Sobre

Profissional graduado em Administração de Empresas, pós-graduado em Marketing e Gestão de Negócios e MBA em Big Data e Data Science, com formações em Ciência de Dados e Business Intelligence.

Possuo habilidades em ferramentas de reporting e business intelligence, sendo capaz de tratar e manipular dados em SQL, SAS, Power BI, MicroStrategy e Excel. Além disso, possuo conhecimento em linguagens de programação como Python e R, utilizando suas principais bibliotecas para manipulação e análise de dados.

Busco por novas oportunidades em Análise de Dados, Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina para aplicar meus conhecimentos em projetos desafiadores.

Experiência Profissional

[2017/2023]
Trader, Autônomo
Como Trader autônomo há mais de 10 anos, dediquei meus esforços ao estudo de metodologias operacionais, análise técnica e compreensão do contexto de mercado. Desenvolvi habilidades na identificação das relações entre eventos geopolíticos, ciclos econômicos e sua influência no mercado de capitais global.

Mantenho-me atento à agenda econômica, monitorando os relatórios de atividade industrial relevantes para o mercado. Acompanho de perto cotações, notícias, vendas no varejo, dados de inflação, pedidos de seguro desemprego, política interna e geopolítica, preço e consumo de commodities, demanda por ativos de segurança, câmbio de moedas, fluxo de investimento estrangeiro, discursos e decisões monetárias para prever as tendências dos índices internacionais e do dólar futuro.

[2015/2017]
Analista de Dados - Ciclo de Vida do Cliente, Itaú Unibanco
Como analista de dados, liderei a criação da primeira coordenação de ciclo de vida do cliente no banco, que buscava a captação, retenção e fidelização de clientes de financiamento de veículos. Destaquei-me pela minha habilidade em trabalhar com as plataformas SAS, SQL e MicroStrategy, onde compilei e analisei dados para a base de CRM, fornecendo insights e suporte a outras coordenações.

Gerenciei resultados de campanhas, negociei prazos e revisei materiais de marketing. Além disso, utilizei dashboards em Excel e Power BI para monitorar, reportar e cobrar metas de operadores e gerentes regionais. Participei de projetos Kaizen para ajudar outras áreas a trabalhar com dados eficientemente. Recebi reconhecimento por esses esforços.

[2013/2015]
Estagiário de Cross Selling, Itaú Unibanco
Como estagiário de produtos, contribuía na elaboração de metas de vendas de financiamento de veículos, auxiliava na criação de campanhas de incentivo para impulsionar o volume de financiamentos e monitorava o desempenho da concorrência bancária sobre a concessão de crédito. Mantinha indicadores atualizados para fortalecer a integração de financiamentos com outros produtos de crédito (cross-sell). Além disso, desenvolvia relatórios automatizados em Excel e MicroStrategy, apoiando na geração de painéis em Tableau e Power BI para apresentação à superintendência e diretoria de crédito.

Formação Acadêmica

[2021/2022]
MBA em Data Science & Big Data, FIAP
Algoritmos de Machine Learning: Modelagem Preditiva, Regressão Linear Múltipla, Regressão Logística, Validação Cruzada, Regressão Penalizada, Text Mining, OSLR, Ensemble Methods, Adaboost, Redes Neurais e Deep Learning; Linguagens de programação: Python, R; NoSQL Redis, Cassandra, MongoDB, Neo4J, Hive/HBase; Bases Relacionais: Oracle e Vertica; Dados semiestruturados: ORC, Parquet e AVRO; On Premise: Hadoop, Spark; On Cloud: AWS, Azure; Integração de dados: Flume, Sqoop, Kafka, Nifi e Spark; Mineração de Dados: Apriori, PCA, KNN, Kmeans, Árvores de Decisão, SVM e PageRank.

