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<!DOCTYPE HTML>
<!--
Editorial by HTML5 UP
html5up.net | @ajlkn
Free for personal and commercial use under the CCA 3.0 license (html5up.net/license)
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<html>
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<title>Editorial by HTML5 UP</title>
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<!-- Wrapper -->
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<!-- Main -->
<div id="main">
<div class="inner">
<!-- Header -->
<header id="header">
<a href="index.html" class="logo"><strong>Portifólio de Ciência de Dados</strong></a>
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</header>
<!-- Banner -->
<section id="banner">
<div class="content">
<h1>Seja bem-vindx ao meu portfólio <br />
de projetos de ciência de dados. </h1>
<p>Aqui eu demonstro minhas habilidades para resolver problemas de negócio utilizando conceitos e ferramentas de ciência de dados, através de projetos com dados públicos.<br />
Você vai encontrar também, minhas experiências profissionais, habilidades (soft and hard skills) e ferramentas que utilizo na ciência de dados. <br />
Sinta-se à vontade para entrar em contato através dos links no final da página. </p>
<ul class="actions">
<li><a href="#" class="button big">contato</a></li>
</ul>
</div>
<span class="image object">
<img src="images/mat_mor.png" alt="" />
</span>
</section>
<!-- Sobre mim -->
<section>
<header class="main">
<h1>Sobre mim</h1>
</header>
<!-- Content -->
<h2 id="content">Meu nome é Matheus Moroti</h2>
<p>Meu nome é Matheus Moroti, sou formado em Ciências Biológicas, mestre em Zoologia e estudante de doutorado em Ecologia e Conservação.</p>
<p>Atualmente, trabalho como pesquisador na ONG Projeto Dacnis e desenvolvo artigos cientificos usando Ciência de Dados voltados para entender os padrões e processos que explicam a atividade e distribuição da biodiversidade.</p>
<p>Estou buscando uma oportunidade de trabalhar profissionalmente como Cientista de Dados para auxiliar na tomada de decisão das empresas, através da construção de soluções usando dados.
</p>
</section>
<!-- Section -->
<section>
<header class="major">
<h2>Habilidades</h2>
</header>
<div class="features">
<article>
<span class="icon fa-gem"></span>
<div class="content">
<h3>Linguagens de Programação e Banco de Dados</h3>
<ul>
<li>Python com foco em análise de dados</li>
<li>Web scraping com Python</li>
<li>SQL para extração de dados</li>
<li>R para modelagem estátistica </li>
<li>Banco de dados SQLite, Postres, MySQL, Oracle, MongoDB e Cassandra</li>
</ul>
</div>
</article>
<article>
<span class="icon solid fa-paper-plane"></span>
<div class="content">
<h3>Estatísticas e Machine Learning</h3>
<ul>
<li>Estatística descritiva (localização, dispersão, assimetria, kurtosis, densidade)</li>
<li>Algoritmos de regressão, classificação, clusterização e "learn to rank"</li>
<li>Técnicas de balanceamento dos dados, seleção de atributos e redução de dimensionalidade</li>
<li>Métricas de permofance dos algoritmos (RMSE, MAE, MAPE, Confusion Matrix, Precisão, Recall, Curva ROC, Curva Lift, AUC, Silhoutte Score, DB-Index) </li>
<li>Pacotes de Machine Learning: Sklearn e Scipy</li>
</ul>
</div>
</article>
<article>
<span class="icon solid fa-rocket"></span>
<div class="content">
<h3>Visualização de Dados</h3>
<ul>
<li>Pacotes Matplotlib, Seaborn, Plotly e Bokeh</li>
<li>Power BI, Tableau, Metabase e Looker</li>
</ul>
</div>
</article>
<article>
