O principal objetivo deste portfólio de projetos é demonstrar minhas habilidades na solução de desafios de negócios por meio do meu conhecimento e ferramentas de ciência de dados.
Cientista de Dados
Tenho 2 anos de experiência profissional com dados, atuando na parte de automação de processos e rotinas, planejamento estratégico, criação de dashboards e estudo Machine Learning desde 2021.
Tenho conhecimento de todas as etapas de desenvolvimento de uma solução de negócios utilizando os conceitos e ferramentas da Ciência de Dados, desde o entendimento do negócio até a publicação do modelo em produção utilizando núvem.
Já desenvolvi soluções para problemas de negócio como previsão de vendas, precificação de produtos baseado em dados de concorrentes (webscraping) e insights de negócio.
Os detalhes de cada solução estão descritos nos projetos a seguir.
Ferramentas:
Coleta e armazenamento de dados: SQL, MySQL, Postgres, SQL Server e Redshift.
Processamento e análise de dados: R e Python.
Desenvolvimento: Git.
Visualização de dados: Power BI e Tableau.
Modelagem Machine Learning: Regressão.
Deploy de modelo: Heroku.
Contato:
Em Construção
O time de produtos selecionou 127 mil novos clientes que não responderam a pesquisa para participar de uma campanha, no qual receberão a oferta do novo produto de seguro de automóveis. A oferta será feita pelo time de vendas através de ligações telefônicas. Contudo, o time de vendas tem uma capacidade de realizar 20 mil ligações dentro do período da campanha.
Em razão da questão de negócio mencionada, irei desenvolver um modelo de rankeamento onde será possível localizar a maior parte dos clientes propensos a adquirir o seguro com a menor quantidade de base possível.
A fim de definir um orçamento para a reforma das lojas, o CFO da Rossmann solicitou uma previsão de vendas de cada loja para as próximas seis semanas. O modelo de previsão atual era baseado no feeling do time de negócio e na média de vendas das lojas.
Nesse contexto, desenvolvi um modelo de machine learning de regressão para fornecer previsões de vendas da loja com maior precisão. O modelo fornece previsões que podem ser acessadas no Telegram com erro (MAPE) de 10,3%.
O objetivo é manter o custo operacional baixo e escalar à medida que conquistam clientes. Porém, mesmo com o produto de entrada e público definidos, os dois sócios não possuem experiência nesse mercado de moda e por isso não sabem definir coisas básicas como preço, tipo de calça e material para confecção de cada peça. Os principais concorrentes da empresa Star Jeans são as empresas americanas H&M e Macys.
O objetivo do case é fornecer insights para a empresa encontrar as melhores oportunidades de negócio no mercado de imóveis. O CEO da House Rocket gostaria de maximizar a receita da empresa encontrando boas oportunidades de negócio.