Samuel V.

Sobre mim:

Sou Cientista e Analista de Dados, com forte conhecimento em SQL, Machine Learning, Python, Power BI e Excel. Tenho paixão por transformar dados em insights valiosos e criar soluções analíticas que ajudam na tomada de decisões estratégicas. Utilizo algoritmos de Machine Learning para modelos preditivos que otimizam processos e auxiliam na tomada de decisões baseadas em dados, sempre buscando entregar resultados precisos e impactantes.

Resumo da experiência profissional:

Sou um profissional em transição para a área de Ciência e Análise de Dados, com forte conhecimento em SQL, Machine Learning, Python e Excel. Após uma carreira consolidada em funções de gestão e supervisão, desenvolvi um grande interesse por tecnologia e dados. Atualmente, estou focado em aplicar minhas habilidades para criar soluções analíticas e desenvolver modelos preditivos que auxiliam na tomada de decisões estratégicas, sempre buscando transformar dados em valor real para os projetos.

Estou pronto para encarar novos desafios na área de tecnologia e contribuir com soluções inovadoras!

Trabalhos:

Modelo Preditivo de Doença Cardíaca Usando XGBoost

Nenhuma descrição informada

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Modelo Preditivo de Emissão de Ozônio O3

Nenhuma descrição informada

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Simples Controle de Estoque

Nenhuma descrição informada Um cliente solicitou um simples sistema de controle de estoque para facilitar o acompanhamento de entradas e saídas de produtos. O sistema deverá incluir as seguintes funcionalidades: Cadastro de produtos: Registro de entradas: Registro de saídas: Relatório de estoque: Alertas de baixa quantidade:

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Regra de Associação Apriori

Nenhuma descrição informada O projeto de análise de transações de uma padaria com **Regras de Associação Apriori** identifica padrões de compra frequentes, como itens adquiridos juntos. O algoritmo analisa os dados de vendas e gera regras, como "clientes que compram pão têm 70% de chance de comprar café". Essas informações ajudam a otimizar a disposição de produtos e criar promoções eficazes, visando aumentar o ticket médio.

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Dashboard Desempenho de Alunos

Nenhuma descrição informada O dashboard foi projetado para analisar o desempenho acadêmico dos alunos de forma interativa e intuitiva. Ele traz uma visão geral com indicadores-chave, como a média das notas e a presença dos alunos, além de gráficos que mostram a relação entre horas estudadas e pontuação. As seções detalham como fatores como demografia, estilo de vida, e suporte acadêmico impactam o desempenho.

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Áreas de interesse: