Gabriela S.

Sobre mim:

Sou Analista de Dados em transição de carreira, com 4 anos de experiência em análise de dados científicos. Possuo uma base sólida em análise exploratória e visualização de dados. Tenho formação em Ciências Biológicas e estou cursando MBA em Data Science & Analytics pela USP, onde desenvolvo habilidades práticas para resolver problemas com dados.

Minhas principais competências incluem:
Linguagens e Ferramentas: Python, SQL, Power BI, Excel;
Bibliotecas: Matplotlib, Seaborn, Scipy, Numpy, Pandas, Plotly);
Visualização de Dados: Power BI
Estatística e Análise de Dados: Estatística descritiva, inferencial e modelagem preditiva
Metodologias Ágeis: SEMMA; CRISP-DM; Scrum; Kanban.

O que posso oferecer?
Análise de Dados: Exploração e estruturação de conjuntos de dados para insights
Dashboards e Relatórios: Criação de painéis visuais interativos
Limpeza e Transformação de Dados: Organização e otimização de bases de dados para tomadas de decisão

Estou sempre aprendendo e me aperfeiçoando , buscando desafios onde possa aplicar minhas habilidades e crescer profissionalmente. Se você precisa de alguém dedicado e atento aos detalhes para ajudar com seus dados, vamos conversar!

Resumo da experiência profissional:

Sou uma profissional com formação em Ciências Biológicas e 4 anos de experiência em pesquisa científica, então desenvolvi habilidades em análise de dados, estatística e estimativa. Durante minha trajetória, trabalhei com a coleta, estruturação e interpretação de dados , aplicando métodos quantitativos e qualitativos para gerar insights.

Na minha transição para a área de dados, aprofundei meus conhecimentos em Python, SQL e ferramentas de visualização como Power BI. Além disso, meu MBA em Data Science & Analytics pela USP me proporcionou experiência prática com estatística inferencial, modelagem preditiva e machine learning.

Minha abordagem é baseada na resolução de problemas e otimização de processos através da análise de dados, sempre focando em transformar dados brutos em insights estratégicos para tomada de decisão .

Trabalhos:

Monitoramento de Focos de Queimada no Cerrado

Nenhuma descrição informada Este projeto foi desenvolvido no Power BI para monitorar os focos de queimadas no Bioma Cerrado ao longo dos anos, utilizando dados do INPE (Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais) de 2018 a 2024.O objetivo é identificar padrões, picos de incidência e distribuição geográfica das queimadas para apoiar a análise ambiental.

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Tratamento dos Dados Enem 2019 São Paulo

Nenhuma descrição informada Este projeto analisa os resultados do Exame Nacional do Ensino Médio (ENEM) de 2019 no estado de São Paulo. O objetivo principal é explorar e interpretar os dados para identificar padrões e obter insights relevantes sobre o desempenho dos participantes. Os dados foram obtidos no site oficial do INEP: Microdados ENEM.

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Distribuição de frequência e Medidas Centrais ENEM

Nenhuma descrição informada ? Linguagem: Python Este repositório contém cadernos que realizaram análises estatísticas dos dados do ENEM 2019, incluindo medidas de tendência central, dispersão e distribuição de frequência. As Medidas Centrais apresentam o cálculo de média, mediana, moda, dispersão das notas e idades dos candidatos e visualizações com boxplots. A distribuição de frequência, utiliza apenas uma cidade de SP.

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Habilidades: