SQL
Consultas, JOINs, CTEs, agregações, subqueries e window functions.
ANÁLISE DE DADOS • BUSINESS INTELLIGENCE
Transformando dados em insights para melhores decisões.
Portfólio profissional com projetos práticos em SQL, Power BI, Python, Excel e análise orientada a problemas de negócio.
SQL
Power BI
Python
Excel
DAX
Power Query
Git
SOBRE
Dados com foco em clareza, contexto e resultado.
Sou formado em Análise de Sistemas e estou direcionando minha carreira para Análise de Dados e Business Intelligence.
Meu foco é transformar dados brutos em análises compreensíveis, indicadores úteis e visualizações que ajudem a responder perguntas reais do negócio.
Neste portfólio apresento projetos que combinam preparação de dados, SQL, Python, Power BI, DAX, estatística e storytelling.
COMPETÊNCIAS
Ferramentas que estou desenvolvendo na prática.
Power BI
Power Query, modelagem, dashboards, indicadores e storytelling.
Python
Pandas, análise exploratória, tratamento de dados e visualização.
DAX & Excel
Medidas, KPIs, análise temporal, tabelas dinâmicas e automação.
Estatística
Estatística descritiva, correlação, segmentação e interpretação.
Git & ETL
Versionamento, organização de projetos, APIs e pipelines básicos.
PORTFÓLIO
Projetos em destaque.
Quatro projetos para demonstrar diferentes etapas do trabalho com dados.
01
SQL • POWER BI • DAX
Sales Analytics
Análise comercial para acompanhar receita, margem, ticket médio, produtos, clientes e desempenho regional.
Ver projeto →02
PYTHON • SQL • POWER BI
Brazilian E-commerce Analytics
Investigação de vendas, clientes, logística e satisfação usando dados públicos de e-commerce brasileiro.
Ver projeto →03
PYTHON • ESTATÍSTICA • POWER BI
People Analytics
Análise de fatores associados ao turnover, satisfação, remuneração, jornada e características dos colaboradores.
Ver projeto →04
API • PYTHON • SQL • POWER BI
Data Pipeline
Pipeline de extração, transformação e carga de dados de uma API pública até um banco SQL e dashboard analítico.
Ver projeto →CÓDIGO E DOCUMENTAÇÃO
Veja os projetos, consultas SQL e notebooks.
COMO TRABALHO
Do problema de negócio à recomendação.
01
Entender
Definir o problema, contexto, público e perguntas que precisam ser respondidas.
02
Preparar
Explorar, limpar, transformar e modelar os dados para garantir análises confiáveis.
03
Analisar
Calcular indicadores, investigar padrões, comparar segmentos e validar hipóteses.
04
Comunicar
Transformar resultados em visualizações, insights e recomendações acionáveis.