Lincoln Macêdo

Entusiasta de la Ciencia y el Análisis de Datos en el mundo digital.

Actualmente, trabajo en todos los procesos relacionados con el análisis de datos en campañas de medios pagados (web analytics).

Desarrollo ETL en Excel y Google Sheets, estoy trabajando en un proceso de implementación de Google Big Query.

Desarrollo

Dataviz en PowerBI, Google Data Studio (Looker Studio) o Tableau, donde también hago análisis descriptivos, predictivos y estadísticos. Superviso y configuro plataformas como Google Analytics, Adobe Analytics, Google Tag Manager, Google Ads, Meta Ads, LinkedIn Ads, Tiktok Ads.

Actualmente, mis aprendizajes están enfocados a desarrollar habilidades en SQL, Python y Machine Learning.

A lo largo de mi carrera, he estado desarrollando hard skills como matemáticas financieras, estadísticas, storytelling, negociación y también soft skills como inteligencia emocional, creatividad, pensamiento crítico. Esta experiencia formó mi base profesional y me preparó para el curso actual de mi carrera, Data Science.

• Foco en análisis de resultados de medios digitales (web analytics), generación de insights y análisis estadístico.
• Creación y mantenimiento de base de datos en Google Sheets/Excel.
• Desarrollo y mantenimiento de tablas de comandos en Google Data Studio (Looker Studio) y Power BI, así como actualización de ambos.
• Desarrollo de consultas con Supermetrics.
• Seguimiento de URL y medición del rendimiento de campañas publicitarias.
• Seguimiento de datos e informes en Google Analytics, Adobe Analytics, Sizmek Ad Suite, Google Ads, Facebook Ads Manager, LinkedIn Ads Manager, TikTok Ads, Contentsquare, Outbrain, Inflr, MGID.
• Presentación de resultados periódicos.
• Interacción con el equipo de medios para alinear campañas y resultados.

Actualmente atiendo a todos los clientes de la cartera de IPG Health, incluidos Bayer, Johnson & Johnson, MSD, RaiaDrograsil y Sanofi.

Fundamentos de Data Science y Big Data;

• Paradigmas de Lenguajes de Programación para Data Science;
• Base de Datos - Relacional y No Relacional;
• Análisis de Big Data;
• Machine Learning: Análisis y Minería de Datos;
• Framework para Big Data e IoT.