Eu sou o Gabriel Ferreira
Sobre Mim
Com uma base sólida em análise e resolução de problemas, encontrei na Ciência de Dados e em Business Intelligence o ambiente ideal para aplicar minha expertise. Minha missão é ir além dos números, transformando dados em insights acionáveis que não apenas resolvem questões presentes, mas também capacitam as empresas a inovar e a se antecipar às futuras tendências de mercado.
Este portfólio é a minha história contada através do trabalho. Explore os projetos que eu já trabalhei para ver a aplicação prática de Data Analytics e Ciência de Dados. Logo abaixo, você encontrará as minhas experiências profissionais, ferramentas e competências que me movem e, para uma visão detalhada, meu CV completo está disponível para download.
Experiência Profissional
Analista de Gestão de Dados Sênior
Mai 2024 - Presente
Atividades:
- Crio dashboards e relatórios para apoiar decisões estratégicas e monitorar indicadores críticos.
- Atuo em constante colaboração com equipes globais, utilizando inglês e espanhol diariamente.
- Desenvolvo automações em Python e VBA que otimizam processos, reduzem custos operacionais e eliminam tarefas manuais.
- Atuo como referência regional para gestão de dados na América Latina e México, liderando iniciativas de governança, implantação e suporte ao Darwin (plataforma SaaS interna).
- Facilito a conexão entre equipes globais de produto e usuários locais, traduzindo requisitos de negócio e adaptando soluções ao contexto regional.
- Implemento estratégias de governança de dados, garantindo qualidade, segurança e consistência.
- Colaboro em projetos de transformação digital e change management, promovendo a adoção de novas plataformas e tecnologias, seguindo as diretrizes globais.
Resultados:
- Redução significativa de trabalho manual e aumento da eficiência em diversas equipes por meio de automações escaláveis e documentadas.
- Apoio direto à expansão do Darwin na região LAC e México, contribuindo para entregas mais eficazes e maior adesão dos stakeholders.
- Maior visibilidade e tomada de decisão orientada a dados por meio de dashboards analíticos e relatórios estratégicos.
Analista de Dados
Jan 2024 - Abr 2024
Atividades:
- Criação de soluções de BI de ponta a ponta, desde a prototipação (Figma) até o desenvolvimento de dashboards interativos e relatórios analíticos em Power BI, Tableau e Looker Studio (Data Studio).
- Construção e automação de processos de ETL (Extração, Transformação e Carga) com Pentaho, SSIS e SQL para modelar e disponibilizar dados para análise.
- Condução de análises para traduzir problemas de negócio em soluções de dados, incluindo o desenvolvimento e acompanhamento de indicadores de performance (KPIs e OKRs).
- Gerenciamento de prioridades de projetos utilizando metodologias ágeis, além de garantir a qualidade final das entregas por meio de processos de homologação, documentação técnica e manuais de usabilidade.
- Aplicação de boas práticas no tratamento de dados para garantir a conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) em todos os projetos.
Resultados:
- Otimização de Custos de Marketing em 30%: Contribuição direta para a redução de 30% nos custos de marketing dos clientes, através do desenvolvimento de dashboards que permitiram a análise de performance de campanhas e a otimização da alocação de investimentos.
- Aumento de Receita de Clientes em 17%: Geração de um crescimento de 17% na receita anual (YoY) para os clientes atendidos. Este resultado foi alcançado após propor uma nova estratégia de segmentação de público, baseada em insights extraídos da análise de dados, para direcionar os funis de venda de forma mais eficaz.
Inspetor de Ensaios Não Destrutivos
Fev 2022 - Jan 2024
Atividades:
- Realização de Ensaios Não Destrutivos em campo para coletar dados brutos sobre a integridade de materiais e equipamentos em projetos por todo o Brasil.
- Análise crítica dos dados coletados, comparando-os com códigos, normas e especificações técnicas para identificar padrões, anomalias e não conformidades.
- Elaboração de relatórios técnicos detalhados, traduzindo os resultados dos ensaios em diagnósticos precisos e insights objetivos para suportar as equipes de engenharia.
- Atuação como ponte entre a inspeção em campo e a engenharia, apresentando os dados e análises para facilitar a resolução de problemas e a tomada de decisões corretivas ou preventivas.
Resultados:
- Entrega de relatórios e laudos técnicos precisos que serviram como base para a tomada de decisão da engenharia, garantindo a qualidade e a segurança de projetos para diversos clientes em escala nacional.
- Asseguramento da conformidade de estruturas e componentes com as normas técnicas vigentes, através de um processo rigoroso de coleta, análise e documentação de dados de inspeção.
- Identificação proativa de falhas e desvios por meio da análise de dados, permitindo que os clientes executassem ações corretivas de forma antecipada, reduzindo riscos de segurança e operacionais.
