguagem natural em queries SQL validadas. Problema resolvido: Gargalo no tempo de resposta para extração de dados solicitados por áreas não-técnicas. Impacto: Democratização do acesso à informação, permitindo que gestores obtenham dados valiosos em segundos e liberando a equipe de engenharia de consultas manuais repetitivas.
Ver no GitHub →Sistema em Python integrado à API do Google Calendar para agendamento inteligente. Problema resolvido: Tempo excessivo e desperdiçado com tarefas manuais de agendamento, sujeito a falhas humanas. Impacto: Redução drástica da carga operacional e garantia de escala, automatizando o envio de convites padronizados (com anexos e logs de execução) com zero margem de esquecimento.
Ver no GitHub →