Tenho 8 anos de experiência no mercado imobiliário e sou graduado em Engenharia de Produção pela UniCatólica de Quixadá, minha cidade no interior do Ceará. Hoje estudante de estatística, linguagem Python e Machine Learning.
Como analista de dados em uma equipe centralizada e que atende diversas áreas recebemos algumas demandas dos times de Marketing, Pricing e do CFO.
Ferramentas utilizadas: SQL, Python, Jupyter Notebook, DAX,Microsoft Power BI.
Com informações sobre defeitos, data de detecção, peça danificada e nível de gravidade o objetivo é buscar tendências e insights sobre problemas no processo produtivo.
Ferramentas utilizadas: Python, Jupyter Notebook, DAX,Microsoft Power BI.
Com dados baseados em uma campanha de marketing direto através de ligações telefônicas, foi avaliado o desempenho da campanha e feito um modelo de predição dos contatos com sucesso para próximas campanhas.
Ferramentas utilizadas: Python, Jupyter Notebook, Scitkit-learn, LightGBM.
Com três lojas na cidade de New York a rede de cafeterias Maven Roasters, trouxe através de sua staff a demanda para criação de um dashboard para análise de vendas do primeiro semestre.
Ferramentas utilizadas: Microsoft Power BI, DAX, Microsoft Excel.
A partir de um dataset contendo informações sobre anúncios de imóveis na segunda maior cidade da Russia, São Petersburgo, foi construído um modelo de Machine Learning para predizer preço de imóveis na cidade.
Ferrametnas utilizadas: Python, Jupyter Notebook, Scikit-learn, XGBoost.
Através de uma análise exploratória de dados foram investigadas tendências sobre a adoção de animais em um abrigo, e um feito um modelo de predição de adoção dos animaizinhos.
Ferramentas utilizadas: Python, Jupyter Notebook, Scikit-learn, LightGBM.
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