- Consolidação de um fluxo de informação claro e confiável entre o campo e a engenharia, transformando dados brutos de inspeção em insights práticos e acionáveis.
Estagiário de Engenharia
Jun 2021 - Jan 2022
Atividades:
- Responsável pela criação e análise de indicadores de desempenho (KPIs) e projeções de resultados, consolidando os dados para a criação de relatórios estratégicos que apoiavam a tomada de decisão da liderança.
- Elaboração de estudos de mercado para identificar novas oportunidades e tendências, utilizando essas informações para qualificar e prospectar novos clientes de forma direcionada.
- Desenvolvimento e análise de orçamentos e propostas comerciais, garantindo a precisão técnica e o alinhamento com as estratégias de negócio da empresa.
Resultados:
- Idealização e desenvolvimento de um novo sistema de relatórios comerciais do zero, que proporcionou uma visão centralizada e clara dos KPIs, tornando-se uma ferramenta padrão para a gestão da área.
- Participação direta no suporte à negociação de contratos de grande valor, fornecendo análises de mercado e projeções de resultados que foram cruciais para a elaboração de propostas competitivas e para o fechamento dos negócios.
- Auxílio fundamental na organização inicial do departamento através da implementação de processos de análise e da padronização de relatórios, aumentando a eficiência do ciclo de vendas.
Cursos e Certificações
Cloud Computing Data Science (com Amazon SageMaker e Microsoft Fabric) (Junho/2025)
Neste curso, mergulhei nos fundamentos da Cloud Computing e aprofundei minhas habilidades em plataformas líderes de mercado, como AWS e Microsoft Fabric. Na AWS, compreendi o Amazon SageMaker para construir, treinar e implantar modelos de Machine Learning, explorando desde a otimização de hiperparâmetros com AutoPilot até o deploy de APIs para inferência em tempo real. Estudei a fundo a automação de infraestrutura com AWS CloudFormation, orquestração de workflows com AWS Step Functions e as melhores práticas de segurança e otimização de custos, utilizando serviços como IAM, KMS e VPC.
Em seguida, explorei o ecossistema do Microsoft Fabric, aprofundando em sua arquitetura unificada e as "experiências" como Data Factory, Data Engineering, Data Science e Real-Time Analytics. Construí pipelines de dados usando Delta Lake e o conceito de camadas Bronze, Silver e Gold, e desenvolvi projetos completos de Machine Learning com MLflow. O curso finalizou com a criação de dashboards de análise em tempo real utilizando o Real-Time Hub, Eventstream e Eventhouse, além de consultas com Kusto Query Language (KQL), consolidando minha capacidade de desenvolver soluções de ponta a ponta em ambientes de nuvem.
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Modelagem de Séries Temporais e Real-Time Analytics com Apache Spark e Databricks (Maio/2025)
Neste curso, aprofundei meus conhecimentos em análise e modelagem de séries temporais, desde os fundamentos teóricos até a aplicação de Inteligência Artificial. Estudei os componentes essenciais de uma série — tendência, sazonalidade e ciclo — e dominei técnicas de pré-processamento, como diferenciação e médias móveis, para garantir a estacionariedade dos dados. Utilizei testes estatísticos como Dickey-Fuller (ADF) e Ljung-Box para validar as propriedades das séries e a adequação dos modelos.
Desenvolvi projetos práticos aplicando modelos clássicos como ARIMA, SARIMA e Holt-Winters, e avancei para técnicas de Machine Learning com XGBoost. A formação culminou com o uso de arquiteturas de Deep Learning, incluindo Redes Neurais Recorrentes (RNNs), LSTMs e Transformers, e a aplicação de LLMs (Large Language Models) para análise e previsão. Finalizei o aprendizado com a construção e o deploy de uma API para entregar previsões em tempo real, utilizando ferramentas como PySpark e Databricks.
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Business Analytics e Machine Learning Para Projetos de Data Science (Abril/2025)
Desenvolvi uma compreensão completa do ciclo de vida dos dados, desde a modelagem de bancos de dados transacionais e Data Warehouses (ER, Esquemas Estrela/Floco de Neve) até a orquestração de pipelines com Apache Airflow. Aprimorei minhas habilidades em SQL avançado e explorei o ecossistema de Big Data, incluindo Data Lakes, streaming e ferramentas modernas como DuckDB. Conectei a técnica à estratégia de negócio, aplicando frameworks de Business Analytics como a análise SWOT e a segmentação de clientes com o método RFM.
Apliquei os fundamentos em projetos práticos de Machine Learning ponta a ponta, cobrindo desde a análise exploratória até o deploy de modelos. Criei soluções para diversas áreas de negócio, como modelos de regressão para prever demissões em RH, séries temporais para otimização de estoque em logística, e deep learning com transferência de aprendizado para análise de sentimento e reconhecimento de doenças em plantas no agronegócio. O curso solidificou minha capacidade de entregar projetos responsáveis, considerando a ética e a governança em cada etapa.
