Olá! Prazer, sou o Henrique Franco.
📌 Trabalho com análise de dados há quase 2 anos, além de ter mais de 2 anos de experiência em infraestrutura de TI.
📌 Utilizando Power BI, SQL, Excel e Python, já atuei com diferentes setores corporativos, como comercial, jurídico, financeiro, RH e logística.
↳ Isso auxiliou o meu desenvolvimento em me comunicar e em traduzir, de forma simples e acessível, a interpretação de insights para diferentes públicos.
📌 Com experiência em storytelling com dados, busco não apresentar apenas números e gráficos, mas entender as necessidades de um negócio e, assim, fornecer soluções para os problemas.
🧑🏼🎓 Sou formado em Ciências Biológicas pela PUCPR e recebi o Prêmio Marcelino Champagnat pelo melhor desempenho acadêmico.
↳ Ao longo da graduação, realizei diversas análises de dados de experimentos, o que despertou meu interesse pela área de dados.
🧑🏼💻 Possuo conhecimentos técnicos em:
- SQL
- Python (Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn e Scikit-learn)
- DataViz (PowerBI) e Figma
- Excel
- Estatística
Se você tiver alguma pergunta, comentário ou desejar entrar em contato comigo, sinta-se à vontade para fazê-lo por meio dos links abaixo:
Links para me acharem:
- Dashboard sobre avaliações dos clientes da companhia aérea British Airways, em que foram realizadas avaliações comparativas dos serviços, perfil de cliente, rotas e frota da BA entre passageiros que recomendam ou não a companhia aérea.
- Para obter os dados, fiz um Web Scraping utilizando as bibliotecas BeautifulSoup e Selenium para automatizar a tarefa.
- Acesse o Dashboard
- Clique aqui para obter mais detalhes do projeto
- Dashboard que complementa o meu estudo da COVID-19 (projeto abaixo), o qual teve como foco os registros de óbitos e casos confirmados da doença.
- Acesse o Dashboard
- Clique aqui para obter mais detalhes do projeto
- Realizei uma análise exploratória utilizando Python e bibliotecas de dados com foco nos registros de óbitos e casos da doença.
- O gráfico abaixo apresenta os países com os mais altos números de óbitos devido à COVID-19.
- Acesse meu estudo para conferir outros achados!
- Projeto que ficou em segundo lugar na Competição da Universidade dos Dados.
- Realizei uma análise exploratória utilizando Python e bibliotecas de dados para obter insights sobre desempenho dos clubes na Série A do Brasileirão.
- Abaixo há exemplos de gráficos que você vai encontrar no projeto.
- Acesse meu estudo para conferir outros achados!
- Realizei uma análise exploratória com o objetivo de obter informações de preços e distribuição das acomodações desse arquipélago.
- Abaixo foi verificada a distribuição geoespacial das propriedades do Havaí no Airbnb usando a biblioteca Pydeck.
- Acesse meu estudo para conferir outros achados!
- Trabalho em grupo em andamento.
- Web Scraping, utilizando Selenium e Beautiful Soup, de feedback de clientes em site de avaliações
- Análise exploratória utilizando Python e bibliotecas de dados para verificar reviews dos clientes
- Criação de modelo preditivo para identificar clientes com maior propensão de compra de passagens
- Acesse meu artigo completo no Medium
- Realizei uma análise de uma base de dados de RH apenas utilizando SQL.
- Meu objetivo foi compreender o que leva os funcionários a saírem da empresa e como melhorar o ambiente de trabalho e a retenção de talentos.
- Por exemplo, consegui verificar que:
- A média salarial das pessoas que saíram da empresa é menor do que a média salarial dos funcionários que permaneceram;
- Funcionários mais jovens (18–29 anos) têm a maior taxa de saída;
- A partir dos achados, fiz algumas recomendações de estratégias para serem adotadas pela empresa, a fim de aprimorar a retenção de funcionários.
- Artigo publicado no Data Hackers;
- Acesse meu artigo completo no Medium
- Escrevi um guia de como utilizar a biblioteca PyDeck para Visualização de Dados Geoespaciais.
- Artigo publicado no Data Hackers;
- Acesse meu artigo completo no Medium
- Escrevi sobre o funcionamento do Matplotlib, em que:
- Expliquei sobre a hierarquia dessa biblioteca
- Mostrei as diferenças entre Interface Pyplot e Interface Orientada a Objetos
- Expus os elementos da anatomia de uma ‘Figure’.
- Artigo publicado no Data Hackers;
- Acesse meu artigo completo no Medium
- Escrevi um passo a passo de como criar um gráfico informativo por meio dessa biblioteca do Python. O texto foi dividido conforme as seis lições que Cole Nussbaumer apresenta em seu livro:
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- Entenda o contexto
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- Escolha uma apresentação visual adequada
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- Elimine a saturação
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- Foque a atenção onde você deseja
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- Pense como um designer
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- Conte uma história
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- Acesse meu artigo completo no Medium
- Fiz um compilado de materiais e indicações de conteúdos GRATUITOS ou com PREÇOS ACESSÍVEIS para ajudar pessoas que estão migrando de carreira e/ou estejam iniciando nos estudos de Análise e Ciência de Dados.
