Sou um profissional de dados com sólida formação em Economia e Administração, apaixonado por resolver problemas complexos de negócio. Minha carreira é movida pela transformação de dados brutos em decisões estratégicas, utilizando a tecnologia como meio e o entendimento do negócio como a bússola que guia o impacto real. Essa abordagem foi aprimorada em minha atuação anterior, onde me especializei na otimização de operações e na eficientização de sistemas complexos, uma habilidade que hoje aplico para gerar valor tangível através dos dados.

Com uma base técnica que venho construindo desde 2003 no ecossistema GNU/Linux, desenvolvi uma forte proficiência em Python, SQL e no ciclo de vida completo dos dados. Lidero projetos desde a concepção até a entrega, aplicando minha experiência em engenharia (ETL/ELT), modelagem de dados, estatística e a criação de visualizações impactantes com ferramentas como Power BI e Tableau.

Meu foco é gerar valor tangível. Em projetos anteriores, otimizei queries críticas para agilizar a tomada de decisão da diretoria, desenvolvi análises que resultaram em um aumento de 10% na aquisição de clientes e automatizei processos que reduziram em 90% o tempo para a geração de relatórios essenciais.

Meu propósito é claro: continuar a resolver desafios, compartilhar o que aprendo e ser um agente de transformação nos projetos em que me envolvo.

"Um dia que não apresente um novo desafio é um dia perdido".

   

• MBA em Data Science e Analytics, USP/Esalq (previsão 2027)
• Pós-Graduação em Estatística Aplicada, Anhanguera Educacional (2025)
• MBA em Business Intelligence, Anhanguera Educacional (2024)
• Bacharelado em Ciências Econômicas, Universidade Cesumar (2024)
• Bacharelado em Administração, Centro Universitário Internacional UNINTER (2016)

• Linguagens: Python, R, SQL
• Bibliotecas de Processamento: PySpark, Pandas, Polars, NumPy, DuckDB
• Bibliotecas de Visualização: Matplotlib, Seaborn, Plotly
• Business Intelligence: DAX, Power Query M

• Bibliotecas: Scikit-learn, Statsmodels
• Técnicas: Classificação, Regressão, Clusterização, Random Forest, SVM, Gradient Boosting (AdaBoost, XGBoost)
• Validação de Modelos: Cross-validation, Métricas de Performance (Acurácia, Precisão, Recall, F1-Score, AUC-ROC)

• Ferramentas de Business Intelligence: Power BI, Tableau, Looker Studio
• Dashboards com Código: Streamlit, Rill, Evidence
• Técnicas: Storytelling com Dados, Comunicação para Stakeholders

• Bancos de Dados SQL: PostgreSQL, MySQL, MariaDB, SQL Server
• Bancos de Dados NoSQL: MongoDB
• Ferramentas de Acesso: Datagrip, DBeaver

• Plataformas de Nuvem: AWS, Azure, Oracle Cloud
• Plataformas de Dados: Databricks, MotherDuck
• Deployment: Vercel, Netlify, Linode

• Comunicação: Inglês (EF SET B2), Storytelling com Dados para Stakeholders
• Estratégia de Negócio: Definição de KPIs e OKRs, Análise de Riscos
• Metodologias Ágeis: Scrum, Kanban
• Fundamentos Analíticos: Probabilidade e Estatística Aplicada

Keep It Simple, Stupid!
Simplicidade é o último grau de sofisticação. - Leonard Thiessen

Acredito que as soluções mais impactantes são aquelas que resolvem problemas complexos de forma clara, eficiente e compreensível para todos os stakeholders.

O Python Fundamentus é uma API desenvolvida em Python projetada para facilitar o acesso rápido aos principais indicadores fundamentalistas das ações mais relevantes do mercado brasileiro. Utilizando as informações disponíveis no site Fundamentus disponibiliza informações financeiras e fundamentalistas detalhadas das empresas listadas na B3, este projeto busca trazer a riqueza de dados financeiros diretamente para suas aplicações Python de maneira eficiente e organizada. O aprendizado mais significativo deste projeto foi a utilização do Beautiful Soup, uma biblioteca eficaz para raspagem de dados na web. Ela facilitou a extração de informações financeiras do site Fundamentus, permitindo a integração desses dados de maneira fluída e direta em aplicações Python.

O Banco Central do Brasil (Bacen), de forma trimestral, publica relatórios detalhados com uma vasta gama de dados sobre instituições financeiras, disponíveis através do Portal IF.data. Estes dados, embora valiosos, exigem processamento e análise cuidadosa para extrair informações significativas. O objetivo central deste projeto é empregar técnicas de mineração de dados aos conjuntos de dados do Portal IF.data com o objetivo de criar insights sobre o sistema financeiro brasileiro. O aspecto mais importante aprendido neste projeto foi o uso do Selenium para automatizar tarefas repetitivas. Isso nos possibilitou coletar informações de forma eficiente, apoiando diretamente as decisões práticas.

Este projeto oferece uma análise detalhada, realizada através do Microsoft Power BI, dos laureados com o Prêmio Nobel de 1901 a 2019. O objetivo é identificar padrões, reconhecer as contribuições de diferentes países e destacar a diversidade entre os premiados desta distinção renomada. A análise aborda várias facetas, com ênfase especial na distribuição geográfica dos ganhadores. Os Estados Unidos se sobressaem, com 272 prêmios, o que representa 35,74% do total de laureados, seguidos de perto pelo Reino Unido e pela Alemanha. Este estudo visa não apenas a celebrar as realizações individuais, mas também a oferecer insights sobre as tendências globais e a evolução da excelência acadêmica e profissional ao longo dos anos. O aspecto mais valioso aprendido neste projeto foi o domínio do Power Query para construir um modelo de dados eficiente e a aplicação da linguagem DAX (Data Analysis Expressions) para sintetizar informações. Essas habilidades aprimoraram significativamente nossa capacidade de extrair valor ao manipular dados, facilitando a análise e a tomada de decisões baseadas em insights precisos.

📍 Localização: Capelinha/MG | Disponível para trabalho remoto

🌱 Foco de estudo e desenvolvimento:

• Metodologias Ágeis: Aprofundando em Scrum e Kanban para otimizar a gestão de projetos e o fluxo de entrega de valor.
• Arquitetura de Software: Estudando padrões de design para criar sistemas mais eficientes e de fácil manutenção.
• Estruturas de Dados Avançadas: Foco em Hash Tables, Árvores e Grafos para otimização de performance em algoritmos complexos.

💡 Collaboration: Open to projects and collaborations to practice and enhance my technical English.