Ciência de Dados
Portfólio de projetos
por Felipe Valory
Olá, seja bem vindo(a)!
Nessa página eu demonstro habilidades de resolver problemas de negócio utilizando conceitos e ferramentas da Ciência de Dados através de projetos com dados públicos. Você vai encontrar também minhas experiências profissionais, habilidades, ferramentas e concepções envolvendo a Ciência de Dados.
Sobre mim
Meu nome é Felipe Valory, sou formado em Engenharia Civil e MBA em Digital Business focado em desenvolvimento de startups e novos negócios. Minha trajetória profissional me capacita a otimizar ganhos e identificar oportunidades.
Trabalho como engenheiro no mercado imobiliário, atuando há mais de 9 anos com análise de dados e inferência estatística.
Além disso, estou cursando Ciência de Dados e desenvolvo projetos pessoais para adquirir experiência na solução de problemas de negócio e domínio sobre as ferramentas de análise de dados e machine learning.
Como Cientista de Dados, busco melhorar a tomada de decisão da empresa por meio da construção de soluções utilizando dados.
Habilidades
Linguagem de programação e banco de dados, estatística, algoritmos, visualização de dados, gestão e softskills
Projetos de
Ciência de Dados
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Cross sell para clientes de uma seguradora
Uma empresa de seguros com clientes que já possuem seguro saúde, pretende vender também o seguro automotivo (cross-sell). O objetivo foi priorizar potenciais clientes para compra de seguro automotivo com base em um score de propensão gerado por modelos de machine learning. Ou seja, gerar um lista ranqueada de clientes potenciais de compra do seguro veicular.
O modelo apresentou capacidade de identificar 80% dos clientes interessados ao segmentar 33% da base total. Os resultados indicam um aumento potencial de US$ 26 milhões em receita, com o modelo sendo 2,5 vezes mais eficiente que uma abordagem aleatória.
A solução traduziu resultados técnicos em ganhos tangíveis para o negócio, otimizando o foco da equipe de vendas e reduzindo custos de aquisição.
Ferramentas utilizadas
- Python, Pandas, Numpy e Sklearn
- Matplotlib, Seaborn e Sweetviz
- Visão de negócio
- Planejamento Estratégico
- Modelos de Machine Learning
Predição de churn e retenção de clientes de um banco
Identificação do perfil de clientes com a probabilidade de cancelar (churn) suas contas em um banco e entendimento de comprtamentos para medidas de retenção.
O modelo de machine learning elaborado permite que as equipes de estratégia tomem ações preventivas e personalizadas. Uma ferramenta em um setor onde reter clientes existentes é fundamental para manter a receita e o crescimento sustentável!
Ferramentas utilizadas
- Python, Pandas, Numpy e Sklearn
- Matplotlib e Seaborn
- Metodologia Ágil
- Planejamento Estratégico
- Random Forest
Previsão de vendas de rede de Drogaria
Desenvolvi um modelo de Machine Learning para prever as vendas das lojas da rede de Drogaria Rossmann e que pode ser acessado por um bot no Telegram de forma prática, em tempo real em qualquer dispositivo conectado à internet.
Apliquei técnicas avançadas de Machine Learning, metodologias ágeis, análise de dados, métricas de negócio, estatística descritiva e outros para elaborar todo o projeto.
Ferramentas utilizadas
- Python, Pandas, Numpy, Flask e Inflection
- Matplotlib, Scikit-learn e Seaborn
- Boruta, Linear Regression, Random Forest e XGBoost
- Heroku Cloud, Git e Github
- Metodologia Ágil
Painel Gerencial para Marketplace com o Streamlit
Nesse projeto, os conceitos de Programação em Python, ETL, manipulação de dados, pensamento estratégico e lógica de negócio, junto com ferramentas de desenvolvimento web como o Streamlit e Github, foram usados para desenvolver um painel gerencial com as principais métricas de uma empresa marketplace de delivery de comida na Índia.
O resultado do projeto foi um painel online, hospedado em um ambiente Cloud, disponibilizado através de um link web acessível de qualquer dispositivo conectado à internet.
Ferramentas utilizadas
- Python, terminal e Jupyter Lab
- Mapas interativos com Plotly e Folium
- Streamlit e Streamlit Cloud
- Git e Github
Ensaios de Machine Learning
Análise de performance de modelos de Machine Learning com algoritmos de Classificação, Regressão e Clusterização, ajustando os principais parâmetros que controlam o overfitting e underfitting com objetivo de aprofundar o entendimento sobre como otimizar cada modelo, garantindo resultados precisos e consistentes.
Ferramentas utilizadas
- Algoritmos de Regressão, Classificação e Clusterização
- Métricas de Performance (RMSE, MSE, MAE, MAPE, Precision, Recall, ROC, F1-Score, Silhouette Score e R2)
- Pacotes de Machine Learning Sklearn
- Jupyter Notebook
Experiências Profissionais
9 anos como engenheiro
- Desenvolvi modelos estatísticos para avaliação de mais de 1.000 imóveis, viabilizando R$ 500 milhões em crédito imobiliário.
- Implementei um dashboard interativo para monitoramento do progresso de obras, aumentando a eficiência do gerenciamento de projetos em 25%.
- Liderei uma equipe de quatro pessoas, aplicando metodologias ágeis e aumentando a produtividade em 15%.
· Análise de dados · Estatística · Gestão de projetos · Resolução de problemas
7 meses como analista de desenvolvimento
- Desenvolvi 10 apps de analytics, melhorando em 30% a eficiência dos processos de gestão em empresas de diversos setores.
- Implementei soluções de BI utilizando Power BI e SQL, resultando em tomadas de decisão mais ágeis e precisas.
- Realizei análises de dados para otimização de processos logísticos, reduzindo custos operacionais em 15%.
· PowerBI · SQL · Gestão de projetos · Banco de Dados · Estratégia de negócios
9 meses como analista de performance
- Liderei projetos de análise preditiva, superando em 20% as metas de captação de clientes e VGV para uma construtora.
- Desenvolvi dashboards interativos para análise de comportamento do público, resultando em estratégias de marketing mais eficazes.
- Gerenciei técnicas de machine learning para prever tendências de mercado, auxiliando na gestão de crises e planejamento estratégico.
· Criatividade · Métricas de Negócio · Power BI · Gestão de Projetos · Análise de dados
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