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Lucas A.

@lgameiro

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Senior Data Engineer | Senior Data Analyst

$10 USD /timme
・
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Brazil (4:55 em)
・
Gick med oktober 16, 2024
$10 USD /timme
・
A little about my professional career: • Led +10 full projects individually spanning data engineering, data visualization, data governance, and concluding with machine learning implementation • The standout project involved extracting Microsoft SQL Server database licensing information, identifying bottlenecks across multiple VMs, resulting in a reduction of 660 Enterprise packs and 8 Standard packs over approximately 8 months, contributing to a cost reduction of approximately $1,000,000 in non-compliance licenses, and aiding in future licensing planning • Other standout project involved extracting information related to the materials receiving process in the warehouse, wherein, following the application of Six Sigma methodologies and the generation of various Key Performance Indicators (KPIs) and Objectives and Key Results (OKRs), it was possible to achieve a cost reduction of approximately $20,000 within 6 months • Hands-on experience with projects encompassing data engineering, data visualization, data governance, and machine learning • Led and contributed to the architecture and data governance construction of a newly established Data Analytics Cloud area and participated in workshops with AWS architects and engineers • Ensured the performance and optimization of data systems, seeking continuous improvement by automating update routines, failure notification, and log generation • Led +30 full projects individually spanning data engineering, data visualization SKILLS • Apache Spark • Polars • GitHub • Apache Airflow • Matplotlib • Pandas • R • Power BI • Analytical skills • Scikit-learn • SQL • HTML • Grafana • ETL • TensorFlow • NoSQL • NumPy • QuickSight • Data modeling • PyTorch • Python • Git • Data Lake • Machine Learning • SciPy • Databricks OTHER • Soft Skills: Effective communication, critical thinking, problem-solving, collaboration, adaptability, curiosity, and empathy • Certifications: Green Belt Certification - 2022 - Lean Six Sigma / Productiva Engenharia • Languages: Portuguese (native), English Listening – A2, Speaking – A1 and Reading – B1
Verifikationer
Freelancer Python Developers Brazil
Visa alla Python Developers i Brazil

Portfolio

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12287205
Sou sócio-fundador da DataMastery, uma empresa inovadora pronta para transformar a forma como seu negócio lida com dados. Nossa abordagem especializada auxilia as empresas na estruturação de processos de decisão estratégica, geração de insights de negócios e planejamento em business intelligence. ___ I am a co-founder of DataMastery, an innovative company ready to transform the way your business handles data. Our specialized approach helps companies structure strategic decision-making processes, generate business insights, and plan in business intelligence. url: https://datamastery.com.br/
DataMastery Data Solutions
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12287181
Problema: Uma empresa do setor mercado varejista, de médio porte, localizada no interior de São Paulo tem encontrado dificuldades para nichos de produtos que tem apresentado baixos índices de vendas em determinadas categorias de produto. Objetivo geral: Gerar essa segmentação de mercado a fim de identificar o perfil dos consumidores na rede varejista, para que a alocação de recursos de investimentos esteja de acordo com o nicho de produto. Para isso foi criado algoritmos de “Machine Learning [ML]” não supervisionado utilizando as linguagens de programação “Python” e “R” para aplicação de técnicas multivariadas exploratórias de análise fatorial por componentes principais e análise de agrupamento. A população alvo do estudo teve como foco os clientes cadastrados no banco de dados referente um período de 2 anos, contendo informações individuais e histórico de compras. A coleta de dados foi através do “Business Intelligence [BI]” disponibilizado pelo sistema da empresa varejista.
Aplicação de Machine Learning para Segmentação de Clientes
Problema: Uma empresa do setor mercado varejista, de médio porte, localizada no interior de São Paulo tem encontrado dificuldades para nichos de produtos que tem apresentado baixos índices de vendas em determinadas categorias de produto. Objetivo geral: Gerar essa segmentação de mercado a fim de identificar o perfil dos consumidores na rede varejista, para que a alocação de recursos de investimentos esteja de acordo com o nicho de produto. Para isso foi criado algoritmos de “Machine Learning [ML]” não supervisionado utilizando as linguagens de programação “Python” e “R” para aplicação de técnicas multivariadas exploratórias de análise fatorial por componentes principais e análise de agrupamento. A população alvo do estudo teve como foco os clientes cadastrados no banco de dados referente um período de 2 anos, contendo informações individuais e histórico de compras. A coleta de dados foi através do “Business Intelligence [BI]” disponibilizado pelo sistema da empresa varejista.
