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Lucas Barcelos

Lucas Barcelos

Analista de Dados
Estácio, Rio de Janeiro

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Sobre Lucas Barcelos:

Me destaco-me por minha habilidade de não apenas entender, mas também antecipar as exigências de informação que impulsionam o sucesso empresarial. Minha especialidade está em converter complexidades analíticas em soluções pragmáticas, priorizando tarefas com agilidade e eficiência dentro de metodologias ágeis como Scrum e Kanban.

Competências Centrais:

Integração de Dados e ETL: Proficiência em ferramentas de ETL como Pentaho e SSIS, complementada por habilidades avançadas de SQL, para extrair, transformar e carregar dados, assegurando que a informação seja não apenas acessível, mas também significativa.

Visualização e Dashboards: Experiência no desenvolvimento de dashboards intuitivos e interativos em Power BI, Tableau e Data Studio, que proporcionam insights instantâneos e promovem a tomada de decisão baseada em evidências.

Desenvolvimento de Indicadores: Habilidade comprovada em criar e monitorar KPIs e OKRs, facilitando o acompanhamento do desempenho e a alavancagem de resultados operacionais e estratégicos.

Prototipagem e Usabilidade: Utilização de Figma e Excel para prototipagem rápida, garantindo que as soluções de dados sejam não apenas poderosas, mas também user-friendly.

Documentação e Treinamento: Elaboração de manuais de usabilidade detalhados para dashboards, e condução de sessões de homologação para assegurar que os usuários finais estejam capacitados para extrair o máximo valor das ferramentas de dados.

Conformidade e Inovação: Conhecimento aprofundado da LGPD, garantindo que todas as análises de dados estejam em plena conformidade com as regulamentações de privacidade. Além disso, sou um entusiasta de Gamification, aplicando princípios de jogos para aumentar o engajamento e a adoção de soluções analíticas.

Diferenciais:

Resolução de Problemas de Negócios: Capacidade de desmistificar e resolver desafios complexos de negócios, traduzindo questões operacionais em estratégias de dados viáveis.

Gestão e Priorização: Excelência em gerir múltiplas demandas simultaneamente, priorizando entregas de acordo com o valor de negócio e cronogramas ágeis.

Engajamento e Colaboração: Experiência em trabalhar lado a lado com stakeholders de várias áreas, garantindo que as soluções de dados sejam robustas, relevantes e facilmente adotáveis.

Experiência

Data Mundo: Analista de Dados (Junho/2023) 
Entendimento de problemas junto á área de negócios 
Priorização de tarefas e metodologias ágeis (Scrum) 
Prototização (Figma, Excel) 
Mapeamento de Dados ETL (Pentaho, SSIS, SQL)
 Desenvolvimento de Dashboards (Power BI, Tableau, Data Studio)
 Desenvolvimento de Indicadores (KPIs E OKRs) 
Homologação
 Documentação e elaboração de manuais de usabilidade de Dashboards 
LGPD e Gamification
 

Marketing Digital como Afiliado (Autônomo):

Captação e conversão de clientes. 
Desenvolvimento de estratégias de vendas.
Análise de métricas.
Criação e desenvolvimento de anúncios.

Educação

Data Science Academy:
Microsoft Power BI para Business Intelligence

Design de Dashboard 
Processos de ETL 
Visualização de Dados
Resolução de Problemas 
Modelagem de Dados
Dax
Power Query

Udemy:
SQL - Banco de Dados relacionais do básico ao avançado:
Linguagem SQL - Structured Query Language,
Linguagem de Consulta Estruturada em QUALQUER banco de dados. 
MySQL Triggers, Procedures, Functions e Views PostgreSQL

Data Science Academy:
Big Data Fundamentos 3.0:
Sistema de Armazenamento de Dados MLSOps e DataOps 
Processos de ETL Cloud Computing 
Armazenamento e Processamento Paralelo
Data Warehouse, Data Lake, DataLakehouse

Data Science Academy:
Fundamentos de Linguagem Python Para Análise de Dados e Ciência de Dados:
Variáveis, tipos de dados e estruturas de dados
Condicionais, loops, funções e tratamento de arquivos
Manipulação de matrizes com NumPy 
Manipulação de dados com Pandas
Visualização de dados com Matplotlib e Seaborn 
Análise de dados com Python e SQL
Análise estatística com Statsmodels 
Introdução ao Machine Learning com Scikit-Learn 
Análise de séries temporais em Python
Introdução a Deep Learning com TensorFlow
Aprendizado por reforço (Reinforcement Learning)
 

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