Projetos - The Data Pattern

Projetos que Transformam Dados em Decisões

Cada projeto apresentado aqui foi desenvolvido a partir de desafios reais de negócio, utilizando dados, análise e tecnologia para gerar insights acionáveis. De inteligência de mercado e previsão de vendas a Machine Learning e Business Intelligence, esta coleção demonstra como os dados podem ser convertidos em estratégias, eficiência operacional e vantagem competitiva.

Explore os projetos, conheça as metodologias aplicadas e descubra como a análise de dados pode gerar impacto mensurável.

Bitcoin Forecasting Platform

Overview

Este projeto demonstra um fluxo completo de dados, desde a ingestão de dados de uma API externa até a previsão por meio de machine learning e a visualização interativa.

A plataforma coleta dados históricos do mercado de Bitcoin da CoinGecko, armazena-os em um banco de dados relacional, realiza engenharia de atributos, treina modelos preditivos, avalia seu desempenho e apresenta os resultados por meio de um dashboard profissional desenvolvido em Streamlit.

Objetivo

Os mercados de criptomoedas são altamente voláteis e geram enormes volumes de dados diariamente.

O objetivo deste projeto é desenvolver um pipeline de previsão capaz de aprender o comportamento histórico do mercado de Bitcoin e prever movimentos futuros de preço utilizando técnicas de machine learning.

Imagens

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Executive Business Dashboard

Overview

Dashboard executivo desenvolvido com base no Brazilian E-Commerce Public Dataset da Olist.

O projeto simula uma entrega completa de Business Intelligence, abrangendo extração e transformação de dados, modelagem dimensional, desenvolvimento do dashboard, documentação e publicação.

Objetivo

Oferecer uma visão executiva do desempenho do e-commerce por meio de dashboards interativos desenvolvidos no Power BI.

A solução apoia a tomada de decisões por meio de indicadores relacionados a:

Receita
Pedidos
Clientes
Produtos
Distribuição geográfica
Experiência do cliente
Logística
Operações

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Netflix Exploratory Data Analysis (EDA)

Overview

Este projeto realiza uma Análise Exploratória de Dados (EDA) sobre o conjunto de dados de filmes e séries de TV da Netflix.

O objetivo é responder a questões de negócio utilizando Python e técnicas de visualização de dados, simulando o fluxo de trabalho de um Analista de Dados.

Objetivo

A análise busca responder a perguntas como:

O catálogo da Netflix é composto majoritariamente por filmes ou séries de TV?
Quais países produzem mais conteúdo?
Quais são os gêneros mais comuns?
Como o catálogo evoluiu ao longo do tempo?
Qual é a duração média dos filmes da Netflix?
Existem outliers na duração dos filmes?
Quais atores aparecem com maior frequência?

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NLP Sentiment Analysis

Overview

Projeto completo de Processamento de Linguagem Natural (NLP), com foco na classificação de sentimentos utilizando técnicas tradicionais de Machine Learning e modelos baseados em Transformers. O projeto inclui pré-processamento de texto, análise exploratória, engenharia de atributos com TF-IDF, comparação de modelos, validação entre diferentes domínios e fine-tuning do DistilBERT.

Objetivo

O objetivo deste projeto é desenvolver um pipeline completo de análise de sentimentos capaz de classificar avaliações de filmes como positivas ou negativas, além de avaliar a capacidade de generalização do modelo em um domínio diferente.

O projeto compara algoritmos tradicionais de Machine Learning com uma arquitetura baseada em Transformers e investiga o desempenho de um modelo treinado com avaliações do IMDb quando aplicado a avaliações de produtos da Amazon.

Imagens

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Sales Analytics Platform

Overview

Dashboard de Business Intelligence e Análise de Vendas desenvolvido com Python, SQL Server, Pandas, Matplotlib e Streamlit, utilizando o banco de dados AdventureWorks2022.

O projeto demonstra um fluxo completo de análise de dados, desde a extração de dados via SQL até o desenvolvimento do dashboard, com foco em métricas de negócio, comportamento dos clientes, desempenho dos produtos e análise de retenção.