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Problema: Uma empresa do setor mercado varejista, de médio porte, localizada no interior de São Paulo tem encontrado dificuldades para nichos de produtos que tem apresentado baixos índices de vendas em determinadas categorias de produto. Objetivo geral: Gerar essa segmentação de mercado a fim de identificar o perfil dos consumidores na rede varejista, para que a alocação de recursos de investimentos esteja de acordo com o nicho de produto. Para isso foi criado algoritmos de “Machine Learning [ML]” não supervisionado utilizando as linguagens de programação “Python” e “R” para aplicação de técnicas multivariadas exploratórias de análise fatorial por componentes principais e análise de agrupamento. A população alvo do estudo teve como foco os clientes cadastrados no banco de dados referente um período de 2 anos, contendo informações individuais e histórico de compras. A coleta de dados foi através do “Business Intelligence [BI]” disponibilizado pelo sistema da empresa varejista.
Aplicação de Machine Learning para Segmentação de Clientes
Problema: Uma empresa do setor mercado varejista, de médio porte, localizada no interior de São Paulo tem encontrado dificuldades para nichos de produtos que tem apresentado baixos índices de vendas em determinadas categorias de produto. Objetivo geral: Gerar essa segmentação de mercado a fim de identificar o perfil dos consumidores na rede varejista, para que a alocação de recursos de investimentos esteja de acordo com o nicho de produto. Para isso foi criado algoritmos de “Machine Learning [ML]” não supervisionado utilizando as linguagens de programação “Python” e “R” para aplicação de técnicas multivariadas exploratórias de análise fatorial por componentes principais e análise de agrupamento. A população alvo do estudo teve como foco os clientes cadastrados no banco de dados referente um período de 2 anos, contendo informações individuais e histórico de compras. A coleta de dados foi através do “Business Intelligence [BI]” disponibilizado pelo sistema da empresa varejista.
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Problema: Uma empresa do setor mercado varejista, de médio porte, localizada no interior de São Paulo tem encontrado dificuldades para nichos de produtos que tem apresentado baixos índices de vendas em determinadas categorias de produto. Objetivo geral: Gerar essa segmentação de mercado a fim de identificar o perfil dos consumidores na rede varejista, para que a alocação de recursos de investimentos esteja de acordo com o nicho de produto. Para isso foi criado algoritmos de “Machine Learning [ML]” não supervisionado utilizando as linguagens de programação “Python” e “R” para aplicação de técnicas multivariadas exploratórias de análise fatorial por componentes principais e análise de agrupamento. A população alvo do estudo teve como foco os clientes cadastrados no banco de dados referente um período de 2 anos, contendo informações individuais e histórico de compras. A coleta de dados foi através do “Business Intelligence [BI]” disponibilizado pelo sistema da empresa varejista.
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12287189
Application of Machine Learning for Customer Segmentation
Problem: A medium-sized retail company located in the interior of São Paulo has been struggling to identify product niches that have shown low sales performance in certain product categories. General Objective: To generate market segmentation to identify consumer profiles in the retail network, so that the allocation of investment resources aligns with the product niche. To achieve this, unsupervised machine learning (ML) algorithms were created using the programming languages Python and R to apply exploratory multivariate techniques, including principal component analysis and cluster analysis. The target population of the study focused on customers registered in the database over a period of two years, containing individual information and purchase history. Data collection was conducted through the business intelligence (BI) system provided by the retail company.
Application of Machine Learning for Customer Segmentation
12287205
Sou sócio-fundador da DataMastery, uma empresa inovadora pronta para transformar a forma como seu negócio lida com dados. Nossa abordagem especializada auxilia as empresas na estruturação de processos de decisão estratégica, geração de insights de negócios e planejamento em business intelligence. ___ I am a co-founder of DataMastery, an innovative company ready to transform the way your business handles data. Our specialized approach helps companies structure strategic decision-making processes, generate business insights, and plan in business intelligence. url: https://datamastery.com.br/
DataMastery Data Solutions
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12287181
Problema: Uma empresa do setor mercado varejista, de médio porte, localizada no interior de São Paulo tem encontrado dificuldades para nichos de produtos que tem apresentado baixos índices de vendas em determinadas categorias de produto. Objetivo geral: Gerar essa segmentação de mercado a fim de identificar o perfil dos consumidores na rede varejista, para que a alocação de recursos de investimentos esteja de acordo com o nicho de produto. Para isso foi criado algoritmos de “Machine Learning [ML]” não supervisionado utilizando as linguagens de programação “Python” e “R” para aplicação de técnicas multivariadas exploratórias de análise fatorial por componentes principais e análise de agrupamento. A população alvo do estudo teve como foco os clientes cadastrados no banco de dados referente um período de 2 anos, contendo informações individuais e histórico de compras. A coleta de dados foi através do “Business Intelligence [BI]” disponibilizado pelo sistema da empresa varejista.
