● Python com foco em análise de dados.
● Web Scraping com Python.
● SQL
● DBT (Data Build Tool)
● R.
● BigQuery/Snowflake
● Estatística descritiva (localização, dispersão, assimetria, kurtosis, densidade).
● Econometria (modelos causais e inferência estatística)
● Séries temporais.
● Deep Learning (redes neurais, CNNs, RNNs, TensorFlow/PyTorch).
● Classificação, Regressão e Clusterização.
● LLMs (Large Language Models)
● Amazon QuickSight.
● Power BI.
● Tableau.
● Git, Github, Gitlab, Cookiecutter, Virtual Environment e Docker.
● Airflow para orquestração de pipelines
● Streamlit e Python API’s.
● Databricks.
● Poetry.
● AWS, GCP e Azure.
➡ Você também pode conferir o Dashboard clicando aqui! 1. Resumo do Projeto 2. Tecnologias e Ferramentas 3. Passo a Passo do Projeto 4. Destaques
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