Cientista de Dados
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Tenho conhecimento em Ciência de Dados com experiência em análise exploratória de dados e estatística, utilizando ferramentas como Python, SQL e bibliotecas especializadas (pandas, numpy, seaborn, matplotlib). Familiaridade com machine learning e modelos preditivos aplicados com scikit-learn. Capacidade de versionar projetos em Git e GitHub, com foco em resolver problemas complexos de dados por meio de técnicas avançadas de análise, visualização e fundamentos estatísticos.
House Prices — Advanced Regression Techniques- Neste projeto, desenvolvi um modelo de machine learning utilizando técnicas de regressão para prever os preços de casas com base em um conjunto de dados do Kaggle.
Python como linguagem de programação, junto com as bibliotecas Scikit-learn, Seaborn, Matplotlib e Pandas como principais ferramentas de análise e visualização de dados. Implementei diversos modelos de regressão, como Linear Regression, Ridge e Lasso, e avaliei a performance dos modelos utilizando métricas como R², MAE e RMSE.
Detecção de Fraudes em Cartões de Crédito- Desenvolvi um modelo de detecção de fraudes em cartões de crédito utilizando técnicas de machine learning, com foco em variáveis críticas, como compras online e uso de chip. O modelo escolhido foi o KNN, que se destacou em termos de eficácia, para a otimização dos hiperparâmetros, utilizei a técnica de Bayesian Optimization. Para avaliação do desempenho, utilizei métricas como precisão, recall, F1 score e área sob a curva (AUC).
Faculdade Impacta - Gestão da Tecnologia da Informação