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Problema: Uma empresa do setor mercado varejista, de médio porte, localizada no interior de São Paulo tem encontrado dificuldades para nichos de produtos que tem apresentado baixos índices de vendas em determinadas categorias de produto. Objetivo geral: Gerar essa segmentação de mercado a fim de identificar o perfil dos consumidores na rede varejista, para que a alocação de recursos de investimentos esteja de acordo com o nicho de produto. Para isso foi criado algoritmos de “Machine Learning [ML]” não supervisionado utilizando as linguagens de programação “Python” e “R” para aplicação de técnicas multivariadas exploratórias de análise fatorial por componentes principais e análise de agrupamento. A população alvo do estudo teve como foco os clientes cadastrados no banco de dados referente um período de 2 anos, contendo informações individuais e histórico de compras. A coleta de dados foi através do “Business Intelligence [BI]” disponibilizado pelo sistema da empresa varejista.
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Problema: Uma empresa do setor mercado varejista, de médio porte, localizada no interior de São Paulo tem encontrado dificuldades para nichos de produtos que tem apresentado baixos índices de vendas em determinadas categorias de produto. Objetivo geral: Gerar essa segmentação de mercado a fim de identificar o perfil dos consumidores na rede varejista, para que a alocação de recursos de investimentos esteja de acordo com o nicho de produto. Para isso foi criado algoritmos de “Machine Learning [ML]” não supervisionado utilizando as linguagens de programação “Python” e “R” para aplicação de técnicas multivariadas exploratórias de análise fatorial por componentes principais e análise de agrupamento. A população alvo do estudo teve como foco os clientes cadastrados no banco de dados referente um período de 2 anos, contendo informações individuais e histórico de compras. A coleta de dados foi através do “Business Intelligence [BI]” disponibilizado pelo sistema da empresa varejista.
Aplicação de Machine Learning para Segmentação de Clientes
Problema: Uma empresa do setor mercado varejista, de médio porte, localizada no interior de São Paulo tem encontrado dificuldades para nichos de produtos que tem apresentado baixos índices de vendas em determinadas categorias de produto. Objetivo geral: Gerar essa segmentação de mercado a fim de identificar o perfil dos consumidores na rede varejista, para que a alocação de recursos de investimentos esteja de acordo com o nicho de produto. Para isso foi criado algoritmos de “Machine Learning [ML]” não supervisionado utilizando as linguagens de programação “Python” e “R” para aplicação de técnicas multivariadas exploratórias de análise fatorial por componentes principais e análise de agrupamento. A população alvo do estudo teve como foco os clientes cadastrados no banco de dados referente um período de 2 anos, contendo informações individuais e histórico de compras. A coleta de dados foi através do “Business Intelligence [BI]” disponibilizado pelo sistema da empresa varejista.
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Problema: Uma empresa do setor mercado varejista, de médio porte, localizada no interior de São Paulo tem encontrado dificuldades para nichos de produtos que tem apresentado baixos índices de vendas em determinadas categorias de produto. Objetivo geral: Gerar essa segmentação de mercado a fim de identificar o perfil dos consumidores na rede varejista, para que a alocação de recursos de investimentos esteja de acordo com o nicho de produto. Para isso foi criado algoritmos de “Machine Learning [ML]” não supervisionado utilizando as linguagens de programação “Python” e “R” para aplicação de técnicas multivariadas exploratórias de análise fatorial por componentes principais e análise de agrupamento. A população alvo do estudo teve como foco os clientes cadastrados no banco de dados referente um período de 2 anos, contendo informações individuais e histórico de compras. A coleta de dados foi através do “Business Intelligence [BI]” disponibilizado pelo sistema da empresa varejista.
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Problema: Uma empresa do setor mercado varejista, de médio porte, localizada no interior de São Paulo tem encontrado dificuldades para nichos de produtos que tem apresentado baixos índices de vendas em determinadas categorias de produto. Objetivo geral: Gerar essa segmentação de mercado a fim de identificar o perfil dos consumidores na rede varejista, para que a alocação de recursos de investimentos esteja de acordo com o nicho de produto. Para isso foi criado algoritmos de “Machine Learning [ML]” não supervisionado utilizando as linguagens de programação “Python” e “R” para aplicação de técnicas multivariadas exploratórias de análise fatorial por componentes principais e análise de agrupamento. A população alvo do estudo teve como foco os clientes cadastrados no banco de dados referente um período de 2 anos, contendo informações individuais e histórico de compras. A coleta de dados foi através do “Business Intelligence [BI]” disponibilizado pelo sistema da empresa varejista.
