Machine Learning: experiência em modelos de machine learning em cenários produtivos, compreendendo os desafios da criação de soluções em escala e em ambientes reais.
Programação: proficiência em Python com bibliotecas como pandas, numpy e matplotlib; experiência em SQL para manipulação de grandes volumes de dados.
Estatística: base sólida em estatística descritiva e inferencial, testes de hipóteses, análise de variância e conceitos de probabilidade, além de metodologias de experimentação A/B.
Data Mining: capacidade de explorar e extrair insights de datasets complexos, identificar padrões e anomalias e trabalhar com dados estruturados e semiestruturados de diferentes fontes.
Data Storytelling: habilidade para comunicar resultados técnicos e insights por meio de apresentações claras e visualizações eficazes para audiências diversas, traduzindo descobertas complexas em recomendações acionáveis.
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