Sobre o serviço
TraduzidoSou analista de dados e engenheiro de aprendizado de máquina, e meu trabalho é transformar dados brutos dispersos em soluções nas quais você pode realmente confiar. A maioria dos projetos começa da mesma forma: um cliente traz uma montanha de tabelas, exportações de banco de dados ou logs de eventos que ninguém realmente analisou, e faz uma pergunta aparentemente simples — o que acontece a seguir ou quais desses objetos pertencem a um grupo. Meu trabalho é construir essa ponte. Eu limpo e organizo dados usando pandas e NumPy, descubro de onde eles vieram e onde estão, e só então construo um modelo que merece seu lugar em produção.
Ao longo dos anos, lancei previsões de demanda e receita, classificadores de churn e fraude, e sistemas de recomendação que silenciosamente aumentam o engajamento enquanto o usuário nem suspeita da matemática que roda por trás. Eu escolho ferramentas para o trabalho, não para um slide bonito: scikit-learn para modelos clássicos de linha de base confiáveis, boosting de gradiente onde os dados pedem, e arquiteturas mais profundas apenas quando realmente compensam. Eu me preocupo com avaliação honesta — validação cruzada adequada, verificação de vazamentos e métricas que refletem o verdadeiro custo do erro para o negócio, porque um modelo que brilha em um notebook e é inútil na prática não ajuda ninguém.
O que os clientes mais valorizam — eu não me escondo atrás de jargões. Cada projeto termina com algo que até uma pessoa não técnica pode ler: um relatório claro, um conjunto de gráficos e uma explicação em linguagem simples do que o modelo pode fazer e do que não pode. Se você precisa de uma previsão única, de um pipeline reutilizável ou de uma segunda opinião sobre um modelo existente, eu cuidarei cuidadosamente dos seus dados e retornarei um resultado em que você pode confiar.
— Limpeza de dados e engenharia de características em Python, pandas e NumPy
— Previsão de séries temporais: demanda, receita, inventário
— Modelos de classificação: churn, fraude, pontuação de leads, avaliação de risco
— Sistemas de recomendação e personalização
— Treinamento de modelos, ajuste e avaliação honesta com scikit-learn e boosting de gradiente
— Relatórios claros, painéis e visualização para clientes não técnicos
Ao longo dos anos, lancei previsões de demanda e receita, classificadores de churn e fraude, e sistemas de recomendação que silenciosamente aumentam o engajamento enquanto o usuário nem suspeita da matemática que roda por trás. Eu escolho ferramentas para o trabalho, não para um slide bonito: scikit-learn para modelos clássicos de linha de base confiáveis, boosting de gradiente onde os dados pedem, e arquiteturas mais profundas apenas quando realmente compensam. Eu me preocupo com avaliação honesta — validação cruzada adequada, verificação de vazamentos e métricas que refletem o verdadeiro custo do erro para o negócio, porque um modelo que brilha em um notebook e é inútil na prática não ajuda ninguém.
O que os clientes mais valorizam — eu não me escondo atrás de jargões. Cada projeto termina com algo que até uma pessoa não técnica pode ler: um relatório claro, um conjunto de gráficos e uma explicação em linguagem simples do que o modelo pode fazer e do que não pode. Se você precisa de uma previsão única, de um pipeline reutilizável ou de uma segunda opinião sobre um modelo existente, eu cuidarei cuidadosamente dos seus dados e retornarei um resultado em que você pode confiar.
— Limpeza de dados e engenharia de características em Python, pandas e NumPy
— Previsão de séries temporais: demanda, receita, inventário
— Modelos de classificação: churn, fraude, pontuação de leads, avaliação de risco
— Sistemas de recomendação e personalização
— Treinamento de modelos, ajuste e avaliação honesta com scikit-learn e boosting de gradiente
— Relatórios claros, painéis e visualização para clientes não técnicos