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Data Science Para Análise Multivariada de Dados (Novembro/2024)
Dominei técnicas de análise multivariada para extrair insights de dados complexos e inter-relacionados, utilizando matrizes de correlação e covariância para entender a estrutura dos dados. Explorei métodos de aprendizado não supervisionado, como clusterização (K-Means, Hierárquico), e técnicas para a determinação do número ideal de clusters (Elbow Method, Silhouette Score). Além disso, apliquei métodos de redução de dimensionalidade, como Análise Fatorial e Análise de Componentes Principais (PCA), para simplificar datasets e otimizar a performance de modelos.
Aprofundei na construção de modelos preditivos, aplicando e otimizando algoritmos de ensemble como Random Forest, Gradient Boosting e XGBoost. Estudei a fundo a Regressão Linear Múltipla, incluindo técnicas de seleção de variáveis e regularização (Ridge, Lasso), e desenvolvi modelos de classificação com Regressão Logística. Todo o processo de modelagem foi reforçado com a prática de validação cruzada e otimização de hiperparâmetros para garantir a robustez e a generalização dos modelos, finalizando com uma introdução ao deploy via APIs.
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Matemática e Estatística Aplicada Para Data Science, Machine Learning e IA (Agosto/2024)
Construí uma base sólida nos fundamentos da matemática essenciais para Ciência de Dados, Machine Learning e IA. Aprofundei meus conhecimentos em Álgebra Linear, explorando desde as propriedades de vetores e espaços vetoriais até operações com matrizes, determinantes, autovalores e autovetores. No pilar de Cálculo, estudei funções, limites, derivadas e a regra da cadeia, compreendendo sua aplicação direta na otimização de algoritmos, como o gradiente descendente e o backpropagation em redes neurais.
Apliquei esses conceitos em projetos práticos, como a implementação da Análise de Componentes Principais (PCA) para redução de dimensionalidade e a construção de uma rede neural do zero. Além disso, explorei a Teoria da Probabilidade e suas distribuições para modelar incertezas e finalizei o aprendizado com estatística inferencial, realizando testes de hipóteses paramétricos e não paramétricos (como Teste-t e ANOVA) para validar resultados e extrair conclusões baseadas em dados.
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Python Para Análise de Dados e Data Science - Nível Intermediário (Abril/2024)
Desenvolvi habilidades avançadas em Python aplicadas à análise de dados e ciência de dados, utilizando estruturas como listas, tuplas e dicionários, além de funções built-in para manipulação eficiente dos dados. Aprofundei meus conhecimentos em programação orientada a objetos e explorei o uso das bibliotecas pandas e numpy para preparo, agregação e análise de grandes volumes de dados. Realizei visualizações utilizando Matplotlib, Seaborn e Plotly, criando desde gráficos básicos até boxplots e violin plots.
Aprendi fundamentos de estatística com testes de hipóteses, correlação e regressão, e tive introdução em machine learning, abordando pré-processamento, modelagem supervisionada/não supervisionada e avaliação de modelos. Conheci conceitos de Big Data com Spark e iniciei práticas em deep learning com TensorFlow e PyTorch. O curso ainda abordou coleta de dados por APIs e web scraping, além de proporcionar experiência prática aplicada por meio de projetos e estudos de caso.
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Planejamento e Gestão de Projetos (Março/2024)
Aprofundei meus conhecimentos em gerenciamento completo de projetos, aplicando metodologias modernas para planejar, executar e controlar entregas com eficiência. Aprendi a utilizar o MS Project para o acompanhamento detalhado de cronogramas e recursos, desenvolvendo habilidades em liderança de equipes, negociação e gestão de conflitos. Explorei práticas ágeis como SCRUM e Agile, além do método GTD (Get Things Done) para aumento da produtividade e organização. O curso me preparou para gerenciar projetos de diferentes portes, promovendo colaboração, foco em resultados e adaptação a contextos dinâmicos.
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Figma Para Prototipação de Dashboards (Fevereiro/2024)
Aprimorei minhas habilidades em design de interface utilizando o Figma, com foco na prototipação de dashboards. Aprendi a estruturar layouts eficientes, criar e utilizar componentes e estilos para garantir padronização visual, além de organizar elementos para facilitar a navegação e a leitura dos dados. Desenvolvi protótipos interativos que simulam a experiência do usuário e explorei integrações e plugins para ampliar as possibilidades do design. O curso me proporcionou conhecimentos para transformar ideias e conceitos analíticos em interfaces intuitivas e visualmente atrativas.
