Karinne Cristina

Cientista de Dados júnior, atuo no desenvolvimento de projetos utilizando técnicas de Análise Exploratória, Visualização de Dados e Machine Learning.

Qualificações

• Machine learning, DataViz, NLP
• Estatística
• Sklearn, statsmodels, pandas, numpy
• Banco de Dados
• SQL
• Power BI
• Qlik Sense
• Inglês intermediário

Formação Acadêmica

Projetos

Esta seção contém alguns dos meus projetos:

Prevendo se uma pessoa recebe mais de 50K (dólares) no ano

Jupyter Notebook

Prever se uma pessoa recebe <=50K ou >50K com base em alguns atributos como o sexo a educação e a raça.

Python Machine Learning Pandas Numpy

Projeto

Prevendo as Vendas para a Black Friday

Jupyter Notebook

Foi desenvolvido um modelo para prever o valor da compra do cliente em relação a vários produtos, com o intuito de ajudar a criar uma oferta personalizada para clientes em relação a diferentes produtos.

Python Machine Learning Pandas Numpy

Projeto

Data Cleaning em Gêneros de Filmes

Jupyter Notebook

Limpeza e preparação dos dados usando a biblioteca Fuzzywuzzy.

Python Fuzzywuzzy Pandas Numpy

Projeto

Análise Sobre as Manchas de Óleo nas praias do Nordeste

Power BI

Dashboard com os números do impacto ambiental causado pelo derramamento de petróleo cru nas praias do litoral brasileiro.

Python Power BI Pandas

Projeto

Análise Sobre os Acidentes nas Rodovias Federais

Qlik Sense

Dashboard com as principais métricas sobre os acidentes nas rodovias federais do Brasil no ano de 2019.

Python Qlik Sense Pandas

Projeto

Análise dos Dados da Google Play Store

Jupyter Notebook

Análise para extrair insights e ajudar os desenvolvedores a entender que tipo de aplicativo provavelmente atrairá mais usuários.

Python WordCloud Pandas Numpy

Projeto

Prevendo a Sobrevivência dos Passageiros do Titanic

Jupyter Notebook

Competição do Kaggle onde o objetivo é usar o aprendizado de máquina para criar um modelo que prevê quais passageiros sobreviveram ao naufrágio do Titanic.

Python Pandas Numpy

Projeto

Análise Exploratória de Dados com Streamlit

Streamlit

O objetivo e fazer a análise exploratória de uma base de dados do tipo .csv ou .xlsx. Funcionalidades do app - Leitura da base de dados, Visualização do dataframe (primeiras linhas do conjunto de dados, número de linhas e colunas), Informações sobre a base de dados (tipos de dados, estatística descritiva e dados faltantes), Gráfico de correlação, Distribuição da variável target.

Python Pandas Numpy streamlit heroku

Projeto

Cursos e Prêmios

• AceleraDev Data Science - Codenation
• Data Science do Zero - Minerando Dados
• Python Fundamentos para Análise de Dados - Data Science Academy
• Machine Learning e Data Science com Python de A a Z - Udemy
• Banco de Dados completo e SQL - Udemy
• Data Science - Visualização de dados com Python - Udemy
• Git e Github Ninja - Udemy
• Datathon Coca-Cola 2.0 (junho de 2020) - Campeã com a equipe DSHype do Datathon Coca-Cola 2.0 categoria visualização de dados com Power BI, os critérios de avaliação foram - Harmonização visual, Storytelling, Utilização adequada dos gráficos e Complexidade.