Sobre Mim

Meu nome é Daniel Torres de Andrade

Estou cursando graduação em Ciência de Dados e trabalho como Entregador Técnico em uma Concessionária de veículos comerciais.

Como Entregador Técnico eu sou responsável em apresentar o veículo (caminhão, ônibus e van) adquirido pelo cliente, ao proprietário, gestor ou motorista que irá conduzir o veículo, com o intuito de mostrar todas as características e benefícios, assim obtendo o melhor resultado operacional que o veículo pode oferecer. Também auxílio os vendedores em suas vendas, oferecendo suporte técnico e realizando estudos para mostrar as vantagens de nossos veículos.

Estou buscando uma oportunidade de trabalhar profissionalmente como Cientista de Dados para melhorar a tomada de decisão da empresa, através da construção de soluções usando dados.

Habilidades

Linguagens de Programação

  • Python com foco em análise de dados.
  • Pensamento estratégico.
  • Conceitos de ETL.

Estatística e Machine Learning

  • Estatística descritiva ( localização, dispersão, assimetria, kurtosis, densidade )
  • Algoritmos de Regressão, classificação e clusterização
  • Métricas de performance dos algoritmos ( RMSE, MAE, MAPE, Confusion Matrix, Precisão, Recall, Curva ROC, Curva Lift, AUC, Silhouette Score, DB Index )
  • Pacotes de Machine Learning: Sklearn, Scipy, Tensorflow e PyTorch.

Visualização de Dados

  • Matplotlib, Seaborn
  • Streamlit

Engenharia de Software

  • Linux
  • Git, GitHub, Virtual Enviroment
  • Streamlit Cloud, Flask, Python API's
  • Docker

Experiências Profissionais

4+ Projetos completos de Ciência de Dados e Machine Learning

Construção de soluções de dados para problemas de negócio, próximos dos desafios reais das empresas, utilizando dados públicos de competições de Ciência de Dados, onde eu abordei o problema desde a concepção do desafio de negócio até a publicação do algoritmo treinado em produção, utilizando ferramentas de Cloud Computing.

6+ anos de experiência como Entregador Técnico

Realizando entregas de veículos novos aos clientes, com treinamento teórico e prático, seja na concessionária ou in loco no cliente. Apoio aos vendedores no fechamento quando o cliente apresenta alguma dúvida técnica sobre o veículo ou operação. Organização dos processos de Entrega Técnica de acordo com parâmetros da empresa e da fábrica.

1+ ano de experiência como Vendedor de Veículos Usados

Prospecção de cliente, atendimento presencial ou por canais como Telefone, Whatszap. Também realizo os pedidos de crédito junto aos bancos conveniados, acompanhando todo o processo até a entrega do veículo ao cliente.

Projetos em Ciência de Dados

Desenvolvimento de um Painel Gerencial para Negócios com o Streamlit!

Desenvolvi uma solução de inteligência de dados end-to-end para simular o suporte à tomada de decisão de um CEO de um marketplace de restaurantes. O projeto partiu da ingestão e limpeza de um dataset global (ETL), transformando dados brutos em KPIs estratégicos divididos por visões de negócio (Geral, Países, Cidades e Culinárias). O resultado foi a identificação de padrões de custo e satisfação do cliente, respondendo a mais de 30 perguntas de negócio para auxiliar na expansão da empresa.

A aplicação foi construída em Python, utilizando Pandas para manipulação de dados e Plotly e Folium para visualizações interativas e geoespaciais. Para a interface web, utilizei o framework Streamlit com arquitetura modular (multipage), garantindo navegabilidade e performance. O projeto segue boas práticas de engenharia de software, com gerenciamento de dependências via uv e deploy automatizado na Streamlit Cloud.

As ferramentas utilizadas foram:

  • Terminal
  • Git e Github
  • Python
  • Biblieotecas Python: Pandas, Plotly e Folium
  • Jupyter Notebook
  • Framework Streamlit
  • Streamlit Cloud
  • IDE Visual Studio Code

Identificação de imóveis para compra e revenda a fim de maximizar o lucro

Identificação de imóveis abaixo do preço médio de venda e definição do preço ideal de revenda, a partir de uma análise exploratória de dados em Python.

As ferramentas utilizadas foram:

  • Python, Pandas, Numpy e Seaborn
  • UV, VSCode e Jupyter Notebook
  • Mapas interativos com Plotly e Folium
  • Heroku Cloud
  • Streamlit Python framework web

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