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Micaelly C.
@micaellycristine
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Back End/Dados
$20 USD / hora
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Brazil (1:48 AM)
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Entrou em abril 24, 2024
$20 USD / hora
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Olá ! Sou Micaelly Cristine, uma profissional que fez uma transição de carreira da área administrativa para a tecnologia. Trabalhei por um tempo como concursada na área administrativa, onde adquiri experiência em gestão de processos e atendimento ao público.
No entanto, sempre tive interesse pela área de tecnologia, o que me motivou a buscar uma nova direção profissional. Inicialmente, busquei cursos e certificações para aprimorar meus conhecimentos nessa área, e hoje possuo a certificação AZ-900 em Azure. Formei-me em Economia e também tenho uma graduação em Análise e Desenvolvimento de Sistemas, além de ter concluído um MBA em Data Science pela USP.
Durante meu TCC no MBA, me aprofundei em técnicas de Machine Learning, explorando modelos preditivos para resolver desafios do mundo real.
Como Desenvolvedora Back End Júnior na Seno, trabalho com Flask para o desenvolvimento de uma API Restful, implementando rotas de CRUD com SQLAlchemy e OAuth2. Além disso realizo integração com bancos de dados PostgreSQL e MariaDB, utilizando conteinerização em Docker.
Anteriormente, na Seplag, atuei como Estagiária Desenvolvedora PL/SQL utilizando Oracle, contribuindo para a eficiência do setor público. E na Frexco, como Estagiária Analista/Engenheira de Dados, desenvolvi pipelines ETL e criei dashboards para análise de dados, utilizando Python, AWS Glue e Metabase.
Minhas habilidades incluem Python, SQL (PostgreSQL, MariaDB e Oracle), JavaScript, Linux, Docker, Git, AWS Glue, Metabase, Power BI e Apache Spark.
Microsoft Certificado: Azure Fundamentals (AZ-900)
2024
Microsoft Certificado: Azure Fundamentals (AZ-900)
Microsoft Certificado: Azure Fundamentals (AZ-900)
2024
Publicações
Previsão do Cumprimento da LRF por Municípios do MT utilizando Random Forest
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Desenvolvi um projeto de Machine Learning com o objetivo de prever o cumprimento da Lei de Responsabilidade Fiscal (LRF) pelos municípios do Mato Grosso. Utilizei a técnica de "Random Forest" para criar um modelo preditivo, com base em dados de 2017 a 2021, prevendo o comportamento em 2022. O modelo alcançou uma acurácia de 91,42%, demonstrando sua eficácia na realização de previsões precisas.
Link do Repositório: https://github.com/Micaelly2222/tcc_data_science
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