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SQL Para Análise de Dados (Fevereiro/2024)
Aprofundei meus conhecimentos em SQL aplicados à análise de dados, desde consultas básicas com SELECT, WHERE, ORDER BY e funções de agregação até operações avançadas utilizando operadores lógicos e diferentes tipos de joins. Aprendi a manipular dados em bancos relacionais (INSERT, UPDATE, DELETE), realizar modelagem de dados (criação e alteração de tabelas) e administrar bancos de dados de forma eficiente. O curso também abordou práticas de segurança, proporcionando uma base sólida e segura para a construção e análise de bases de dados nas mais diversas aplicações profissionais.
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Excel Para Análise de Dados (Janeiro/2024)
Desenvolvi competências avançadas em análise de dados utilizando Excel, explorando desde conceitos introdutórios até técnicas sofisticadas. Aprendi a aplicar fórmulas e funções básicas e avançadas, além de realizar formatações e automações para otimizar processos. Dominei o uso de tabelas e gráficos dinâmicos, filtragem, classificação, validação e consolidação de grandes volumes de dados. Realizei análises estatísticas, como regressão e séries temporais, e utilizei ferramentas como Solver, Power Query e Power Pivot para análises avançadas, automação e importação/exportação de dados. O curso proporcionou uma base sólida para tomada de decisão baseada em dados.
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Power BI para Business Intelligence (Janeiro/2024)
Me atualizei e adquiri mais conhecimento sobre o uso do Power BI para projetos de Business Intelligence, passando por todas as etapas de importação, integração e transformação de dados. Aprofundei meus conhecimentos em modelagem de dados, criação de relações, uso de funções, DAX e desenvolvimento de indicadores de KPI e inteligência temporal. Explorei recursos avançados de visualização e personalização, além de aplicar técnicas de segurança de dados e otimização de desempenho. Aprendi a distribuir relatórios, implementar automações, explorar programação dentro do Power BI e conduzir análises de dados avançadas, elevando o nível estratégico das decisões a partir dos dados.
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Excel Avançado com VBA (Janeiro/2022)
Aprofundei meus conhecimentos em Excel, dominando fórmulas e funções avançadas, criação de tabelas dinâmicas, dashboards interativos e utilização do Power Query para automação da manipulação de dados. Aprendi a desenvolver e aplicar macros e scripts em VBA (Visual Basic for Applications), otimizando processos e solucionando desafios complexos de análise de dados. Desenvolvi habilidades em ferramentas como Atingir Metas e Solver, potencializando minha capacidade de realizar análises avançadas, otimizações e automações no ambiente corporativo.
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Power BI Completo (Julho/2021)
Aprofundei meus conhecimentos em Power BI, desde a introdução, instalação e configuração da ferramenta até a criação de relatórios e dashboards interativos. Aprendi a conectar diferentes fontes de dados, realizar a limpeza, transformação e modelagem dos dados, além de criar análises avançadas usando DAX e Power Query. Desenvolvi projetos práticos aplicando técnicas de visualização, publicação e compartilhamento de relatórios, aprimorando minha capacidade de transformar dados brutos em insights valiosos para a tomada de decisão.
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Idiomas
Idiomas
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🇧🇷 Português (Nativo)
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🇺🇸 Inglês (Fluente)
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🇪🇸 Espanhol (Avançado)
Skills e Habilidades
Ferramentas
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• Excel/VBA
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• SQL
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• Python
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• Linguagem R
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• Apache Spark
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• Apache Airflow
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• DuckDB
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• Databricks
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• AWS
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• Microsoft Fabric
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• Power BI (DAX/M)
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• Tableau
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• Looker Studio
Hard Skills
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• Construção de Dashboards Interativos
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• Criação de scripts, automações e macros
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• Análise e tratamento de dados
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• Estatística descritiva e inferencial
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• Testes estatísticos
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• Queries Big Data e interpretação
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• Modelagem Preditiva e Prescritiva
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• Modelagem de Séries Temporais
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• Análise Multivariada
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• Redução de Dimensionalidade
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• Aprendizagem Supervisionada e Não Supervisionada (Regressão, Classificação, Clusterização)
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• Validação Cruzada
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• Otimização de Hiperparâmetros
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• Algoritmos de aprendizagem de máquina
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• Versionamento de Código (Git/Github)
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• Estruturação de Data Warehouses, Data Lakes, bancos relacionais e não relacionais (básico)
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• Deploy de modelos (básico)
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• Vibe Coding
Soft Skills
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• Resolução de Problemas
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• Comunicação Assertiva
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• Raciocínio Lógico
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• Storytelling
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• Metodologias Ágeis
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• Trabalho em Equipe
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• Ética e Governança
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• Aprendizagem Contínua
Projetos
Agora que já sabe um pouco sobre mim, gostaria de apresentar alguns dos projetos nos quais trabalhei. Por favor, sinta-se livre para analisá-los e caso tenha alguma dúvida, sugestão ou apenas queira trocar uma ideia sobre algum deles, não hesite em entrar em contato comigo!
