🎓 Estudante de Banco de Dados com foco prático em Ciência de Dados e Analytics. Minha abordagem é ponta a ponta: atuo desde a engenharia e limpeza do dado bruto até a modelagem preditiva e visualização estratégica.
🛠️ Meus repositórios refletem desafios reais de mercado. Um destaque é meu projeto de Análise de Vagas em Data Science, onde apliquei SQL Avançado para engenharia de dados, treinei modelos de Machine Learning em Python para previsão de salários e construí um Dashboard no Power BI para tomada de decisão.
💼 Diferencial de Negócio: Além do código, possuo vivência prática no desenvolvimento de soluções digitais na APE Technology. Essa experiência me ensinou a traduzir requisitos técnicos em valor para o cliente e a dominar a comunicação de dados (Data Storytelling).
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O Desafio: Analisar um dataset de vagas para extrair insights e construir um modelo de ML para prever salários. |
O Desafio: Eliminar o trabalho manual de traduzir datasets em inglês para análise. |
Case 1: Engenharia de Features com SQL Avançado
- O Desafio: Transformar dados brutos em uma Feature Store otimizada para ML.
- A Solução: Um pipeline ETL 100% em SQL, usando CTEs e Funções de Janela.
- Resultado: Uma tabela analítica de alta performance que acelera o desenvolvimento de modelos preditivos.
Case 2: Previsão de Preços com Machine Learning (R² > 91%)
- O Desafio: Desenvolver um modelo preditivo para estimar o preço de passagens aéreas.
- A Solução: Um modelo de Regressão Linear em Python/Scikit-learn após EDA detalhada.
- Resultado: Alta precisão (R² > 91%), provando ser uma ferramenta eficaz para decisões estratégicas.
Case 3: Análise de Churn com SQL e Python
- O Desafio: Investigar o aumento de Churn em uma plataforma de streaming.
- A Solução: Análise em duas etapas com SQL para exploração e Python (Plotly) para o storytelling visual.
- Resultado: Identificação de um padrão de comportamento inesperado ('Binge and Bolt') e hipóteses acionáveis.
Acredito que o conhecimento só tem valor quando é compartilhado. Estes são meus guias de estudo públicos no Notion.
| Guia de Estudo | Descrição | Link |
|---|---|---|
| 🐍 Guia de Python para Data Science | Anotações e códigos práticos do livro "Guia do Python para Data Science". |  |
| 🗄️ Guia de Estudos SQL | Meu caderno de estudos público do curso de SQL, com resumos e checklists. | |
- Power BI: Aprimoramento em DAX e modelagem avançada.
- Cloud (AWS/Azure): Estudo de serviços de dados como S3, Glue e Redshift.
- Pipelines de Dados: Construção de pipelines mais robustos com ferramentas de orquestração.
Sinta-se à vontade para explorar meus repositórios e entrar em contato!