Objetivo

This project was developed to simulate a real-world sales analytics environment.

Using Microsoft’s AdventureWorks database, the dashboard provides insights into:

Revenue performance
Customer analysis
Product performance
ABC classification
Customer retention and churn risk

The objective is to transform transactional data into actionable business information through interactive visualizations and executive KPIs.

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Sales Forecasting Platform

Overview

A Plataforma de Previsão de Vendas é um projeto completo de Data Science desenvolvido para demonstrar um fluxo de previsão de ponta a ponta, desde a aquisição dos dados até a visualização para o negócio.

O projeto simula um ambiente real de previsão de vendas, integrando extração de dados, gerenciamento de banco de dados, engenharia de atributos, modelagem com machine learning, geração de previsões e dashboards interativos.

O principal objetivo é prever a demanda futura de vendas e fornecer aos stakeholders do negócio insights acionáveis por meio de uma plataforma de análise intuitiva.

Objetivo

Uma previsão precisa de vendas é fundamental para o planejamento de estoque, alocação de recursos, elaboração de orçamentos e tomada de decisões estratégicas.

Organizações que não conseguem antecipar as flutuações da demanda frequentemente enfrentam:

Falta de estoque
Custos relacionados ao excesso de estoque
Utilização ineficiente de recursos
Perda de oportunidades de receita

Este projeto demonstra como o machine learning pode ser utilizado para modelar o comportamento histórico das vendas e gerar previsões de demanda que apoiem decisões de negócio orientadas por dados.

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Time Series Forecast

Overview

Dashboard de Business Intelligence e Análise de Vendas desenvolvido com Python, SQL Server, Pandas, Matplotlib e Streamlit, utilizando o banco de dados AdventureWorks2022.

Objetivo

This project was developed to simulate a real-world sales analytics environment.

Using Microsoft’s AdventureWorks database, the dashboard provides insights into:

Revenue performance
Customer analysis
Product performance
ABC classification
Customer retention and churn risk

The objective is to transform transactional data into actionable business information through interactive visualizations and executive KPIs.

Imagens

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Sales Forecasting Platform

Overview

Este projeto compara diferentes abordagens de previsão para estimar os preços do Bitcoin utilizando dados históricos de mercado obtidos do Yahoo Finance.

O objetivo foi avaliar se modelos de previsão mais sofisticados conseguem superar um modelo de referência simples baseado em persistência, utilizando uma estrutura de avaliação consistente, justa e reproduzível.

Objetivo

O Bitcoin é um dos ativos financeiros mais voláteis do mercado global.

Previsões confiáveis podem apoiar:

Estratégias de negociação
Gestão de riscos
Alocação de portfólio
Monitoramento e análise do mercado

O principal desafio é determinar se técnicas avançadas de previsão oferecem vantagens preditivas significativas em relação a abordagens simples.

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Data & Analytics Skills

CATEGORIA	COMPETÊNCIAS
Linguagens	Python (Pandas, NumPy, Scikit-Learn), SQL
Business Intelligence	Power BI, Interactive Dashboards, KPI Development, Data Visualization, Performance Monitoring
Análise de Dados	Exploratory Data Analysis (EDA), Data Cleaning, Data Wrangling, Data Storytelling, Business Insights
Machine Learning	Regression, Classification, Feature Engineering, Model Evaluation, Predictive Analytics
Banco de Dados	SQL Server, PostgreSQL, Relational Data Modeling
Desenvolvimento Web	HTML, CSS, JavaScript, PHP
Ferramentas	Jupyter Notebook, Git, GitHub, VS Code, Excel
Cloud Computing	Cloud Fundamentals, Infrastructure Concepts, Cloud-Based Data Solutions
Idiomas	Português (Nativo), Inglês (Fluente)

Vamos transformar dados em resultados?

Estou aberto a oportunidades como Analista de Dados, BI Analyst e projetos de consultoria.

Desenvolvido por Rodrigo C. Furlan

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