Repositório de Data Science e Machine Learning aplicado — projetos ponta a ponta de classificação, regressão, clusterização, séries temporais, NLP e visão computacional, do EDA ao deploy. (Applied ML portfolio: end-to-end projects from EDA to deployment.)
💼 Sou Data Engineer · Analytics Engineer · AI Engineer — esta é minha base de ML aplicado. Veja também a plataforma de dados toll-analytics-platform e o projeto de Engenharia de IA de ponta a ponta RodoIA (RAG · fine-tuning · agente · MLOps).
| Pasta | Conteúdo |
|---|---|
projetos/ |
Projetos práticos (detalhados abaixo) |
curso-didaticatech/ |
Estudos de Machine Learning e Deep Learning |
base-de-conhecimento/ |
Anotações e checklists de tratamento/treino |
🚚 Logística & Transporte — projetos/logistica_transporte/
Série de 13 projetos sobre mobilidade urbana (dados de viagens): previsão de gorjeta (regressão), classificação de compartilhamento, clusterização de séries temporais (K-Shape/DBSCAN + Optuna + MLflow), detecção de anomalias em tarifas, análise geoespacial, otimização de rotas, previsão de demanda com redes neurais e gestão de frota.
🧠 Projeto de Ciência de Dados completo — projetos/ciencia-de-dados-completo-real-2024/
Pipeline real de ponta a ponta: EDA → limpeza → modelagem → explicabilidade (XAI) → API → deploy.
💳 Detecção de Fraude em Cartão — projetos/creditcard_fraud_detection/
Classificação com forte desbalanceamento (imbalanced-learn), preparada para escorar em lote (PySpark) e streaming (Kafka).
💬 Análise de Sentimentos (NLP em escala) — projetos/analise-de-sentimentos/
Pipeline de NLP processando 10M+ linhas com Dask (paralelo), inviável em pandas single-node.
👥 Segmentação de Clientes — projetos/segmentacao_de_clientes_clustering/
Clusterização (KMeans) com Spark e Kafka para segmentação e estratégia.
📉 Rotatividade de Clientes (Churn) — projetos/rotatividade-de-clientes/
Previsão de churn com SMOTE e boosting; ~85% de acurácia.
reconhecimento_facial_e_deteccao_de_objetos/— reconhecimento facial + detecção de objetos (YOLO, OpenCV, Flask).reconhecimento_optico_de_caracteres_tesseract/— OCR com Tesseract.
📈 Previsão de Mercado — projetos/previsao_de_mercado_de_acoes/
Previsão de câmbio USD/BRL (Random Forest, XGBoost, LSTM) com dados do Yahoo Finance.
🖥️ 14 Apps de IA com Streamlit — projetos/streamlit-12-aplicacoes-inteligencia-artificial/
Aplicações web publicadas: regressão, classificação, séries temporais, sistemas de recomendação, IA generativa, EDA de dados públicos, otimização com algoritmos genéticos e mais.
Python · Pandas · NumPy · scikit-learn · XGBoost · LightGBM · SHAP/LIME · MLflow · Optuna · Dask · PySpark · Kafka · spaCy/NLTK · OpenCV/YOLO · Streamlit · Flask
Cada projeto tem sua própria pasta com notebooks/scripts e (quando aplicável) requirements.txt. Abra a pasta do projeto de interesse e siga o notebook principal.
© 2026 Alan Joffre · github.com/alanjoffre · LinkedIn