[2016/2017]
Pós Graduação em Marketing e Gestão de Negócios, ESPM
[2011/2015]
Graduação em Administração de Empresas com Especialização em Supply Chain, ESPM

Prêmio de Excelência Acadêmica “Viabilidade de novo plano de negócios” - TCC;
Prêmio de "Excelência em Marketing" na disciplina de Marketing IV;
Prêmio de melhor trabalho acadêmico desenvolvido à Samsung "Marketing IV" - ESPM/SAMSUNG.

[2020/2021]
Formação Cientista de Dados 428 h/a, Data Science Academy
Big Data Analytics com R e Microsoft Azure Machine Learning;
Big Data Real-Time Analytics com Python e Spark;
Engenharia de Dados com Hadoop e Spark;

Algoritmos de Machine Learning;
Business Analytics;
Visualização de dados e design de Dashboards; Preparação para carreira de cientista de dados;
Microsoft Power BI para Ciência de Dados.

[2020/2021]
Formação Inteligência de Mercado 228 h/a, Data Science Academy
Análise econométrica em R;
Mercado financeiro e de capitais;
R para análise de dados;
Análise estatística de dados;
Algoritmos de Machine Learning em R.
[2020/2021]
Formação Analise Estatística para Cientista de Dados 220 h/a, Data Science Academy
Análise estatística I e II para Data Science;Matemática aplicada a Machine Learning.

[2022]
SQL para Data Science 64 h/a, Data Science Academy
Consultas, filtro, ordenação, operadores, categorização, codificação, binarização de variáveis, junção de tabelas, agregação de dados para análise, window functions, subqueries, tratamento de datas, análise exploratória de dados, limpeza e processamento de dados, programação em SQL, otimização de consultas SQL, Google Data Studio.

[2020/2021]
Formação Cientista de Dados 102h/a, Alura
Regressão Linear: Testando Relações e Prevendo Resultados;
Regressão Linear: Técnicas Avançadas de Modelagem;
Estatística I: entendendo dados com R;
Estatística II: aprofundando em hipóteses e correlações;
Access: consultas com agrupamento e classificação,
VBA: automatizando tarefas no Excel;
Análise de dados: introdução às Análises com R;
Dashboard com Tableau: visualização e análise de dados;Python Pandas: tratando e analisando dados;
Python para Data Science: introdução à linguagem e Numpy;
Python para Data Science: funções, pacotes e Pandas;
Estatística com Python I: frequências e medidas de dispersão;
Estatística com Python II: probabilidade e amostragem;
Estatística com Python III: testes de hipóteses.

[2020/2021]
Formação Cientista de Dados 96h/a, DataCampIntrodução ao Python: Manipulando em Python e pacotes populares;Python Intermediário: Criando visualizações com matplotlib e DataFrames com Pandas;Manipulação de Dados com Pandas: Importação e limpeza de dados, visualizações com Pandas;Juntando Dados com Pandas: Combinação de dados de várias tabelas;Introdução à Estatística em Python: Coleta, análise e conclusões sobre os dados;Introdução à DataViz com Seaborn: Criando visualizações informativas em Python;Introdução ao NumPy: Aprendendo a criar, classificar, filtrar e atualizar arrays;Caixa de Ferramentas de Ciência de Dados em Python: Escrevendo funções em Python.

[2022/2023]
Excel Impressionador 127h/a, Hashtag
Conceitos Introdutórios, atalhos; formatação, funções básicas; classificar e filtrar; ferramentas de dados; principais funções de mercado de trabalho; tabela dinâmica; gráficos; funções de texto; funções de data; funções financeiras; previsão e solver; proteção e impressão; dashboards Impressionadores; truques e ferramentas; gravação de macro; Power Query; Power Pivot; novas funções Excel e Google Sheets.

[2015]
Programação em SAS 24h/a, Infomev Consultoria e Treinamento
Programação SAS básico e intermediário.

Competências

Microsoft PowerPoint
Microsoft Excel
Jupyter Notebook
MicroStrategy
Estatística
Python
Pandas
SQL
SAS
R
Excel
Tableau
Power BI

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