🔹 Rafael | Dados, IA e Visualização

Tenho experiência em transformar dados em inteligência de negócios, utilizando Python, SQL e Excel para desenvolver soluções analíticas eficazes e orientadas a resultados. Também trabalho com metodologias ágeis e ferramentas modernas como Power BI, Azure e APIs. Me comprometo com a colaboração em equipe, resolução de problemas e a entrega contínua de valor.

🧑‍💻 O que eu uso

⚙️ Ferramentas

🔹 Python
🔹 SQL
🔹 Jupyter Notebook
🔹 Excel
🔹 Power BI
🔹 Azure

📚 Bibliotecas

🔹 Pandas
🔹 PySpark
🔹 Scikit-learn
🔹 NumPy
🔹 Seaborn
🔹 Matplotlib

🗂️ Projetos

👥 Rotatividade de Funcionários

Predição de Rotatividade de Funcionários para Retenção Estratégica. Base de dados de uma empresa multinacional.

🛠️ Ferramentas e Bibliotecas

Python Pandas Scikit-learn NumPy Matplotlib Seaborn TensorFlow Keras XGBoost

📘 Alguns Conceitos Abordados

Machine Learning Deep Learning Análise de Dados Tratamento de Dados Otimização de Modelos

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🩷 Câncer de Mama Diagnóstico

Estudo abrangente de Machine Learning aplicado a dados de diagnóstico médico, com o objetivo de auxiliar na triagem.

🛠️ Ferramentas e Bibliotecas

Python Scikit-learn KNN MLPClassifier K-Means Pandas Numpy

📘 Alguns Conceitos Abordados

Machine Learning Classificação Modelagem Preditiva

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🏪 Análise de vendas Walmart

Projeto de ETL e análise de dados, onde utilizei Python, SQL e Pandas para limpar, processar e extrair insights de vendas, exportando os dados para MySQL.

🛠️ Ferramentas e Bibliotecas

MySQL Kaggle API Python Pandas

📘 Alguns Conceitos Abordados

ETL Análise de Dados Tratamento de Dados

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🖼️ Classificação de Imagens

Rede Neural Convolucional (CNN) para classificar imagens do conjunto de dados CIFAR-10, que consiste em 60.000 imagens coloridas de 32x32 pixels.

🛠️ Ferramentas e Bibliotecas

Python PyTorch Torchvision NumPy PIL (Pillow)

📘 Alguns Conceitos Abordados

Deep Learning Redes Neurais Convolucionais Classificação de Imagens Aprendizado Supervisionado

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⛅ Análise e Previsão de Temperaturas

Modelo de regressão que prevê a temperatura máxima do dia seguinte com um erro médio de apenas 3.43°F.

🛠️ Ferramentas e Bibliotecas

Python Ridge Seaborn NumPy Pandas Matplotlib

📘 Alguns Conceitos Abordados

Regressão Previsão

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🚀 DataStudent: Plataforma de Impacto

O DataStudent é minha estrutura digital para compartilhar conhecimento e divulgar meus projetos, construindo autoridade na área tech. Através dessa plataforma, vou promover minhas soluções e ideias para alcançar um público amplo e engajado. Cada novo lançamento ganha visibilidade, facilitando adoção, feedback e validação contínua, impulsionando o impacto das minhas criações no mercado.