Repositório dedicado a Inteligência Artificial (IA) para automatizar análise de dados, Business Intelligence (Auto BI) e Machine Learning (Auto ML). Desenvolvemos web apps com Streamlit impulsionados por LLMs (Large Language Models) e Gemini 2 para revolucionar seus fluxos de dados.
Aplicações Principais:
- 📦 Otimização de Estoque & Cadeia de Suprimentos: IA para gestão inteligente e eficiente.
- 🔮 Análises Preditivas & Previsões: Modelos avançados para antecipar tendências e demandas.
- 📈 Otimização de Processos Data-Driven: Ferramentas para decisões otimizadas baseadas em dados precisos.
- 📊 Relatórios & Queries Inteligentes com IA:
Construção de queries complexas assistida por IA.
Explore o poder da IA para dados! Visite o Repositório Aqui 👈
🚀 Bem-vindo ao meu Portfólio de Análise de Dados Estratégicos para Negócios! 🚀
Este repositório demonstra minhas habilidades especializadas em análise de dados, focadas em otimizar cadeias de suprimentos, gestão de estoque e controladoria. Apresento projetos que aplicam Python e um conjunto robusto de bibliotecas para transformar dados brutos em insights acionáveis, gerando valor real para empresas que buscam eficiência, redução de custos e vantagem competitiva. Se você procura um especialista para impulsionar sua operação com dados, você está no lugar certo!
📊 Portfólio de Análise de Dados Estratégicos para Supply Chain, Estoque e Controladoria - 2025 > Elias Andrade
Em 2025, meu foco será masterizar e expandir meu skill set em Data Engineering e MLOps, com o objetivo de construir soluções de dados ainda mais robustas, escaláveis e automatizadas. As tecnologias prioritárias para aprofundamento e especialização incluem:
- Apache Kafka e Apache Airflow: Para construção de pipelines de dados de alta performance, ingestão de dados em tempo real, orquestração de workflows complexos e automação de processos de dados. Aprofundamento em Kafka para construir pipelines de streaming de dados escaláveis e tolerantes a falhas, e em Airflow para orquestrar workflows de dados complexos, agendar tarefas e monitorar a execução de pipelines.
- Kubeflow e MLflow: Para implementação de MLOps em escala, gerenciamento do ciclo de vida completo de modelos de machine learning, versionamento, deploy, monitoramento e garantia da qualidade e performance de modelos em produção. Especialização em Kubeflow para orquestrar workflows de machine learning em Kubernetes, e em MLflow para gerenciar experimentos, versionar modelos, deploy e monitorar modelos em produção, garantindo a reprodutibilidade e escalabilidade de soluções de machine learning.
- RPA (Robotic Process Automation): Integração de RPA para automatizar tarefas manuais em processos de dados, otimizar a coleta e integração de dados de sistemas legados e aumentar a eficiência operacional. Exploração de ferramentas RPA como UiPath, Automation Anywhere e Blue Prism para automatizar tarefas repetitivas e manuais em processos de dados, como extração de dados de sistemas legados, planilhas e documentos, e integração com pipelines de dados existentes, visando aumentar a eficiência e reduzir erros em processos de dados.
Este aprofundamento estratégico em Data Engineering e MLOps me permitirá oferecer soluções ainda mais completas e de ponta a ponta para meus clientes, desde a infraestrutura de dados, pipelines de ingestão e processamento, até a modelagem, deploy e monitoramento de soluções de machine learning em produção. Meu objetivo é me tornar um especialista completo em Data Science e Analytics, capaz de entregar soluções de dados de alta qualidade e impacto para empresas de diversos setores.
Construído com paixão por dados e tecnologia ❤️ Elias Andrade - 27/01/2025 - Maringá, Paraná Isadora, minha inspiração! 👨👧💖
- Chaos4455 🎲💡 - Portfólio Completo Data Science & Analytics
- Replika AI Solutions 🤖🛠️ - Projetos Open Source e Soluções IA
Olá! 👋 Sou um profissional apaixonado por usar dados, inteligência artificial e machine learning para transformar desafios em resultados tangíveis. Este portfólio detalha minhas habilidades, as ferramentas que utilizo e como aplico tudo isso na prática, com foco em minha evolução constante.
- Importação e Integração de Dados: 📥 Tenho expertise em conectar e importar dados de diversas fontes, como bancos de dados relacionais (SQL), arquivos CSV, JSON, APIs e históricos de vendas. Trabalho com flexibilidade, garantindo a integridade dos dados.
- Como uso: Utilizo bibliotecas como
pandaspara leitura e importação,requestspara APIs, e conexão direta com banco de dados viasqlalchemyou outros drivers.
- Como uso: Utilizo bibliotecas como
- Limpeza e Tratamento de Dados: 🧹 Aplico técnicas avançadas para tratar inconsistências nos dados, como valores faltantes, duplicados e erros de digitação. Utilizo métodos de imputação e remoção para garantir a qualidade das informações.
- Como uso: Emprego funções de
pandas, comofillna(),dropna(),replace(), e operações de normalização para tratar os dados de forma adequada.
- Como uso: Emprego funções de
- Transformação de Dados: ⚙️ Aplico transformações relevantes para preparar os dados para modelagem e visualizações, utilizando técnicas como normalização, padronização, criação de variáveis categóricas e transformação de variáveis temporais.
- Como uso: Utilizo
pandasescikit-learnpara transformação de dados, incluindo funções comoscale(),minmax_scale(),LabelEncoder(), além de funções para manipular datas.
- Como uso: Utilizo
- Engenharia de Features: 💡 Sou capaz de derivar e criar features relevantes para melhorar a performance dos modelos, como médias móveis, defasagens e variáveis de interação.
- Como uso: Utilizo
pandaspara manipulação de séries temporais e criação de features derivadas, combinando com bibliotecas comoscikit-learnpara transformação.
- Como uso: Utilizo
- Seleção de Algoritmos: 🤖 Sou proficiente na escolha e aplicação de algoritmos de previsão adequados para cada problema, como Prophet, ARIMA, SARIMA, Regressão Linear e Polinomial, e Random Forest.
- Como uso: Utilizo bibliotecas como
Prophet,statsmodelspara modelos de séries temporais e modelos descikit-learn(linear, polinomial, árvores de decisão, random forest).
- Como uso: Utilizo bibliotecas como
- Comparação e Avaliação de Modelos: 📊 Avalio e comparo o desempenho dos modelos utilizando métricas precisas e técnicas de visualização, selecionando o mais adequado para cada problema.
- Como uso: Utilizo
scikit-learnpara calcular métricas,matplotlibeseabornpara visualizar resultados,plotlypara resultados interativos e tabelas empandas.
- Como uso: Utilizo
- Validação de Modelos: 🧪 Implemento técnicas de validação robustas, utilizando dados fora do período de treino, para garantir a qualidade e a generalização dos modelos.
- Como uso: Utilizo
scikit-learncomtrain_test_splite técnicas de validação cruzada, além de reservar períodos de treino, validação e teste.
- Como uso: Utilizo
- Tratamento de Sazonalidade e Tendências: 📅 Possuo expertise em identificar e tratar sazonalidade e tendências nos dados, aplicando modelos adequados para capturar essas nuances.
- Como uso: Utilizo o modelo
Prophet, além de decomposição de séries temporais e regressões com variáveis temporais.
- Como uso: Utilizo o modelo
- Projeção de Cenários: 🔮 Crio projeções de vendas para auxiliar na tomada de decisões estratégicas e no planejamento futuro, considerando cenários diversos.
- Como uso: Utilizo os modelos treinados para gerar projeções e visualizo os cenários em gráficos de linha.
- Criação de Gráficos Eficazes: 📈 Sou proficiente na criação de diferentes tipos de gráficos, escolhendo a visualização mais adequada para cada tipo de dado e objetivo da análise.
- Como uso: Utilizo as bibliotecas
matplotlib,seaborneplotlypara criar gráficos personalizados e adequados para cada situação.
- Como uso: Utilizo as bibliotecas
- Design Visual e Organização: ✨ As minhas visualizações são claras, organizadas e incluem legendas, títulos e rótulos adequados, facilitando a interpretação das informações.
- Como uso: Adoto princípios de design visual para comunicar informações de forma eficaz através de gráficos e painéis.
- Interpretação de Resultados: 🗣️ Tenho a habilidade de interpretar resultados complexos e apresentar insights relevantes de forma clara e objetiva.
- Como uso: Utilizo minhas habilidades de comunicação e análise para apresentar resultados e descobertas de forma clara e relevante.
- Apresentação de Portfólios: 📑 Crio portfólios bem estruturados e organizados, facilitando a avaliação e o entendimento dos projetos.
- Como uso: Crio uma estrutura clara com títulos, subtítulos, tabelas e gráficos para apresentar os resultados de forma eficaz.
- Conhecimento Sólido em Estatística: ➗ Tenho uma compreensão sólida das ferramentas estatísticas e bibliotecas, aplicando-as de forma precisa e eficaz.
- Como uso: Utilizo bibliotecas como
statsmodels,scipy, enumpypara cálculos estatísticos.
- Como uso: Utilizo bibliotecas como
- Expertise em IA e ML: 🤖 Sou proficiente na utilização prática de algoritmos de IA e ML para modelagem e previsão de dados.
- Como uso: Utilizo modelos e bibliotecas de
scikit-learn,tensorflow,kerase outros.
