customer_segmentation

CAMPANHA DE MARKETING - Este projeto envolve o uso de aprendizado não supervisionado para a segmentação de clientes, com o objetivo de encontrar grupos similares e ajudar a equipe de Marketing a compreender como orientar melhor as campanhas, de acordo com o perfil dos clientes.

natural_-language_processing

Este projeto envolve o uso de aprendizado supervisionado e processamento de linguagem natural, com o objetivo de construir um modelo de Machine Learning que seja capaz de classificar se uma avaliação de usuário tem conotação positiva, negativa ou neutra, a fim de ajustar as campanhas de Marketing.

data_analysis

REDE DE VAREJO - Análise de dados com Python e SQL em Jupyter Notebook para analisar um conjunto de dados de uma rede de varejo em um banco de dados relacional (SQLite).

hyperparameter_optimization_sagemaker

QUALIDADE DE VINHOS - Este projeto envolve o uso de aprendizado supervisionado e otimização de hiperparâmetros do algorítimo XGboost utilizando o Amazon SageMaker da AWS (Cloud Computing) com o objetivo de descobrir as características que podem influenciar a qualidade de um vinho.

sales_forecasting

VENDAS AO LONGO DO TEMPO - Este projeto tem como objetivo realizar a modelagem de uma série temporal, por meio de aprendizagem supervisionada (regressão linear) para prever as vendas ao longo do tempo utilizando PySpark.

cluster_apache_spark_docker

Este projeto tem como objetivo a construção de um Cluster Spark local utilizando o gerenciador de contêineres DOCKER.

optimized_text_generation_with_llm

OTIMIZAÇÃO DE GERAÇÃO DE TEXTO – Este projeto emprega o LLM Mistral-7B-Instruct com foco na melhoria da criação automatizada de conteúdo. Entre suas aplicações estão a geração de descrições de produtos, customização de campanhas publicitárias e uso potencial em atendimento automatizado (chatbot).

fsi_credit_demand_forecasting

PREVISÃO DE DEMANDA DE CRÉDITO - Este projeto utiliza modelagem estatística e deep learning para prever a demanda de empréstimos para um fintech. O modelo pode ser usado para otimizar oferta, ajustar limites de crédito, alinhar campanhas de marketing, antecipar tendências e reduzir riscos.

IA_agent_researcher

AGENTE INTELIGENTE DE PESQUISA E ANÁLISE ESTRATÉGICA – Desenvolvimento de Agente de Pesquisa em IA utilizando LLM Groq (llama 3.3) e phidata. O agente é instruído a elaborar um relatório analítico sobre a arquitetura, governança de dados, métricas e modelos alternativos de IA.