Eric Curty Giorno

Profissional da área de dados com atuação em Python desenvolvendo projetos de Machine Learning e automações para negócios, além de desenvolvimento e melhorias de pipelines. Dentro do Python tenho conhecimento nas mais variadas ferramentas para tratamento dos dados, estatística e inteligência artificial, sendo algumas delas: Pandas, Scikit-Learn, Matplotlib, Numpy, Scipy, Seaborn, PySpark, MLFlow, entre outros. 
Nos projetos em que participei, utilizei do framework Crisp-DM para melhor entendimento do negócio e organização do andamento dos projetos de dados, metodologia ágil Scrum, Business Inteligence através do PowerBI para desenvolver relatórios e apresentação do desenvolvimento, andamento e resultados finais do projetos, além da utilização de banco de dados relacionais e não relacionais como MySQL e MongoDB.

Instituto Soaper - Analista de Dados - 10/2020 - 03/2023

- Desenvolvia Dashboards com os principais indicadores para a área de tráfego, captação de clientes através de e-mail e também para o setor financeiro da empresa. 
- Executava automações através do Python para melhoria do trabalho no dia a dia para o controle de certificados, envio de materiais e controle do setor financeiro (com dados do Hotmart, ContaAzul e Asaas). 
- Participava ativamente de todos os lançamentos fazendo o controle das planilhas dos novos alunos e organização de dados dos mesmos, além de relatórios de resultado financeiro para cada lançamento individualmente e o resultado total atualizado.

Escola DNC - ANALISTA DE CIÊNCIA DE DADOS (ESTUDANTE) - 03/2022 - 12/2022

Projeto onde elaborei um modelo preditivo de clusterização em uma empresa no segmento alimentício. Utilizando o framework CRISP-DM, seguindo com as etapas do próprio CRISP-DM junto da metodologia ágil Scrum. Linguagens utilizadas: Python e SQL para limpeza dos dados, análise, organização e desenvolvimento do modelo preditivo de clusterização. Com a validação do modelo, foram identificadas oportunidades de melhorar o direcionamento do marketing para cada tipo de cliente que foi identificado no modelo, gerando diminuição dos custos de operação e melhor assertividade nas mensagens.

ESTATÍSTICA (GRADUAÇÃO) | IBMR 2023.2 até 2027.1

DATA EXPERT Escola DNC Março/2022 - Dezembro/2022