- Como uso: Utilizo modelos e bibliotecas de
- Aprendizado Contínuo: 📚 Estou sempre em busca de novos conhecimentos, me mantendo atualizado com as últimas tendências e tecnologias na área de dados, IA e ML.
- Como uso: Me mantenho atualizado através de cursos, livros, artigos, projetos práticos, e participando de comunidades de ciência de dados.
- Adaptabilidade e Flexibilidade: 🔄 Analiso e modelo dados de diversas fontes e formatos, me adaptando às necessidades de cada problema e projeto.
- Como uso: Adoto uma abordagem flexível, utilizando as melhores ferramentas para cada problema.
- Visão de Negócios: 💼 Entendo os desafios de negócios e direciono os dados para a resolução desses problemas.
- Como uso: Me comunico com diferentes áreas de negócios para entender o contexto e direcionar as análises de dados para a solução de problemas reais.
- Ajuste de Hiperparâmetros: 🛠️ Aprimoro continuamente minhas técnicas de ajuste fino de hiperparâmetros para otimizar o desempenho dos modelos de IA/ML.
- Como uso: Utilizo funções como
GridSearchCVeRandomizedSearchCVdoscikit-learn, além de explorar outros métodos para otimização.
- Como uso: Utilizo funções como
- Compreensão Profunda dos Modelos: 🤔 Estou aprofundando meus estudos sobre o funcionamento dos modelos, buscando entender a teoria e a matemática por trás deles.
- Como uso: Estudo a matemática, a estatística e a econometria por trás dos modelos e a documentação oficial das bibliotecas que utilizo.
- Métricas de Avaliação de Modelos: 📈 Aprofundo meus conhecimentos em métricas de avaliação para garantir a escolha do modelo mais eficiente e preciso para cada cenário, incluindo intervalos de confiança.
- Como uso: Implemento o cálculo de métricas de erro, intervalos de confiança e avaliação de risco de cada modelo.
- Análise de Causa e Efeito: 🎯 Aplico técnicas de inferência causal para identificar fatores que influenciam os resultados, buscando análises mais profundas.
- Como uso: Estudo técnicas de inferência causal para análises mais completas e complexas.
- Segmentação de Dados: 📊 Aprimoro minha capacidade de segmentação de dados, abrangendo diferentes dimensões (região, clientes, canais de venda, etc.).
- Como uso: Estou aprendendo e implementando modelos que segmentam dados por diferentes características, usando
pandase outros métodos.
- Como uso: Estou aprendendo e implementando modelos que segmentam dados por diferentes características, usando
- Modelos de Classificação: 🗂️ Busco ampliar meu domínio sobre modelos de classificação (como churn, por exemplo), para agregar mais valor às minhas análises.
- Como uso: Estudo e implemento modelos de classificação com
scikit-learnetensorflow.
- Como uso: Estudo e implemento modelos de classificação com
- Criação de Painéis Interativos: 🎨 Estou desenvolvendo painéis interativos e personalizáveis, buscando uma experiência de visualização mais dinâmica e intuitiva.
- Como uso: Utilizo
plotlypara criar painéis interativos com filtros, drill-down e outras funcionalidades.
- Como uso: Utilizo
- Contação de História com Dados (Storytelling): ✍️ Aprimoro minhas habilidades na construção de narrativas com dados, buscando uma comunicação clara e persuasiva.
- Como uso: Construo narrativas que levam o público através do processo de análise, destacando os principais insights e recomendações.
- Extração de Insights Acionáveis: 💡 Refino minha capacidade de gerar insights que direcionam a estratégia da empresa, indo além da simples apresentação de resultados.
- Como uso: Adapto as análises e visualizações para destacar pontos que auxiliam na tomada de decisões estratégicas.
- Implantação de Modelos em Produção: ⚙️ Busco ganhar experiência na implantação de modelos de IA/ML em ambientes de produção, garantindo a escalabilidade e a manutenção dos projetos.
- Como uso: Estudo e trabalho em projetos que envolvam a implantação de modelos em produção.
- Desenvolvimento de Projetos Complexos: 🧰 Busco projetos que abrangem todas as etapas do ciclo de vida de IA, BI e ML, desde a coleta até a implantação.
- Escalabilidade e Ética: ⚖️ Estudo técnicas de escalabilidade e melhores práticas para o uso ético de modelos de IA.
- Como uso: Aprendo técnicas de escalabilidade e de ética em projetos de IA.
- Raciocínio com o Imprevisto: 🤔 Desenvolvo minhas habilidades analíticas para lidar com situações inesperadas, adaptando os modelos a mudanças no ambiente.
- Como uso: Analiso e aplico soluções para problemas e erros inesperados, aprendendo e aplicando novos conhecimentos.
- Python: 🐍 A linguagem base para minhas análises, modelagem e visualizações.
- Pandas: 🐼 Manipulação e análise de dados.