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Problema: Uma empresa do setor mercado varejista, de médio porte, localizada no interior de São Paulo tem encontrado dificuldades para nichos de produtos que tem apresentado baixos índices de vendas em determinadas categorias de produto. Objetivo geral: Gerar essa segmentação de mercado a fim de identificar o perfil dos consumidores na rede varejista, para que a alocação de recursos de investimentos esteja de acordo com o nicho de produto. Para isso foi criado algoritmos de “Machine Learning [ML]” não supervisionado utilizando as linguagens de programação “Python” e “R” para aplicação de técnicas multivariadas exploratórias de análise fatorial por componentes principais e análise de agrupamento. A população alvo do estudo teve como foco os clientes cadastrados no banco de dados referente um período de 2 anos, contendo informações individuais e histórico de compras. A coleta de dados foi através do “Business Intelligence [BI]” disponibilizado pelo sistema da empresa varejista.
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Problema: Uma empresa do setor mercado varejista, de médio porte, localizada no interior de São Paulo tem encontrado dificuldades para nichos de produtos que tem apresentado baixos índices de vendas em determinadas categorias de produto. Objetivo geral: Gerar essa segmentação de mercado a fim de identificar o perfil dos consumidores na rede varejista, para que a alocação de recursos de investimentos esteja de acordo com o nicho de produto. Para isso foi criado algoritmos de “Machine Learning [ML]” não supervisionado utilizando as linguagens de programação “Python” e “R” para aplicação de técnicas multivariadas exploratórias de análise fatorial por componentes principais e análise de agrupamento. A população alvo do estudo teve como foco os clientes cadastrados no banco de dados referente um período de 2 anos, contendo informações individuais e histórico de compras. A coleta de dados foi através do “Business Intelligence [BI]” disponibilizado pelo sistema da empresa varejista.
Aplicação de Machine Learning para Segmentação de Clientes
12287189
Application of Machine Learning for Customer Segmentation
Problem: A medium-sized retail company located in the interior of São Paulo has been struggling to identify product niches that have shown low sales performance in certain product categories. General Objective: To generate market segmentation to identify consumer profiles in the retail network, so that the allocation of investment resources aligns with the product niche. To achieve this, unsupervised machine learning (ML) algorithms were created using the programming languages Python and R to apply exploratory multivariate techniques, including principal component analysis and cluster analysis. The target population of the study focused on customers registered in the database over a period of two years, containing individual information and purchase history. Data collection was conducted through the business intelligence (BI) system provided by the retail company.
Application of Machine Learning for Customer Segmentation
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Erfarenhet
Senior Data Engineer
dec., 2022 - Present
•
2 år
TOTVS S.A.
dec., 2022 - Present
•
2 år
• Implementing pipelines in cloud services such as AWS Lambda, AWS EventBridge, Amazon CloudWatch, AWS Step Function. • Basic knowledge in cloud services such as Amazon RDS, Amazon S3, Athena, Glue, Secret Manager, Lake Formation e EC2. • Development of Machine Learning models • Automating dashboards for cloud updates with Power BI. • Developing data pipelines consuming from platforms using API connections.
Flagga för
São Paulo, Brazil
dec., 2022 - Present
•
2 år
Senior Data Engineer
apr., 2017 - dec., 2022
•
5 år, 8 månader
MAQUINAS AGRÍCOLAS JACTO S.A.
apr., 2017 - dec., 2022
•
5 år, 8 månader
• Development of data visualization (Power BI) for the process of receiving materials with cost reduction of approximately $11,820 in 6 months. • Led +30 full projects individually spanning data engineering, data visualization • Development of 30+ automatizations in data analysis (Visual Basic for Applications)
Flagga för
Pompéia, Brazil
apr., 2017 - dec., 2022
•
5 år, 8 månader
Utbildning
Universidade Anhembi Morumbi
2021 - 2024
•
3 år
Bachelor of Computer Science
Flagga för
Brazil
2021 - 2024
•
3 år
Universidade de São Paulo
2020 - 2022
•
2 år
Master of Business Administration - MBA
Flagga för
Brazil
2020 - 2022
•
2 år
Bachelor of Business Administration
2011 - 2015
•
4 år
Flagga för
Brazil
2011 - 2015
•
4 år
Kvalificeringar
English - Essentials
2024
https://app.kajabi.com/certificates/284dd37f
In this course, we learned about many phrase structures in the present, past, and future. It was an incredible experience for me... The journey to fluency continues :)
2024
Python e APIs: conhecendo a biblioteca Requests
2024
https://cursos.alura.com.br/certificate/3d2e066c-290c-4aa9-b8cb-7a9d880ae870
Conhecendo a Requests Extraindo os dados Transformando os dados Armazenando os dados Estruturando o código Foram feitas 56 de 56 atividades.
2024
Pipeline de dados: integrando Python com MongoDB e MySQL
2024
https://cursos.alura.com.br/certificate/418eb126-0f50-49d7-90a4-fcd164c3f4d3
Configurando o MongoDB Atlas Extraindo e salvando os dados Transformando os dados Configurando o MySQL Salvando dados no MySQL Foram feitas 54 de 54 atividades.
2024
Certifikat
Python Level 1
Python
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