Humberto Nagato

Realizo Estudos e desenvolvo produtos de dados usando técnicas de Machine Learning para solucionar problemas de negócio de empresas no setor privado.
Meu principal objetivo é trabalhar como Cientista de Dados, desenvolvendo produtos de dados, seja através de Análises e técnicas de Machine Learning ou Estatística para solucionar problemas de negócio para as empresas.

Meu último projeto foi uma Previsão de vendas usando o XGBoost que possibilitou prever 6 semanas de receita com antecedência para uma rede de drogarias(Rossmann). Além disso, foram feitos 31 insights que contribuíram com o aumento de faturamento da empresa

Durante a graduação realizei uma pesquisa utilizando dois algoritmos da computação natural( Genetic algorithm (GA) e Particle swarm optimization(PSO) ) para verificar o desempenho de ambos em um problema de otimização de portfólios e seleção de carteiras. O portfólio ideal encontrado pelo PSO e teve proporção de compartilhamento de 2,24 com retorno do portfólio em 38,38% e risco do portfólio em 16,00%.

Como profissional, eu priorizo a qualidade e a entrega das soluções dos problemas de negócio de forma prática mas sem descuidar do embasamento teórico.
Sou uma pessoa dedicada e gosto de resolver os problemas da melhor forma possível, costumo melhorar as minhas competências pessoais e profissionais aprendendo e praticando estes conhecimentos.

Me sinto confiante para trabalhar como Cientista de Dados em qualquer empresa, gerando valor através da aplicação do meu conhecimento em Python, Estatística, Machine Learning, Storytelling e ferramentas de desenvolvimento de Software, para construir soluções de dados que resolvam problema da empresa. Minha experiência como Desenvolvedor contribui pensar em soluções com mais eficácia e performance.

Analytical Tools:
Data Collecting: SQL, MySQL, PostgreSQL, SQLite,MongoDB.
Data Processing , Analysis and Visualization: Python, R, Spark, Pandas, Numpy, Seaborn, Scikit-learn, Scikit-Optimize, XGBoost, Boruta, BeautifulSoup.
Development: Git, Linux, Docker.
Data Visualization: Power BI, Streamlit,Dash.
Machine Learning Modeling: Regression, Clustering, Classification,Natural computing.
Machine Learning Deployment: Heroku.