<span class="icon solid fa-signal"></span>
<div class="content">
<h3>Engenheria de Software</h3>
<ul>
<li>Git, GitHub, Gitlab, Cookiecutter, Virtual Enviroment e Docker</li>
<li>Streamlit, Flask, Python API's</li>
<li>Cloud Heroku, AWS Amazon, Google Cloud Platform (GCP) e Azure</li>
</ul>
</div>
</article>
</div>
</section>
<!-- Experiência -->
<section>
<header class="main">
<h1>Experiências Profissionais</h1>
</header>
<!-- Content -->
<h2 id="content">4+ Projetos completos de Ciência de Dados</h2>
<p>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 algortimo treinado em produção, utilizando ferramentas de Cloud Computing</p>
<h2>2+ anos de pesquisa científica na ONG Projeto Dacnis</h2>
<p>Nunc lacinia ante nunc ac lobortis. Interdum adipiscing gravida odio porttitor sem non mi integer non faucibus ornare mi ut ante amet placerat aliquet. Volutpat commodo eu sed ante lacinia. Sapien a lorem in integer ornare praesent commodo adipiscing arcu in massa commodo lorem accumsan at odio massa ac ac. Semper adipiscing varius montes viverra nibh in adipiscing blandit tempus accumsan.</p>
<h2>1+ ano consultor ambiental</h2>
<p>In arcu accumsan arcu adipiscing accumsan orci ac. Felis id enim aliquet. Accumsan ac integer lobortis commodo ornare aliquet accumsan erat tempus amet porttitor. Ante commodo blandit adipiscing integer semper orci eget. Faucibus commodo adipiscing mi eu nullam accumsan morbi arcu ornare odio mi adipiscing nascetur lacus ac interdum morbi accumsan vis mi accumsan.</p>
</section>
<!-- Section -->
<section>
<header class="major">
<h1>Projetos em Ciência de Dados</h1>
</header>
<div class="posts">
<article>
<a href="#" class="image"><img src="images/pic.port2.jpg" alt="" /></a>
<h3>Construção de um programa de fidelidade com clusterização de clientes.</h3>
<p>Usando Python, estatística e técnicas não-supervisionadas de Machine Learning, segmentei um grupo de clientes com base em suas características de permorfance de compra, a fim de selecionar grupos de clientes para formar um programa de Fidelidade com o objetivo de aumentar a receita da empresa. O resultado dessa solução se implementada seria de R$ 15MM de dólares de receita anual.</p>
<h4>As ferramentas utilizadas foram:</h4>
<ul>
<li>Git, Gitlab e Github</li>
<li>Python, Pandas, Matplotlib e Seaborn</li>
<li>Jupyter Notebook</li>
<li>K-Means, Hierarquical Clustering, DBScan</li>
<li>AWS Cloud (EC2, S3, Postgres, SQLite)</li>
<li>Metabase Visualization </li>
</ul>
</article>
<article>
<a href="#" class="image"><img src="images/pic.port1.jpg" alt="" /></a>
<h3>Identificação de imóveis para compra e revenda a fim de maximizar o lucro</h3>
<p>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.</p>
<h4>As ferramentas utilizadas foram:</h4>
<ul>
<li>Python, Pandas, Numpy e Seaborn </li>
<li>Anaconda, Pycharm e Jupyter Notebook</li>
<li>Mapas interativos com Plotly e Folium</li>
<li>Heroku Cloud</li>
<li>Streamlit Python framework web</li>
</ul>
</article>
</div>
</section>
<!-- Sobre mim -->
<section>
<header class="major">
<h2>Entre em contato</h2>
</header>
<p>Sinta-se a vontade para entrar em contato.</p>
<ul class="contact">
<li class="icon solid fa-envelope"><a href="#">[email protected]</a></li>
<li class="icon solid fa-phone"><a href="https://www.linkedin.com/in/matheus-moroti-993285120/">Linkedin </a></li>
<li class="icon brands fa-medium"><a href="https://www.linkedin.com/in/matheus-moroti-993285120/">Site pessoal </a></li>
</li>
</ul>
</section>
</div>
</div>