- NumPy: 🔢 Operações numéricas eficientes.
- Scikit-learn: 🤖 Algoritmos de machine learning.
- TensorFlow/Keras: 🧠 Redes neurais e deep learning.
- Prophet: 📅 Modelos de previsão com sazonalidade e tendência.
- Statsmodels: 📊 Modelagem estatística e econometria.
- Matplotlib e Seaborn: 📈 Visualização de dados.
- Plotly: 📊 Criação de gráficos interativos.
- SQL: 🗄️ Consultas e manipulação de bancos de dados.
- Git e GitHub: 🐙 Versionamento de código e colaboração.
- LinkedIn: https://br.linkedin.com/in/itilmgf
- GitHub: https://github.com/chaos4455
- E-mail: evolucaoit@gmail.com
Sou um profissional que busca a excelência em cada projeto e estou comprometido com a minha evolução contínua na área de dados. Se tiver alguma sugestão ou oportunidade, entre em contato! 😉
💼 Consultoria e Projetos PJ Focados em Resultados: Ofereço expertise para otimizar seus processos de negócio através da análise de dados. Atuo como freelancer e consultor, entregando soluções personalizadas e eficazes para empresas de todos os portes que buscam excelência em supply chain, gestão de estoque, controladoria e áreas correlatas. Minha abordagem consultiva visa entender profundamente os desafios de cada cliente para entregar soluções que gerem impacto mensurável e retorno sobre o investimento. 💼
Os prints abaixo ilustram um projeto completo de machine learning que desenvolvi, demonstrando todo o ciclo de vida do projeto: pré-processamento de dados, normalização, transformação, treinamento de modelos e consumo, culminando na geração de insights, gráficos e outputs relevantes para o setor de crédito consignado. Este projeto exemplifica minha capacidade de aplicar técnicas avançadas de análise para otimizar processos de negócio e melhorar a tomada de decisões em setores altamente regulamentados.
📊 Portfólio de Análise de Dados Estratégicos para Supply Chain, Estoque e Controladoria - 2025 > Elias Andrade
Inovações de Ponta em Automação e Inteligência Artificial para Dados:
- 🤖 Agentes Autônomos de Análise de Dados com IA Generativa: Desenvolvimento de agentes inteligentes que automatizam a análise exploratória de dados (EDA) e a geração de insights acionáveis. Estes agentes, impulsionados por IA generativa, criam e executam código Python sob demanda, gerando visualizações, relatórios e recomendações de forma totalmente autônoma. 🚀 (Gráficos e exemplos visuais em breve!)
-
⚙️ Automação Full-Cycle de Pipelines de Dados com DataOps & MLOps: Implementação de pipelines de dados completamente automatizados, desde a ingestão e transformação de dados até o treinamento, deploy e monitoramento de modelos de Machine Learning. Utilização de DataOps e MLOps para garantir a qualidade, escalabilidade e governança dos pipelines, acelerando o ciclo de vida de projetos de dados e IA. 🌊
-
🔑 Ferramentas para Aceleração da Adoção de Dados em Empresas: Criação de soluções intuitivas e de baixo código para democratizar o acesso à análise de dados dentro das organizações. Desenvolvimento de dashboards interativos, aplicações Streamlit e copilotos de dados com IA que permitem usuários de negócio explorarem dados, gerarem insights e tomarem decisões baseadas em dados de forma independente. 💡
-
📊 Dashboards Inteligentes & BI Aumentado com Inteligência Artificial: Construção de dashboards de BI que vão além da visualização passiva de dados. Implementação de funcionalidades de BI aumentado com IA, como geração automática de insights em linguagem natural, detecção proativa de anomalias, recomendações inteligentes e copilotos de dados integrados aos dashboards, transformando dashboards em verdadeiros assistentes de análise e decisão. 📈
- 📦 Ferramenta Proprietária de Otimização de Estoque Impulsionada por IA: Desenvolvimento de uma solução completa e personalizável para otimização de gestão de estoque, utilizando modelos preditivos de Machine Learning para previsão de demanda, análise da Curva ABC, simulações de cenários e recomendações automatizadas de níveis de estoque. Esta ferramenta visa reduzir custos de armazenagem, minimizar rupturas de estoque e maximizar a eficiência da gestão de inventário. 🧰
- 🌐 Expertise Abrangente em Negócios, Indicadores e Performance: Aplicação de um profundo conhecimento de negócios, KPIs e métricas de performance para direcionar projetos de dados e garantir que as soluções entregues gerem valor real e impacto mensurável. Foco em entender os desafios de negócio dos clientes e traduzi-los em soluções de dados que impulsionem o crescimento, a eficiência e a vantagem competitiva. 🎯
🗓️ Update: 27 de Janeiro de 2025 🗓️
Um dos primeiros livros de indciadroes e KPis que comprei ainda em 2017, estudo a fundo o tema irá fazer 10 anos em 2027
Segmentação de Clientes e Análise de Risco:
Estes prints demonstram um sistema avançado de agentes autônomos impulsionados pelo Google Gemini 1.5 Flash. Essa solução inovadora automatiza 100% do ciclo de vida da análise de dados: desde a gestão de um ecossistema de agentes autônomos, geração de código Python prático e útil, auto-execução do código gerado, até a criação de gráficos e visualizações analíticas robustas a partir de datasets reais. Uma verdadeira demonstração do poder da Inteligência Artificial aplicada à análise de dados de ponta a ponta. Este projeto destaca minha habilidade de explorar as mais recentes tecnologias de IA para criar soluções inovadoras e transformadoras para empresas.
