Em 2022, concluí minha graduação em Engenharia de Produção na PUC-SP, onde desenvolvi uma base sólida em princípios de gestão e processos. Foi durante uma breve experiência na IBM, no mesmo ano, que minha trajetória tomou um novo rumo. A imersão no universo da análise de dados despertou meu interesse de forma definitiva, levando-me a abraçar essa área mesmo após deixar a empresa.

Para aprimorar minhas habilidades, completei o curso de Data Analytics Professional do Google (baseado em R) e dei início ao curso mais avançado, chamado de Google Advanced Data Analytics Professional (baseado em Python). Ambos são oferecidos pelo Coursera e fornecem uma base sólida em análise de dados, estatísticas e visualização de dados, além de capacitar o profissional com as habilidades necessárias para coletar, processar e interpretar dados de maneira eficaz.

Atualmente, estou investindo no meu crescimento profissional através de uma pós-graduação em Ciência de Dados e Inteligência Artificial na PUC-RS, com previsão de conclusão em dezembro de 2024.

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E-commerce da Olist - Análise e modelagem de dados usando o dataset de e-commerce da Olist, disponibilizado no Kaggle. O objetivo final é criar um modelo capaz de prever a probabilidade de um cliente ficar satisfeito ao comprar um produto

Análise de RH da IBM - Análise e modelagem de um dataset fictício criado por cientistas de dados da IBM com diversos dados de quase 1500 colaboradores. Como o objetivo geral de uma empresa deve ser manter seus talentos e fortalecer seu capital intelectual, essa análise busca entender quais fatores levam a uma maior insatisfação por parte dos colaboradores, permitindo que a empresa intervenha em determinados aspectos.

Keras + MNIST - Criação, treinamento e aplicação de modelos para **classificação de imagens** no famoso dataset MNIST. A base de dados MNIST é uma grande coleção de algarismos manuscritos, frequentemente utilizada para treinar sistemas de processamento de imagens e muito utilizada por pessoas em fase de evolução na área de Machine Learning e processamento de imagens.

Projetos de futebol - Pasta especial para armazenamento de projetos relacionados a futebol, pensados como uma maneira informal de misturar um hobby ao aprendizado, tornando o processo mais leve e prazeroso. Essa pasta conta com 2 projetos no momento, mas esse número sempre estará passível de expansão. Essa pasta serve como uma medida de evolução pessoal nos conhecimentos necessários para um analista de dados.

In 2022, I completed my undergraduate studies in Production Engineering at PUC-SP, where I developed a strong foundation in management principles and processes. It was during a brief stint at IBM in the same year that my career took a new direction. Immersing myself in the world of data analysis sparked my interest definitively, leading me to embrace this field even after leaving the company.

To enhance my skills, I completed the Data Analytics Professional course by Google (based on R) and began the more advanced course called Google Advanced Data Analytics Professional (based on Python). Both courses are offered on Coursera and provide a solid foundation in data analysis, statistics, and data visualization, equipping professionals with the skills needed to collect, process, and interpret data effectively.

Currently, I am investing in my professional growth through a postgraduate program in Data Science and Artificial Intelligence at PUC-RS, with an expected completion date in December 2024.

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Python Handbook - A compilation of concise Python code snippets. It serves as a quick-reference guide, streamlining tasks like Exploratory Data Analysis (EDA), data manipulation and modeling. These compact codes enhance productivity by providing instant solutions for various activities in Python programming.

IBM HR analysis - Analysis and modeling of a fictitious dataset created by IBM data scientists with diverse data from almost 1500 employees. As a company's general objective should be to maintain its talents and strengthen its intellectual capital, this analysis seeks to understand which factors lead to greater dissatisfaction on the part of employees, allowing the company to intervene in certain aspects.

Abalone age prediction - Predictive modeling to determine the age of abalones. Accurate age prediction is essential for sustainable harvesting and conservation efforts, ensuring the preservation of these marine species. It also saves a lot of time, because the most used method is to cut the abalone open and count its rings under a microscope.

Keras + MNIST - Creation, training, and application of models for **image classification** on the famous MNIST dataset. The MNIST dataset is a large collection of handwritten digits, often used to train image processing systems and widely employed by individuals in the process of advancing their knowledge in the field of Machine Learning and image processing.

Football projects - Special folder for storing football-related projects, designed as an informal way to mix a hobby with learning, making the process lighter and more enjoyable. This folder currently has 2 projects, but this number will always be subject to expansion. This folder serves as a measure of personal evolution in the knowledge necessary for a data analyst.