Edilton B.

Sobre mim:

Sou bacharel em Matemática Aplicada formado pela FGV EMAp - Escola de Matemática Aplicada, onde tive a oportunidade de estudar graças ao meu desempenho nas olimpíadas da OBMEP (Olimpíada Brasileira de Matemática das Escolas Públicas e Privadas). Durante minha jornada acadêmica, participei de programas de Iniciação Científica da OBMEP, nos quais pude aprofundar minhas habilidades em Matemática e Programação, além de adquirir experiência em pesquisa e análise de dados.

Atualmente, estou em busca de novas oportunidades para aplicar meus conhecimentos e continuar aprendendo no campo da Ciência de Dados. Tenho habilidades em:

- R (linguagem de programação)
- Python
- Análise de Dados
- SQL
- Power BI

Se você está em busca de um profissional dedicado, com sólida formação matemática e experiência prática, ficarei feliz em conversar sobre possíveis colaborações e oportunidades.

Trabalhos:

Análise dos Dados do ENEM e ODS em Educação

Nenhuma descrição informada Trata-se de um trabalho acadêmico que analisa os dados do ENEM em relação aos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS) na educação, explorando fatores socioeconômicos, diferenças regionais e diversidade. O objetivo é identificar disparidades educacionais no Brasil, relacionar desempenho no exame com os ODS e gerar insights para políticas públicas. Utilizado Jupyter Notebook.

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Projeto de analise preditiva de vendas

Nenhuma descrição informada Este projeto visa criar um modelo preditivo para prever o tempo de entrega em um e-commerce brasileiro, utilizando o Olist Dataset. O pipeline inclui desde a preparação dos dados até a avaliação e visualização dos resultados. O modelo será avaliado com base em métricas como RMSE, MAE e R². Utilizado prinicipalmente Jupyter Notebook e bibliotecas necessárias.

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Movie Catalog – Flask Web App

Nenhuma descrição informada Projeto do Catálogo de Filmes: Uma plataforma com mais de 6.000 filmes cadastrados, obtidos via API e web scraping. Os usuários podem buscar filmes utilizando diversos filtros, adicionar filmes ao carrinho, simular alugueis e criar listas de recomendação compartilháveis para amigos. Principais ferramentas utilizadas: Python, Flask, HTML, CSS, JavaScript. Hospedado no Render.

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Habilidades: