Sou formado em Engenharia de Software e direciono minha carreira para Dados, com foco em Análise de Dados, BI, Reporting e Data Quality.

Tenho formação prática em Ciência de Dados, SQL, Python, Excel, Power Query e Pandas. Possuo pós-graduação em Ciência de Dados e Analytics Avançados e sou pós-graduando em Estatística Aplicada.

Minha trajetória profissional foi construída em empresa familiar dos setores de eletrônica, serviços e telecomunicações, onde atuei em diferentes fases e frentes. Essa vivência me deu uma visão ampla do negócio e me aproximou, na prática, do uso de dados, indicadores, relatórios, automação de processos e análise de métricas para apoiar decisões e resolver problemas reais.

Ao longo dessa trajetória, integrei sistemas, automatizei processos, organizei informações, criei relatórios e contribuí para melhorias operacionais com base em dados, tecnologia e visão de negócio.

Atualmente desenvolvo projetos independentes em tecnologia, dados e automação, incluindo produtos digitais voltados à gestão, organização de informações e melhoria de processos. Também atuo com análise de métricas digitais, estruturação de relatórios, rastreamento com Google Tag Manager e apoio à tomada de decisão com base em dados.

Busco uma oportunidade de entrada na área de Dados, especialmente em Análise de Dados, BI ou Reporting, para aplicar SQL, Python, Excel, Power Query, raciocínio analítico e minha experiência prática com negócios, operação e tecnologia na geração de indicadores, relatórios e apoio à tomada de decisão.

• SQL
• Python
• Microsoft Excel
• Power Query
• Pandas
• Análise de Dados
• BI / Business Intelligence
• Data Quality
• Reporting
• ETL
• Estatística
• Visualização de Dados
• Machine Learning
• Git/GitHub

Projeto de análise exploratória utilizando dados públicos do ENEM, com foco em limpeza, tratamento, visualização e geração de insights.

Ferramentas: Python, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Git/GitHub

Projeto de aprendizado não supervisionado para segmentação de clientes com base em padrões de comportamento e características demográficas.

Ferramentas: Python, Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn

Projeto de análise exploratória e modelagem preditiva para investigar fatores associados à remuneração de profissionais da área de dados.

Ferramentas: Python, Pandas, NumPy, Scikit-learn, Estatística, Machine Learning

Conjunto de projetos desenvolvidos durante a graduação, envolvendo modelagem de dados, SQL, MySQL, MongoDB, NoSQL, análise de sistemas, computação em nuvem e fundamentos de inteligência artificial.

Ferramentas: SQL, MySQL, MongoDB, NoSQL, Weka, CloudSim, Modelagem de Dados

• LinkedIn: linkedin.com/in/ricardoendres