Johnata silva

Resumo Profissional

 Passei mais de 4 anos no Banco Bradesco, atuando como gerente de carteira de pessoa física e sendo o ponto focal em investimentos na agência. Nesse período, vivi na prática como os dados influenciam decisões importantes, desde relatórios detalhados até estratégias para atender melhor os clientes e alcançar resultados. Hoje, trago essa experiência combinada ao meu conhecimento técnico em Ciência de Dados. Sei como é estar do outro lado, utilizando os dados no dia a dia, e agora usando essa visão para criar soluções mais eficientes, que façam sentido na prática e realmente impactem negócios e pessoas. Sou certificado em Machine Learning, Business Intelligence e Análise de Dados, com habilidades em Python, SQL e bibliotecas de análise estatística

Experiência Profissional 

Analista de Dados Jr Autônomo e particular

Data Atual

Estudo contínuo de Ciência de Dados com foco em SQL, Python, Power BI e aplicações de Machine Learning (via scikit-learn). Abaixo, alguns projetos que desenvolvi e suas principais características:

 • Página Inicial / Portfólio Geral Visão Geral: 

Reúne meus principais estudos e projetos, apresentando um panorama das técnicas, métodos e ferramentas que utilizo.

 Destaque: Explica de forma acessível cada projeto, facilitando a compreensão de quem não é da área de dados.

 • Ofertas Públicas – Coordenadores (GitHub) 

1. Objetivo: Explorar dados de ofertas públicas, destacando o papel dos coordenadores e identificando possíveis padrões de investimento.

 2. Principais Atividades: Coleta de dados, limpeza e organização (ETL), criação de visualizações e análise de correlações entre diferentes variáveis.

 3. Resultados: Proposta de insights sobre o comportamento dos coordenadores e oportunidades de melhoria/otimização nas ofertas. 

• Projeto Inadimplência (GitHub)

 1. Objetivo: Desenvolver um modelo preditivo que identificasse clientes com maior risco de inadimplência.

 2. Ferramentas: Python (pandas, numpy, scikit-learn) para limpeza de dados e criação de modelo de classificação. 

3. Destaques: 

4. Feature Engineering: Ajuste de variáveis para aumentar a precisão do modelo. 

5. Avaliação do Modelo: Métricas como accuracy, precision e recall foram analisadas para validar a eficácia das previsões. 

• Preços de Casas (GitHub)

 1. Objetivo: Construir um modelo de regressão para estimar o valor de imóveis. 

2. Processo Analítico: Incluiu desde a identificação de outliers até a aplicação de técnicas de normalização. 

3. Resultados: Com a utilização de Linear Regression e Random Forest, foi possível obter previsões mais precisas e insights sobre fatores que mais influenciam o preço de um imóvel. 

• Artigos no Medium 

1. Modelagem de Dados na Prática

 2. Explicação didática de técnicas de modelagem e suas aplicações em problemas reais.

 • Portfólio de Consultas SQL 

Demonstração Prática Demonstra como consultas avançadas em SQL podem facilitar a análise exploratória, segmentação e identificação de tendências nos dados.

 • Dashboards em Power BI 

1. Objetivo: Traduzir dados complexos em visualizações claras e objetivas, permitindo rápidas tomadas de decisão.

 2. Aplicação: Controle de Vendas, Monitoramento de KPIs como faturamento, ticket médio e margem de contribuição. 

3. Indicadores de Marketing: Análise de leads, taxa de conversão . 

4. Destaque: Criação de dashboards interativos que contam histórias de negócios e facilitam a colaboração entre equipes, sem precisar mergulhar em planilhas gigantes.

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 Gerente Pessoa Física

Banco Bradesco S/A

Belo Horizonte, MG outubro de 2019 a janeiro de 2024

 • Gestão de Carteira e Orientação de Investimentos Atuação como ponto focal de investimentos na agência, elaborando portfólios personalizados de acordo com o perfil de cada cliente. Recomendava opções que equilibrassem retorno, liquidez e segurança, alinhando estratégias de alocação a diferentes níveis de tolerância ao risco. 

• Análise de Relatórios e Tomada de Decisão Recebimento e interpretação de relatórios gerenciais e indicadores de performance (KPIs) para embasar decisões de prospecção, concessão de crédito e ofertas de produtos financeiros — sempre de olho no que funcionava na prática, não só no papel! 

• Conformidade e Sigilo de Informações Participação nos processos de adequação às diretrizes de privacidade e proteção de informações (LGPD), garantindo o manuseio correto de dados confidenciais e fortalecendo a confiança do cliente na instituição.

 • Monitoramento de Riscos e Retenção de Clientes Acompanhamento de métricas de comportamento para identificar clientes propensos à saída (churn) e criação de estratégias de retenção. Também participava da análise de risco para aprovações de crédito, contribuindo para a saúde financeira da carteira. 

• Prospecção e Negociação Identificava novas oportunidades de negócio e desenvolvia propostas comerciais que faziam sentido para o cliente para fechar bons acordos.

 • Comunicação e Relacionamento Estabelecia uma comunicação clara e eficiente, traduzindo informações complexas em linguagem acessível e construindo relacionamentos de confiança. Garantia que cada cliente entendesse as soluções sugeridas, fortalecendo a fidelização e o engajamento. 

• Liderança e Desenvolvimento de Equipe Orientava assistentes e promovia a interação entre diferentes áreas, sempre incentivando a cultura de olhar para métricas e resultados. Clima leve e participação colaborativa, mas foco firme em metas e prazos. 

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Consultor de Vendas 

TIM BH SHOPPING-Belo Horizonte, MG janeiro de 2019 a setembro de 2019 

Principais responsabilidades: Venda de serviços de telefonia, venda de aparelhos celulares e acessórios , venda de proteção para os aparelhos. Resolução de problemas no acesso de linhas telefônicas . Todas responsabilidades são atreladas a metas a serem cumpridas . Acompanhamento de pós venda e fidelização de clientes .

FORMAÇÃO ACADÊMICA 

Gestão financeira UNICESUMAR Cursando (Previsão de conclusão 12/2025)

CERTIFICAÇÕES E CURSOS

 Certificado Profissional em Aprendizado de Máquina IBM - Coursera:

--Análise Exploratória de Dados para Aprendizado de Máquina.

--Aprendizado de Máquina Supervisionado: Regressão.

--Aprendizado de Máquina Supervisionado: Classificação.

--Aprendizado de Máquina Não Supervisionado.

 Certificação CEA Especialista em Investimentos - ANBIMA

 Formação em Data Science - Alura

Modelagem de Dados - Fundação Bradesco

FGV - Fundação Getúlio Vargas Formação executiva em Business Intelligence e Analytics .

Certificado Profissional de Análise de dados do Google (em andamento)