Emerson S.

Sobre mim:

Sou um Cientista de Dados e Engenheiro qualificado e confiável com experiência em resolver problemas de negócios propondo soluções inovadoras e criativas utilizando Ciência dos Dados, em consonância com as suas necessidades.

Ofereço soluções em:
• Análise de Dados e Visualização de Dados: extração de insights de negócios para auxiliar a tomada de decisão;
• Métricas de Negócios: criação de métricas de negócios para controle de desempenho e tomada de decisão;
• Inferência Estatística: análise de correlação, identificação de tendências, testes de hipótese, etc;
• Machine Learning: identificação de padrões e criação de previsões futuras para auxiliar na tomada de decisão;
• Otimização: avaliação do efeito de diferentes alternativas para identificação da que provê maior impacto positivo;
• Web Scrapping: extração de dados de páginas da web via HTML, API e JavaScript;
• Desenvolvimento Python: criação de algoritmos de automação e resolução de problemas;
• Modelagem Matemática: identificação e quantificação de variáveis de impacto de um fenômeno.

Minha atuação profissional em diversas áreas, resiliência e autodidatismo me fez acumular habilidades que me permitem prover soluções viáveis e personalizadas para atingir o objetivo dos meus clientes.

Resumo da experiência profissional:

Na Engenheiro de Produção, fiz uso constante de ciências exatas como Matemática, Estatística e Programação nas subáreas de Qualidade, Otimização de Processos e Termodinâmica.

Atualmente, na Ciência dos Dados, atuo desenvolvendo projetos nas seguintes áreas e utilizando as seguintes tecnologias:

•Análise de Dados: SQL, Power BI, Excel, Python;
•Métricas de Negócios: Business Intelligence, Econometria;
•Inferência Estatística: Python, ScikitLearn, Statsmodel;
•Machine Learning: Python, ScikitLearn, Statsmodel;
•Otimização: Álgebra Linear, Programação Linear;
•Web Scrapping: Python, Requests, BeautifulSoup, Selenium;

Adicionalmente, sou escritor de Ciência dos Dados na LatinX in AI.

Trabalhos:

Inferência Estatística em preços de passagem aérea

Nenhuma descrição informada Foi utilizado o modelo de regressão linear Weighted Least Squared •Os 60 mil registros foram coletados por Web Scrapping via JavaScript, durante 30 dias; •Foram aplicadas técnicas de limpeza de dados, balanceamento de dados, padronização de variáveis e one-hot encoding; •Analisou-se Multicolinariedade, Autocorrelação, Homocedasticidade, Normalidade e Confounding Variable; •Resultados na imagem.

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Análise Descritiva e Diagnóstica de um E-Commerce

Nenhuma descrição informada Análise no setor de entregas, mostrando as causas do atraso de entrega de produtos que resultavam em baixa avaliação. •Foi criado um Banco de Dados no SQL Server para reunir os diversos datasets •Foi identificado que 83% dos produtos não era processado em tempo hábil(24h) e em 65% das entregas a transportadora não cumpria o prazo •Análise de Pareto mostrou que processar em 24h tem maior impacto +.

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Análise - Tomada de Decisão em Quality Engineering

Nenhuma descrição informada Análise preditiva e prescritiva em uma Indústria para otimizar a tomada de decisão de direcionamento do capital da empresa. •A indústria contava com 22 categorias de custos e foram recategorizados em 4 novas; •Utilizou-se Regressão Exponencial para ajustar as curvas de Qualidade(COQ) e Não-Qualidade(COPQ); •O redirecionamento dos custos resultou em +17% na Qualidade e -40% de custos totais.

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Habilidades: