Andrey Silva
Data Analyst | Data Science | Business Intelligence | Machine Learn | Big Data | Python | SQL
Florianópolis, Santa Catarina, Brasil
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Sobre
Com uma sólida experiência nos setores público e privado, somando um total de 22 anos de carreira, possuo um histórico comprovado de liderança de equipes multidisciplinares e implementação de métodos e processos inovadores. Em minha função anterior no setor público, liderei iniciativas que resultaram no reconhecimento de nossa organização como instituição modelo.
Ao fazer a transição para o setor privado, assumi responsabilidades de liderança para 200 unidades de produção. Minha paixão pela tomada de decisões baseada em dados me levou a buscar uma educação especializada em ciência de dados em uma instituição renomada, reconhecida por seu rigor acadêmico e ênfase em aplicações práticas.
Graduado em Ciências Contábeis, percebi minha paixão por tecnologia e especializei-me em Engenharia de Software e, por último, em Ciências de Dados.
Atualmente, sou Cientista de Dados na TechStrive Solutions, uma prestadora de serviços em Ciência de Dados, onde aproveito minha expertise para fornecer insights acionáveis para empresas. Meu trabalho envolve limpeza e transformação de dados (ETL), aprendizado de máquina, análise exploratória de dados, modelagem estatística, análise preditiva, sistemas de recomendação, geração de relatórios, criação de painéis e orientação a equipes multifuncionais.
Como Cientista de Dados, estou realizando meus objetivos de carreira e causando um impacto tangível nas organizações. Por exemplo, contribuí para um crescimento significativo de 50,51% no desempenho de uma empresa cliente e desejo continuar participando do crescimento de nossos clientes.
Reconhecendo o poder dos dados, aprimorei minhas habilidades em Python, PySpark, Business Intelligence, Machine Learning, MySQL, NoSQL e Big Data. Sou proficiente em uma ampla variedade de ferramentas, incluindo:
Programação Python
Programação R
Aprendizado de Máquina (Pandas, Scikit-learn, Scipy, Árvores de Decisão, etc.)
MySQL
NoSQL
Visualização de dados (Power BI, Seaborn)
Desenvolvimento ETL (Python)
Engenharia de features
Gerenciamento de projetos
Nuvem Azure
Spark
Web scraping
Big Data
DataBricks
Sou um aprendiz contínuo, buscando constantemente oportunidades para expandir meu conhecimento e me manter à frente das tendências do setor. Estou comprometido em fornecer soluções inovadoras que impulsionem o crescimento do negócio.
Tenho orgulho de fazer parte desta organização e contribuir para o nosso sucesso por meio de estratégias baseadas em dados. Tenho habilidade em lidar com equipes e com trabalhos que necessitem ser individual.
Contato:
E-mail: [email protected]
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Contribuições
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Struggling with data storage optimization?
Data archiving is essential for optimizing long-term storage by moving recently accessed data to a separate system. This frees up space on primary storage, improving efficiency. To maintain the integrity and accessibility of archived data, it is crucial to implement strict archiving policies, with periodic backup and verification. An effective solution involves the use of cloud storage technologies, which offer scalability and redundancy, ensuring that archived data is recoverable when needed. Thus, archiving reduces the load on primary systems and provides significant savings
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Here's how you can stay updated on industry trends when transitioning careers in data engineering.
"The biggest perk of learning from actual Data Engineers is their ability to break down complex concepts into easy-to-understand terms. They've been there, done that, and can show you exactly how to tackle real-world data challenges. And let's not forget about the value of networking. Connecting with other data professionals can be a game-changer for your career."
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Veja como você pode se preparar para entrevistas técnicas em Algoritmos.
Antes de desbravar problemas complexos, é crucial construir uma base sólida nos conceitos básicos de algoritmos, A teoria é essencial, mas a prática é a chave para o sucesso. Dedique tempo para resolver problemas de algoritmos em plataformas online renomadas como LeetCode, HackerRank e Codewars. Familiaridade com a linguagem de programação utilizada na entrevista é fundamental. E, depois, Nada como um bom treino para aumentar a confiança! Simule entrevistas com amigos, colegas ou plataformas online. Pratique explicar seu raciocínio em voz alta, defenda suas soluções e mostre como você aborda diferentes desafios.
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Você está procurando visualizar sua arquitetura de dados. Qual software você deve usar?
DataFlow: Uma ferramenta poderosa para criar diagramas detalhados de arquiteturas complexas, com suporte para diversos formatos de dados e integração com ferramentas de BI populares. www.edrawmax.com DataFlow software
Atividades
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Esse bootcamp foi de muita valia, aprendia usar o step functions e a criar aplicativos e sistemas dentro desta tecnologia. https://lnkd.in/djcKKjjH
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This Bootcamp was excellent! I learned how to use the integration of Step Functions with Bedrock, leveraging Prompt Engineering resources within AWS…
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Tecnologia importante para empresas que desejam serem líderes no mercado.
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Experiência
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Data Scientist
TechStrive Solutions
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Prefeitura Municipal de Belém
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Professor
Instituto de Educação da Amazônia
Formação acadêmica
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AVM Faculdade Integrada
Postgraduate Degree Software Engineer great
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Information Technology Management, Applied project management, Information technology governance, Systems development projects, object-oriented design using UML, web application security, advanced topics in web applications, research methodology and Course Completion Work .
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XP Educação
Soft Skills Professional Certificate Big Date Architect
Atividades e grupos:Realização de projetos práticos utilizando as ferramentas.
Aprendi os fundamentos e principais ferramentas de Big Data como Spark, Spark Streamming, Spark MLLib, Hadoop, Sql, NoSql (mongo DB), Webscraping, Hive, API's.
Licenças e certificados
Projetos
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Credit Card Fraud Detection Using sickit-learn and Snap ML/// https://bit.ly/3Jlb0nH
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In this project, I consolidate machine learning (ML) modeling skills using two popular classification models to recognize fraudulent credit card transactions. These models are: Decision Tree and Support Vector Machine. A real dataset was used to train each of these models. The dataset includes information on credit card transactions carried out in September 2013 by European cardholders. The trained model was used to evaluate whether a credit card transaction is legitimate or not.
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Análise de comportamento do consumidor de carros
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O projeto consiste em uma Análise Exploratória de Dados (EDA) da indústria automotiva. Foram realizadas etapas essenciais para análise de dados em python usando arrays multidimensionais, manipulação de Dataframe em Pandas com a biblioteca do SciPy de rotinas matemática aprendizado da máquina usando Scikit-learn. A análise desvendará quais fatores influenciaram as vendas dos automóveis.
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