- Análise Estatística Avançada: Experiência robusta em aplicar métodos estatísticos e modelagem preditiva para previsão de demanda, otimização de níveis de estoque e análise de riscos na cadeia de suprimentos. Utilização de técnicas como séries temporais, regressão, análise de variância e testes de hipóteses para extrair insights precisos e confiáveis dos dados.
- Visualização de Dados Estratégica: Criação de dashboards e relatórios visuais intuitivos e informativos, focados em KPIs de estoque, desempenho da cadeia de suprimentos e indicadores de controladoria. Domínio de ferramentas como Plotly, Dash, Matplotlib e Seaborn para construir visualizações que facilitam a compreensão de tendências, padrões e outliers, auxiliando na tomada de decisões estratégicas.
- Otimização de Processos Baseada em Dados: Capacidade comprovada em identificar gargalos, ineficiências e oportunidades de melhoria em processos de gestão de estoque, logística e supply chain, utilizando dados para embasar decisões estratégicas. Aplicação de metodologias como análise de causa raiz, Value Stream Mapping e simulações para otimizar fluxos de trabalho, reduzir desperdícios e aumentar a eficiência operacional.
- Resolução de Problemas Complexos: Habilidade em analisar grandes volumes de dados e identificar padrões para resolver desafios complexos relacionados a flutuações de demanda, rupturas de estoque, custos logísticos e otimização da cadeia de valor. Abordagem analítica e estruturada para decompor problemas complexos, formular hipóteses, testar soluções e implementar melhorias baseadas em dados.
- Colaboração e Comunicação Eficaz: Experiência em trabalhar em equipe e comunicar insights de dados de forma clara e concisa para stakeholders de diversas áreas, incluindo operações, finanças, compras e alta gestão. Habilidade de traduzir análises complexas em linguagem acessível para diferentes públicos, facilitando o alinhamento estratégico e a implementação de ações corretivas.
- Desenvolvimento de Modelos Preditivos para Estoque: Criação e implementação de modelos de machine learning para prever demanda, otimizar níveis de estoque, reduzir perdas e melhorar a eficiência da gestão de inventário. Expertise em algoritmos de machine learning como regressão linear, árvores de decisão, random forests, redes neurais e modelos de séries temporais (ARIMA, Prophet), com foco em precisão, interpretabilidade e escalabilidade.
- Análise da Curva ABC e Gestão de Estoque: Domínio em aplicar a análise da Curva ABC para segmentar itens de estoque, definir estratégias de gestão diferenciadas e otimizar o investimento em inventário. Capacidade de classificar itens de estoque em categorias A, B e C com base em critérios como valor, demanda e criticidade, e recomendar políticas de gestão de estoque personalizadas para cada categoria.
- Implementação de Indicadores de Desempenho (KPIs): Definição e acompanhamento de KPIs relevantes para monitorar a performance da cadeia de suprimentos, gestão de estoque e controladoria, garantindo o alcance de metas e a melhoria contínua. Experiência em identificar KPIs chave alinhados com os objetivos estratégicos do negócio, definir metas, construir dashboards de acompanhamento e gerar relatórios de performance para monitorar o progresso e identificar áreas de melhoria.
- Automação de Relatórios e Dashboards: Desenvolvimento de soluções para automatizar a geração de relatórios e dashboards, facilitando o acompanhamento contínuo de indicadores e a tomada de decisões em tempo real. Utilização de ferramentas como Python, Apache Airflow e plataformas de BI para automatizar a coleta, processamento, análise e visualização de dados, liberando tempo para análises mais estratégicas e tomadas de decisão.
- Consultoria Estratégica em Data Science para Supply Chain: Além das habilidades técnicas, ofereço consultoria estratégica para empresas que buscam implementar uma cultura data-driven em suas operações de supply chain e controladoria. Auxilio na definição de estratégias de dados, identificação de casos de uso de alto impacto, desenvolvimento de roadmaps de projetos de dados e capacitação de equipes internas.
