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https://github.com/tnleite/tnleite

Apresentação
https://github.com/tnleite/tnleite

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Apresentação

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README 

        
# Thiago Leite 👋






Me chamo Thiago, tenho 40 anos, sou natural do Rio de Janeiro/RJ, apaixonado por tecnologia e pai de 3 gatos 🐈🐈🐈.



Atualmente sou aluno bolsista na trilha de Ciência de Dados do Santander Coders 2024, um processo seletivo que contou com mais de 81 mil inscritos e selecionou apenas 300 para trilhas de formação em tecnologia, em parceria com a Ada Tech. Com essa bolsa, tenho a oportunidade de me aprofundar em análise de dados, machine learning e outras áreas avançadas da tecnologia.



No momento, também estou cursando Engenharia de Software, mas já estou mergulhado no mundo da análise de dados há algum tempo.



Estou em busca de uma carreira que me proporcione maior satisfação pessoal e profissional e foi assim que descobri minha paixão pela análise de dados 📊.



Nas minhas horas livres adoro assistir a séries e filmes para relaxar e me entreter 📺, além de jogar videogames para desafiar minha mente e me divertir 🎮.



Sinta-se à vontade para me contatar e conversar sobre projetos ou apenas para trocar ideias 💡



## 🧑🏻 Mais sobre Mim

- 🎓 Formado em Direito e cursando o 7º semestre de Engenharia de Software;

- 🎓 Bolsista na trilha de Ciência de Dados do Santander Coders 2024;

- 📚 Focado em Análise de Dados, Machine Learning e Visualização de Dados;

- 💼 Sempre em busca de projetos desafiadores e oportunidades de aprendizado;

- 🌍 Experiência em diversas áreas, como eventos acadêmicos e hotelaria;

- 💾 Apaixonado por criar soluções práticas e impactantes com análise de dados.










## 🔎 O Que Você Encontrará Aqui






- 📁 Projetos relacionados à Ciência de Dados.

- 📝 Repositórios de estudos, incluindo notebooks Jupyter e código de projetos pessoais.

- 🧠 Documentação e recursos que encontrei úteis durante minha jornada de aprendizado.



### 🛠️ Ferramentas e Tecnologias



 

 

 

 

 

 

 

 

  

 








### 💬 Conecte-se Comigo



- 📫 Você pode entrar em contato comigo pelo meu [e-mail](mailto:[email protected]).

- 💼 Meu perfil no [LinkedIn](https://www.linkedin.com/in/tnleite/) para acompanhar meu progresso e projetos.

- ✍🏻 Meu perfil no [Medium](https://medium.com/@thiago.leit) para ver artigos publicados.

- 🌐 Meu [Site](https://thiagoleitedata.com.br/) para visualizar o portfólio de projetos.
















## 🚀 Projetos em Destaque



### Projeto King Lift Dashboard

**Análise de Dados e Visualização em Excel:** Este projeto apresenta uma análise detalhada dos dados financeiros da King Lift, uma empresa de locação de empilhadeiras. Utilizando Microsoft Excel, Power Query, e Power Pivot, desenvolvi um dashboard interativo também em Excel que ajuda a empresa a obter insights valiosos para melhorar a eficiência operacional e aumentar o faturamento.






### Projeto Blue Bank Churn Analysis

**Análise Exploratória de Dados (EDA) sobre Churn de Clientes:** O foco deste projeto é entender os fatores que levam os clientes do Blue Bank a deixar o banco (churn). Utilizando Python, Pandas e Seaborn, explorei o dataset de churn, gerei insights estratégicos e fiz recomendações baseadas em dados para melhorar a retenção de clientes.






### Projeto Análise Estatística e Temporal da COVID-19

**Análise Estatística Descritiva e Temporal da COVID-19 no Brasil:** Este projeto aborda a evolução da COVID-19 no Brasil por meio de análises estatísticas descritivas e temporais. Utilizando dados abertos sobre casos confirmados e mortes por estado, realizamos uma análise detalhada para identificar tendências e sazonalidades. Utilizamos Python, Pandas, Matplotlib e Seaborn, além de técnicas de decomposição temporal para entender os padrões e fornecer insights sobre a pandemia.






### Projeto Previsão de Aprovação de Empréstimos

**Modelagem e Análise Preditiva para Gestão de Riscos:** Este projeto aborda a previsão de aprovação de empréstimos com foco em minimizar o risco de inadimplência. Utilizando Python, realizamos uma análise exploratória detalhada (EDA), desenvolvemos modelos preditivos avançados, como Random Forest e XGBoost, e aplicamos técnicas de ajuste de threshold para maximizar o recall da classe de inadimplentes, atingindo quase 90% de recall. O projeto fornece insights valiosos para a gestão de riscos em instituições financeiras.






### Projeto Segmentação e Predição de Clientes de Cartão de Crédito

**Clusterização e Machine Learning para Estratégias Personalizadas:** Este projeto utilizou técnicas de aprendizado supervisionado e não supervisionado para segmentar clientes com base em seu comportamento financeiro e prever a qual segmento futuros clientes pertencem. Utilizamos K-Means para criar os clusters e Regressão Logística para a predição, gerando insights aplicáveis para campanhas de marketing direcionadas.






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## 🤝🏻 Agradecimento



Agradeço por visitar meu perfil do GitHub e espero que encontre projetos e recursos interessantes por aqui. Se você compartilha dos mesmos interesses ou está buscando colaborar em projetos, não hesite em entrar em contato. Vamos aprender e crescer juntos!



Obrigado mais uma vez e até logo! 👋🏻



Thiago Leite