Analista de Dados apaixonado por transformar dados brutos em insights estratégicos e acionáveis.
Com formação em Banco de Dados e uma forte curiosidade por resolver problemas, estou focando minha carreira na Análise de Dados. Meu objetivo é ajudar empresas a tomarem decisões mais inteligentes através da exploração, limpeza e visualização de dados. Sou um aprendiz contínuo e atualmente estou focado em aprimorar minhas habilidades no ecossistema Python para análise de dados e em ferramentas de BI como o Power BI.
- 🎓 Certificação em IA: Hugging Face: Explorando e aplicando soluções e modelos de IA - Alura
- 🤖 Projetos de IA no Hugging Face: Aplicações e demonstrações de modelos de IA.
- Estatística (Enap): Nota 93.19. Foco em amostragem, probabilidade e medidas de dispersão.
- 🔗 Validar Certificado (Código:
Gpol176274977zQf)
- 🔗 Validar Certificado (Código:
| Ferramenta | Descrição |
|---|---|
| Python | Análise, limpeza e visualização de dados (Pandas, Matplotlib, Seaborn). |
| Web Scraping & Infra | Extração de dados complexos, automação e roteamento anônimo (Requests, BeautifulSoup, Tor Network, ProxyChains). |
| SQL | Consultas complexas, junções e manipulação de dados em bancos relacionais como PostgreSQL e MySQL. |
| Power BI | Criação de dashboards interativos e relatórios a partir de diversas fontes, utilizando DAX para métricas. |
| Excel | Análises avançadas, Tabelas Dinâmicas e automação de ETL com Power Query. |
| Git & GitHub | Versionamento de código e gerenciamento de projetos. |
- Certificados e Cursos - Alura
- 🕵️ HackerNews Stealth Scraper & Analyzer: Pipeline de Engenharia de Dados focado em privacidade (OpSec) e resiliência. Realiza extração anônima de dados roteando tráfego via rede Tor e proxies SOCKS5 para evitar bloqueios de IP e fingerprinting. Inclui limpeza automática (ETL) e análise de tendências. (Ferramentas: Python, Requests+SOCKS, ProxyChains, Pandas, Matplotlib)
- 📊 Análise de dados de imigração (Brasil -> Canadá): Este projeto analisa dados de imigração para o Canadá entre 1980 e 2013. Ele usa a biblioteca Pandas para limpar e organizar os dados e, em seguida, compara três ferramentas de visualização (Matplotlib, Seaborn e Plotly) para criar gráficos estáticos e interativos. O foco principal da análise é a imigração vinda de países da América do Sul. (Ferramentas: Python, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly, Jupyter Notebook)
- 📈 Análise Exploratória de Dados (EDA) - Cirurgias DF: Análise de dados públicos de saúde (SIH/SUS) com foco em procedimentos cirúrgicos no DF. O projeto demonstra técnicas de manipulação de dados com Pandas e criação de gráficos de barras horizontais com Seaborn para comparar a demanda hospitalar e tipos de cirurgias. (Python, Pandas, Matplotlib, Seaborn)
- 🗄️ E-commerce Data Simulator & Analytics: Este projeto simula um cenário real de varejo para análise de dados, focando em Engenharia de Dados, SQL Avançado e Storytelling. (Ferramentas: Python 3.9+, SQLite (In-memory/File), Pandas, Seaborn, Faker, SQLAlchemy, Google Colab)