Se você busca um parceiro estratégico para otimizar sua operação com análise de dados, entre em contato! Estou pronto para colaborar em projetos desafiadores e gerar valor para o seu negócio.
- LinkedIn: Elias Andrade
- Email: oeliasandrade@gmail.com
- WhatsApp: 44 98859 7116
- Python: Linguagem principal para análise de dados, automação, machine learning e desenvolvimento de soluções web robustas e escaláveis. Utilizada em todo o ciclo de vida dos projetos, desde a coleta e limpeza de dados até a modelagem preditiva, visualização e deploy de soluções.
- SQL: Domínio em manipulação e consulta de bancos de dados relacionais, essencial para extração e tratamento de dados de diferentes fontes. Experiência com diferentes dialetos SQL (PostgreSQL, MySQL, SQL Server) e otimização de queries para performance.
- Pandas: Biblioteca fundamental para manipulação, limpeza e análise de dados tabulares, otimizada para grandes volumes de dados. Essencial para tarefas como limpeza de dados, transformação, agregação, merge de datasets e análise exploratória.
- NumPy: Biblioteca essencial para computação numérica de alta performance, utilizada em operações matemáticas e manipulação de arrays multidimensionais. Base para diversas outras bibliotecas de data science e machine learning, como Pandas, Scikit-learn e TensorFlow.
- Matplotlib & Seaborn: Ferramentas de visualização de dados para criação de gráficos estáticos e informativos, permitindo a identificação de padrões e tendências. Utilizadas para gerar visualizações exploratórias, gráficos para relatórios e dashboards, e análise de resultados de modelos.
- Dash & Plotly: Frameworks para construção de dashboards interativos e aplicações web de visualização de dados, ideais para monitoramento de KPIs e análises exploratórias. Permitem criar dashboards responsivos e personalizáveis, com componentes interativos como gráficos, tabelas, mapas e filtros.
- Streamlit: Ferramenta para prototipagem rápida e criação de aplicações web de dados de forma ágil e intuitiva. Ideal para construir demos, ferramentas internas e aplicações web de análise de dados de forma rápida e com baixo código.
- Scikit-learn: Biblioteca abrangente para machine learning, incluindo algoritmos de regressão, classificação, clustering e redução de dimensionalidade, utilizados em modelos preditivos para previsão de demanda, análise de risco e segmentação de clientes. Ampla gama de algoritmos de machine learning, ferramentas para pré-processamento de dados, seleção de modelos, validação cruzada e avaliação de performance.
- TensorFlow & Keras: Bibliotecas para deep learning, aplicáveis em modelagem preditiva avançada, análise de séries temporais e reconhecimento de padrões complexos em dados. Utilizadas para construir modelos de redes neurais profundas para problemas complexos de previsão, classificação e reconhecimento de padrões, com suporte para GPUs e computação distribuída.
- Docker: Plataforma de containerização para empacotamento e distribuição de aplicações, garantindo portabilidade, escalabilidade e isolamento de ambientes. Facilita o deploy de aplicações de dados em diferentes ambientes (cloud, on-premises) e garante a reprodutibilidade de experimentos e pipelines.
- Kubernetes: Orquestrador de containers para gerenciamento e escalonamento de aplicações em ambientes distribuídos, essencial para implementação de pipelines de dados robustos e escaláveis. Permite gerenciar clusters de containers, escalonar aplicações automaticamente, garantir alta disponibilidade e otimizar o uso de recursos.
- AWS EC2: Serviços de computação em nuvem da Amazon Web Services, utilizados para hospedagem de aplicações, processamento de dados e implementação de soluções de análise em nuvem. Experiência com EC2 para provisionamento de servidores virtuais, armazenamento de dados (S3), bancos de dados (RDS) e outros serviços AWS relevantes para data science.
- ETL (Extract, Transform, Load): Experiência em processos completos de ETL para extração de dados de diversas fontes (bancos de dados, APIs, arquivos), transformação e limpeza dos dados, e carga em data warehouses ou data lakes para análise. Conhecimento de diferentes ferramentas e técnicas de ETL, incluindo Pandas, Apache Beam, Spark e ferramentas ETL cloud-based.
- Apache Airflow: Plataforma de orquestração de workflows para automatização de pipelines de dados complexos, agendamento de tarefas, monitoramento e gerenciamento de dependências. Utilizada para construir pipelines de dados robustos e confiáveis, agendar tarefas de ETL, machine learning e análise, e monitorar a execução de workflows.
- Apache Kafka: Plataforma de streaming de dados para ingestão e processamento de dados em tempo real, ideal para aplicações de monitoramento, análise de eventos e pipelines de dados de alta vazão. Experiência com Kafka para construir pipelines de dados em tempo real, ingestão de logs, eventos de clickstream, dados de sensores e outras fontes de dados streaming.
