Em um cenário global cada vez mais orientado por dados, a capacidade de não apenas interpretar, mas verdadeiramente transformar dados em inteligência acionável tornou-se a bússola para o sucesso. É nesse ponto que a figura do Cientista de Dados se destaca, não apenas como um analista, mas como um arquiteto da inovação. Mergulhando fundo para ir além dos números, destilando insights estratégicos que iluminam o presente e pavimentam o caminho para o futuro. Esta é a magia da Ciência de Dados - a capacidade de converter o comum em extraordinário, e o ordinário em uma vantagem competitiva inegável.
Aqui, você encontrará a prova de como dados brutos podem ser transformados em soluções tangíveis, impulsionando o crescimento e a eficiência em um mercado em constante evolução. Prepare-se para ver a Ciência de Dados não apenas como uma ferramenta, mas como a força propulsora por trás da próxima grande transformação.
Minha carreira é uma fusão estratégica de gestão, tecnologia e análise de dados. Iniciada na Administração e aprofundada com a Ciência Econômica, desenvolvi uma capacidade apurada para resolver problemas e otimizar operações. Desde 2003, o contato com a tecnologia, especialmente com Python e Git/GitHub, me preparou para o cenário atual. Minha inclinação natural para a matemática e estatística, combinada com minha experiência em otimização, me levou a abraçar a Ciência de Dados como a ferramenta definitiva para conduzir a inovação e o crescimento empresarial.
Cada projeto neste portfólio é um testemunho da minha habilidade em converter dados brutos em inteligência estratégica. Meu foco é ir além dos números, destilando insights que geram valor tangível e moldam o futuro das organizações. Neste portfólio você verá como a metodologia, a técnica e a visão de negócios se unem para criar soluções que não apenas respondem perguntas, mas também antecipam tendências e abrem novos caminhos; transformando dados em vantagem competitiva, aplicando uma visão holística que abrange desde a otimização administrativa até a mais avançada análise de machinel learning.
Uma Perspectiva Temporal da Dinâmica Econômica entre Salário Mínimo e Preço do Gás Liquefeito de Petróleo (GLP)
A análise do poder de compra é uma ferramenta essencial para compreender a dinâmica econômica que afeta diretamente a vida dos cidadãos. Este projeto propõe uma análise comparativa entre o salário mínimo vigente no Brasil e o preço do Gás Liquefeito de Petróleo (GLP). Ao explorar essa relação, buscamos oferecer insights valiosos sobre a ac
Este projeto investiga uma das questões mais pertinentes na análise macroeconômica brasileira: a relação entre o Índice de Atividade Econômica do Banco Central (IBC-Br) e o Produto Interno Bruto (PIB). Enquanto o PIB mede a totalidade de bens e serviços finais produzidos no país em um dado período, o IBC-Br atua como um termômetro mensal, fornecendo uma visão antecipada das tendências econômicas. Através de uma abordagem de ciência de dados de ponta, utilizaremos Python para coletar, tratar, analisar e modelar os dados de ambos os indicadores. Nosso objetivo é ir além da teoria e verificar, de forma empírica, a força dessa correlação, desvendando se o IBC-Br realmente se comporta como uma prévia robusta e confiável do desempenho econômico geral do Brasil. Este estudo é essencial para economistas, investidores e formuladores de políticas que buscam insights mais rápidos e precisos sobre a dinâmica econômica nacional.
Criar uma carteira de investimentos que supere o Índice Bovespa (Ibovespa) através da seleção de empresas com as maiores valorizações nos últimos seis meses.
Neste projeto, iremos realizar uma análise dos dados financeiros de diversas empresas listadas na Bolsa de Valores do Brasil, a B3. Vamos também comparar esses dados com o Índice Bovespa (Ibovespa B3) para identificar tendências de valorização das ações. Para isso, utilizaremos uma abordagem que se concentra na análise de séries temporais.
O Quarteto de Anscombe ilustra de forma eloquente que, a visualização gráfica é indispensável na análise de dados, transcendendo o papel de simples ferramenta de aproximação para se tornar um elemento crucial na exploração e compreensão de conjuntos de dados. Sem a visualização, características únicas e insights valiosos podem ser perdidos, resultando em interpretações que são, no melhor dos casos, incompletas, e no pior, enganosas.
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