Este projeto tem como objetivo aplicar os conhecimentos adquiridos no curso Microsoft Power BI para Business Intelligence e Data Science da Data
Science Academy. Para isso, foram utilizados dados brutos da plataforma Registros Hospitalares de Câncer, abrangendo o período de 2018 a 2022.
A análise exploratória e descritiva desses dados buscou gerar insights relevantes para compreender o panorama do câncer no Brasil.
Este projeto foi desenvolvido como trabalho de conclusão do MBA em Data Science e propõe o uso de Redes Neurais Convolucionais (RNC) para
enfrentar um desafio taxonômico na biologia: a identificação automática de espécies do cluster Drosophila buzzatii. A metodologia adotada buscou
reduzir erros subjetivos dos pesquisadores no processo e demonstrar o potencial das RNCs para a classificação taxonômica. Com refinamentos futuros
e o aumento da base de dados, essa abordagem poderá ser ampliada para aplicações na sistemática e taxonomia.
Este relatório financeiro foi desenvolvido durante um treinamento no bootcamp "Engenharia de Dados com Python e Power BI" da NTT DATA – DIO,
com o objetivo de analisar vendas e lucros. Ele inclui uma visão geral das principais métricas financeiras, relatórios detalhados de vendas e lucros,
e análises exploratórias usando Power BI e R. Os dados utilizados são do Power BI (Financials).
Esta seção reúne uma série de artigos científicos que publiquei utilizando modelagem de nicho ecológico. Os estudos foram desenvolvidos com
algoritmos de machine learning implementados no R e visualizados no QGIS, realizando simulações e análises preditivas para diferentes períodos e diversas espécies.
Essa abordagem permite prever a distribuição das espécies com base em coordenadas geográficas, tanto para cenários passados quanto futuros, sendo
uma ferramenta essencial para entender a dinâmica das distribuições e projetar suas respostas em cenários de aquecimento global.