- RPA (Robotic Process Automation): Exploração de ferramentas de RPA para automatização de tarefas repetitivas e manuais em processos de dados, como coleta, extração e integração de dados de sistemas legados. Utilização de RPA para automatizar tarefas como extração de dados de PDFs, planilhas, websites e sistemas legados, e integração com pipelines de dados existentes.
- Kubeflow & MLflow: Plataformas de MLOps para orquestração de workflows de machine learning, gerenciamento de experimentos, versionamento de modelos, deploy e monitoramento de modelos em produção. Implementação de MLOps para automatizar o ciclo de vida de modelos de machine learning, desde o desenvolvimento e treinamento até o deploy, monitoramento e retreinamento em produção.
- Automação de Infraestrutura (IaC): Utilização de ferramentas como Ansible, Puppet e Chef para automatizar a provisionamento e configuração de infraestrutura de dados em ambientes cloud e on-premises. Infraestrutura como Código (IaC) para provisionar e gerenciar infraestrutura de dados de forma automatizada, versionada e reprodutível, utilizando ferramentas como Terraform, CloudFormation e Ansible.
A Inteligência Artificial é um pilar fundamental na minha abordagem para análise de dados, permitindo soluções mais inteligentes e eficientes:
- Google Gemini API: Integração com a API do Google Gemini para enriquecer análises, gerar insights mais profundos e automatizar tarefas de análise de dados através de linguagem natural e modelos avançados de IA. Utilização da API Gemini para tarefas como análise de sentimentos, classificação de textos, geração de resumos, tradução e chatbots inteligentes.
- Chatbots e Copilots Inteligentes: Desenvolvimento de chatbots e copilots personalizados para interação com usuários, coleta de dados automatizada, geração de relatórios e suporte à decisão baseada em dados. Criação de chatbots para atendimento ao cliente, suporte técnico, coleta de feedback, geração de leads e assistentes virtuais para análise de dados.
- Geração Automática de Relatórios e Alertas: Criação de sistemas para gerar relatórios analíticos automaticamente e enviar alertas em tempo real via Telegram, WhatsApp, email ou outras plataformas, garantindo que insights críticos cheguem às pessoas certas no momento adequado. Automatização da geração de relatórios em PDF, HTML e outros formatos, e envio de alertas via email, SMS, Slack e outras plataformas de comunicação.
- Automação de Fluxos de Coleta, Processamento e Análise de Dados: Implementação de pipelines de dados totalmente automatizados, desde a coleta e ingestão de dados de diversas fontes, passando pelo processamento, transformação, análise e geração de insights, utilizando as melhores práticas em ETL, orquestração e MLOps. Construção de pipelines de dados end-to-end utilizando Apache Airflow, Kafka, Spark e outras tecnologias para automatizar todo o fluxo de dados, desde a ingestão até a visualização e geração de relatórios.
- Geração e Execução Automática de Código com IA: Exploração de técnicas de IA para gerar código Python automaticamente para tarefas de análise de dados, visualização e machine learning, e auto-execução desse código para acelerar o desenvolvimento e a experimentação. Utilização de modelos de linguagem como GPT-3, Codex e outras ferramentas de IA para gerar código Python para análise de dados, visualização, machine learning e outras tarefas, e auto-executar o código gerado para automatizar a análise e experimentação.
- Modelagem Preditiva e Forecasting com Machine Learning: Utilização de algoritmos de machine learning para construir modelos preditivos robustos para previsão de demanda, otimização de estoque, análise de risco e outras aplicações em supply chain e controladoria. Desenvolvimento de modelos de previsão de demanda utilizando séries temporais, regressão e algoritmos de machine learning, e modelos de classificação para análise de risco, detecção de fraudes e outras aplicações.
Abaixo, apresento prints de um projeto de análise de dados que utiliza redes neurais com Python, TensorFlow e Keras, aplicado a problemas e soluções de alto impacto, demonstrando minha expertise em machine learning e deep learning. Este projeto exemplifica o uso de redes neurais para resolver problemas complexos de previsão e classificação, com resultados visualmente ricos e insights acionáveis.
Redes Neurais para Previsão e Análise Preditiva:
- Descrição: Desenvolvimento de painéis interativos e dinâmicos utilizando Flask e Dash para visualização em tempo real de métricas e KPIs cruciais para gestão de estoque e cadeia de suprimentos. Foco em dashboards personalizáveis para monitoramento de níveis de estoque, giro de estoque, custos de armazenagem, lead times, performance de fornecedores e outros indicadores chave. Estes painéis permitem aos usuários explorar dados de forma interativa, identificar tendências, realizar drill-down em detalhes e tomar decisões baseadas em dados de forma ágil e informada.
