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Gustavo Rodrigues 👨 👓

Sou um profissional de dados com mais de 4 anos de experiência em projetos de Data Science, Data Engineering e Analytics. Tenho uma sólida expertise em transformação e enriquecimento de dados, inteligência artificial e machine learning. Meu objetivo é resolver problemas complexos e traduzir objetivos de negócios em iniciativas de dados impactantes. Com excelentes habilidades interpessoais, de comunicação e adaptabilidade, estou preparado para contribuir significativamente em equipes de dados dinâmicas.

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Olá pessoa (ou 🤖) 👋;

📈 Atualmente estou trabalhando em um projeto de Ciência de dados sobre COVID-19. O objtivo é prever a chance de óbito de pacientes com COVID-19 no estado do Rio Grande do Sul (Brasil).

🌱 Estou aprendendo sobre desenvolvimento Back-end (Django), Desenvolvimento de jogos (Unity)... e obiamente Analytics (Python ❤️);

🔥 Tópicos de interesse: Possuo interesse nas áreas de Ciência de Dados e Aprendizagem de Máquina com Python (scikit-learn, numpy, matplotlib, pandas); Desenvolvimento de Jogos Digitais (Unity); e Segurança da Informação.

✔️ Sinta-se a vontade para me seguir para ver alguns projetos de Data Science ou para mandar uma mensagem para conversarmos sobre tópicos aleatórios;

Projetos 📁:

cr0d github stats

O repositório: Não clicke aqui :trollface:

Titanic: Machine Leaning from Disaster 🚢

  • Exploração do 'Hello World' de Data Science:
    • Visualização de correlações entre:
      • Sexo e probabilidade de viver;
      • Idade e probabilidade de viver;
      • Local de embarque e probabilidade de viver;
    • Modelo preditivo sobre "teria vivivo ou não ao desastre?".

As cidades universitárias (EUA) têm seus os preços médios de residências menos afetados durante recessões? 🏠 💵

  • Análise sobre os preços das residências dos EUA;
  • Compração dos preços das residências em cidades normais vs preços das residências em cidades universitárias;
  • Validação da hipotese sobre as cidades universitárias terem os preços menos afetados utilizando um Teste T de Student.

Recordes Metereológicos de 2005 a 2014 quebrados em 2015 - Região de Ann Arbor, Michigan ☀️ 🌡️ ❄️

  • Análise temporal sobre as temperaturas e recordes de temperatura no período de 2005 a 2014 em Ann Arbor, Michigan.
  • Visualização dos recordes metereológicos deste período, que foram quebrados no ano de 2015, também nessa região.
    • Utilização do matplotlib

Análise exploratória dos dados de ligações de emergência - 911, em 2016 - Região do Condado de Montgomery, Condado na Pensilvânia 🚓 🚑 🚒

  • Análise exploratória utilizando PyData Stack
  • Visualização dos picos de horários onde mais ocorreram ligações de emergência, sendo de tráfego, saúde ou incêndio.
    • Utilização do Seaborn

Regressão linear para ajudar na tomada de decisão. Devo investir mais no App mobile ou no website? (Cenário fictício) 📱 vs 💻

  • Análise exploratória com PyData Stack
  • Implementação de um modelo de Machine Learning (LinearRegression) com o sklearn

Data Scraping and Data viz - What's the Biggest Soccer Club of Rio Grande do Sul/Brazil - According to the Number of Championships Won (From birth to 2019) 🔴⚪ VS 🔵⚫

  • Extração de dados da Wikipedia
  • Análise exploratória com PyData Stack
  • Visualização dos títulos expressivos ganhos no Sul, Brasil e América
    • Títulos totais e contatem por título
    • Utilização do Seaborn
  • INTER É O MAIOR DO SUL PAI. É US GURI

Análise dos dados do Airbnb Boston, Massachusetts ✈️ 🏨

  • Análise sobre distribuição dos preços
  • Detecção de outliers
  • Locais mais caros

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