Atualmente, estou cursando Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas, participo do Bootcamp de Análise de Dados da WomakersCode e sou voluntária na comunidade Mulheres em Dados nas frentes Clube do Livro e GenAI. Me formei em Ciência e Tecnologia pela UFVJM e em Engenharia Civil pela mesma instituição.
Enquanto trabalhava como autônoma na indústria de semijoias, desenvolvi minhas habilidades de gestão, análise de mercado, vendas e marketing. Como engenheira civil na CINTEL Engenharia, tive a oportunidade de aplicar meus conhecimentos técnicos em projetos, orçamentos, cronogramas, liderança e logística.
Sou uma profissional organizada, analítica, com forte raciocínio lógico. Acredito que minhas habilidades interpessoais, como comunicação assertiva e proatividade, me permitem trabalhar de forma colaborativa e eficiente em equipe. Estou em busca de uma oportunidade de estágio ou posição júnior para demonstrar meu talento e minhas habilidades.
Além de Flores e Chocolates, Uma Celebração dos Nossos Direitos e Lutas: Reflexos da Desigualdade de Gênero no Mercado de Dados e Tecnologia
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O objetivo deste projeto é mapear o cenário do mercado de trabalho de dados no Brasil, pela ótica da diversidade de gênero, ou a ausência, no mercado de trabalho da área de dados, utilizando o dataset State of Data Brazil 2022, fruto de uma colaboração entre a Data Hackers e a Bain & Company para mapear o cenário do mercado de trabalho de dados no Brasil. Durante o projeto sera apontando como o sexismo presente no país, também se reflente na área.
Ferramentas: Python, Análise Estatísitca: medidas, frquência e dispersão.
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Neste projeto, buscamos compreender os elementos subjacentes que contribuem para o sucesso das empresas de destaque, bem como explorar a possibilidade de identificar padrões e tendências emergentes desses dados. Além de mapear a posição das empresas no mercado global, nossa análise se estende à investigação dos setores que concentram as empresas mais valiosas e à mapear a distribuição geográfica dessas empresas.
Ferramentas: Python, Análise Estatísitca: medidas, frquência e dispersão.
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Apresenta uma abordagem abrangente na compreensão do comportamento de compra de clientes por meio de uma análise exploratória descritiva. Utilizando técnicas de manipulação de dados, o objetivo principal é oferecer insights que orientem estratégias de negócios e impulsionem o crescimento das vendas.
Ferramentas: Python(Jupyter Notebook), SQL(postgreSQL)
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O trabalho foi realizado com o objetivo de investigar as variáveis que impactam a distribuição dos funcionários em uma empresa, utilizando um extenso conjunto de dados de recursos humanos.
Ferramentas: SQL(postgreSQL)
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Análise dos dados de um restaurante fictício
Ferramentas: SQL(SQLServer)
