Olá, seja muito bem-vinda(o) ao meu portfolio de projetos em Ciência de Dados.
Meu nome é Manoel Luiz Menezes Mendonça.
Neste espaço demonstro minhas habilidades na resolução de problemas de negócio utilizando conceitos e ferramentas da Ciência de Dados, por meio de PROJETOS fazendo uso de dados públicos.
Também é apresentada aqui a minha experiência profissional, especialmente quanto à Ciência de Dados.
Ficaremos felizes com seu contato. Utilize para isso as referências do final desta página.
SOBRE MIM
Minha formação acadêmica privilegia a aprendizagem ativa (Life Long Learning).
Pós-graduação em Finanças Quantitativas.
Graduação em Engenharia Eletrônica.
Graduação em Direito.
Sou engenheiro eletrônico com anos de experiência em programação, tendo trabalhado em projetos em linguagens como Python, PHP, SQL, VBA, plugin WordPress, bancos de dados MySQL, SQLite.
Atualmente, estou em migração de carreira para a área de ciência de dados, desde meados de 2023. Tenho um portfolio de projetos (abaixo) no qual faço uso da linguagem Python e suas bibliotecas Scikit-Learn, Matplotlib, Streamlit, Numpy, Pandas, entre outras, para resolver problemas de negócios usando conceitos e ferramentas da ciência de dados, tais como algoritmos de classificação, regressão e clusterização.
Minha experiência de trabalho indica flexibilidade para realizar trabalhos técnicos e científicos, gerenciar equipes técnicas, administrar por indicadores de resultados, ministrar treinamentos, lidar com atendimento ao público, indicar solução para problemas jurídicos. Sempre voltado para estabelecer e manter ótimo relacionamento de trabalho com colaboradores e clientes.
HABILIDADES
Linguagens de Programação
- Python para análise de dados
- Pensamento Estratégico
- Conceitos de ETL
- SQL Language
- Outras linguagens: PHP, VB, C
Visualização de Dados
- Matplotlib, Plotly, Seaborn
- Streamlit
Estatística e Machine Learning
- Estatística descritiva: localização, dispersão, assimetria, curtose, densidade
- Algoritmos de regressão, classificação e clusterização
- Regressão linear, Xgboost, Catboost, Lightgbm, Decision trees, Random forest, Voting regressor
- Métricas de desempenho: MSE, RMSE, MAE, MAPE, SMAPE, Confusion Matrix, Precision, Recall, ROC Curve, Silhouette Score, R2.
- Pacotes de Machine Learning: Scikit-Learn
Engenharia de Software
- Git, Github
- Streamlit Cloud
- MySQL, SQLite, MS-Access
PROJETOS
Projeto n.1: Previsão de Faturamento de Rede de Farmácias Rossmann
O objetivo desse projeto foi o de desenvolver modelo de machine learning para prever as vendas diárias de uma rede de lojas na Europa. Como resultado, foram desenvolvidos três produtos: (i) um modelo de previsão de faturamento, (ii) insights de negócio a partir dos dados, e (iii) um robô de comunicação de resultados por meio do aplicativo Telegram.
Projeto n.2: Otimização de preços com regressão e machine learning
O desafio nesse trabalho foi o de construir um modelo de machine learning capaz de prever os preços das mercadorias de uma empresa de e-commerce a partir do seu histórico de vendas. O modelo resultante obteve erro menor que 8,2%. Também foi possível elaborar insights relacionados ao negócio da empresa. O projeto alcançou o 1º Lugar em competição de ciência de dados.
Projeto n.3: Ensaio de machine learning
O objetivo desse projeto foi o de realizar ensaio comparativo de diversos algoritmos de machine learning aplicados a tarefas de classificação, regressão e agrupamento. O resultado final do projeto foi um painel mostrando o desempenho comparativo dos vários algoritmos testados.
Projeto n.4: Painel gerencial de negócio com o Streamlit
Nesse projeto utilizamos programação em Python, manipulação de dados, pensamento estratégico e lógica de negócio, associados a ferramentas web para desenvolver um painel gerencial (dashboard) com as principais métricas de uma empresa marketplace de restaurantes. O resultado final do projeto foi um painel hospedado em um ambiente cloud e disponível por meio de link na web.
EXPERIÊNCIA PROFISSIONAL
- No programa de formação em ciência de dados na Comunidade DS, tenho tido a oportunidade de aplicar técnicas de aprendizado de máquina na resolução de uma série de problemas de negócio.
- Trabalhei mais de 24 anos como AFRFB na Receita Federal do Brasil, tendo experiências em: gestão para melhoria dos indicadores de desempenho do órgão regional do Rio de Janeiro; trabalho em grupo no apoio e coordenação de equipes de modelagem de sistemas informatizados; participação em grupos de normatização de procedimentos; atendimento ao público (plantão fiscal) para esclarecimentos de dúvidas de caráter tributário; criação e utilização de bancos de dados para fiscalização de pessoas jurídicas; instrutor em treinamentos de bancos de dados e de sistemas informatizados; gestão de pessoas; gestão de processos; gestão do atendimento ao público; chefia de setores.
- Nos quase 12 anos de trabalho no Centro de Pesquisas de Energia Elétrica da Eletrobrás (Cepel), de estagiário a pesquisador, tive experiência de trabalho em: desenvolvimento de projetos de circuitos analógicos e digitais para estudos de simulação de redes elétricas; estudo de projeto de hardware de sistema de digitalização de sinais analógicos e montagens de sistema de aquisição de dados de séries temporais digitais; desenvolvimento e expansão do hardware do sistema de aquisição de dados; desenvolvimento de software para processamento de sinais; Montagem, testes e colocação em produção do projeto de hardware (wire-up); programação em linguagens Assembly 8086 e C; participação em estudos de laboratório e em medições de campo.
.