- Tecnologias:
- Python
- Flask
- Dash
- Plotly
- Link do Repositório: Demo_Dash_panel_Flask_SRV_API
- Descrição: Criação de APIs robustas e seguras para exportação de dados de estoque, vendas, compras e outras informações relevantes para análise e integração com sistemas de terceiros. Utilização de JWT para autenticação e Flask para construção de APIs RESTful escaláveis e de alta performance. Estas APIs facilitam a integração de dados com sistemas ERP, CRM, data warehouses e outras plataformas, permitindo a criação de ecossistemas de dados coesos e acessíveis para análise e tomada de decisões.
- Tecnologias:
- Python
- Flask
- JWT
- Link do Repositório: flask_JWT-API-Data_Exporter
- Descrição: Desenvolvimento de APIs para streaming de dados em tempo real, permitindo o monitoramento contínuo de níveis de estoque, movimentações, alertas de ruptura e outras métricas críticas. Ideal para sistemas de gestão de estoque em tempo real e integração com dispositivos IoT. Estas APIs possibilitam a criação de aplicações de monitoramento em tempo real, alertas proativos, otimização dinâmica de estoque e integração com sistemas de automação e controle.
- Tecnologias:
- Python
- Flask
- Link do Repositório: Server_Client_Flask-API_Resltime
- Descrição: Aplicação web interativa criada com Streamlit para facilitar o tratamento, limpeza e conversão de dados de estoque e supply chain. Transformação de arquivos XLS e CSV em formatos JSON e YAML, simplificando a manipulação e integração de dados de diferentes fontes. Esta ferramenta agiliza o processo de preparação de dados, permitindo aos usuários limpar, transformar e converter dados de forma rápida e intuitiva, sem a necessidade de escrever código complexo.
- Tecnologias:
- Python
- Streamlit
- Link do Repositório: Streamlit_Sheet_Yaml-Json_Converter
- Descrição: Projeto que utiliza a biblioteca Faker para gerar datasets fictícios de alta qualidade para testes e validação de modelos de previsão de demanda, otimização de estoque e outras aplicações em supply chain. Ideal para simulações, desenvolvimento de modelos e treinamento de algoritmos de machine learning. Este gerador de datasets permite criar dados sintéticos realistas para simular diferentes cenários de demanda, testar modelos de previsão e otimizar estratégias de gestão de estoque sem a necessidade de utilizar dados reais confidenciais.
- Tecnologias:
- Python
- Faker
- Link do Repositório: Gerador_planilha_estoque_faker
- Descrição: Projeto de análise de dados focado em gestão de estoque e otimização de inventário, utilizando a Curva ABC para segmentar itens de estoque e definir estratégias de gestão diferenciadas. Geração de insights para reduzir custos de armazenagem, otimizar níveis de estoque e melhorar a eficiência operacional. Este projeto demonstra como a análise da Curva ABC pode ser utilizada para priorizar itens de estoque, definir níveis de serviço adequados para cada categoria e otimizar o investimento em inventário, resultando em redução de custos e melhoria da disponibilidade de produtos.
- Tecnologias:
- Python
- Pandas
- Link do Repositório: Analise-Estoque-DATA-Analysis
- Descrição: Projeto de prova de conceito (POC) que aplica inteligência artificial para análise de contratos de fornecedores, identificando padrões, riscos, oportunidades e cláusulas importantes. Utilização de técnicas de processamento de linguagem natural (NLP) e machine learning para extrair insights valiosos de documentos contratuais. Este projeto explora o uso de IA para automatizar a análise de contratos, identificar riscos contratuais, garantir a conformidade legal e otimizar termos e condições contratuais, resultando em redução de riscos e melhoria da gestão de fornecedores.
- Tecnologias:
- Python
- Machine Learning
- Link do Repositório: Analise-Contrato-POC-AI
- Descrição: Projeto inovador que integra o Google Gemini para gerar relatórios de dados de estoque e supply chain em formato de áudio com voz natural. Facilita a interpretação de informações complexas e a disseminação de insights para equipes operacionais e gerenciais de forma acessível e intuitiva. Este copilot autônomo permite aos usuários obterem insights de dados de forma rápida e conveniente, sem a necessidade de analisar relatórios complexos ou dashboards, facilitando a tomada de decisões informadas em tempo real.
- Tecnologias:
- Python
- Google Gemini
- Link do Repositório: Ai-Data_Agent_Analysis
- Descrição: Este repositório é o hub central de todos os meus projetos em análise de dados, ciência de dados e inteligência artificial. Explore a coleção completa para ter uma visão abrangente da minha expertise e experiência. Neste portfólio, você encontrará uma variedade de projetos que demonstram minhas habilidades em diferentes áreas da análise de dados, desde projetos de visualização e dashboards até projetos de machine learning e inteligência artificial, todos com foco em gerar valor para negócios.
- Link do Repositório: Chaos4455
Feito com carinho e uma dose extra de tecnologia, rsrsrs. 🚀❤️